DARPA采用人工智能控制的F-16进行虚拟空战实验

作者：军鹰智库    来源：军鹰动态

随着一系列模拟测试使人工智能控制的F-16战斗机作为一个团队对抗对手，将人工智能引入空中格斗竞技场的目标又向前迈进了一步。这些实验是国防高级研究计划局（DARPA）空战进化（ACE）计划第一阶段的一部分，重点是探索人工智能和机器学习如何帮助自动化空对空战斗的各个方面。

DARPA最近宣布，空战进化（ACE）的第一阶段已经进行了一半，上个月在约翰·霍普金斯应用物理实验室（APL）举行了所谓的混战1下的模拟人工智能混战。

到目前为止，空战的发展一直集中在虚拟格斗上，但这将在今年晚些时候发生变化。

使用APL设计的模拟环境，混战1包括演示2对1模拟交战，两架蓝色部队（友军）的F-16协同工作，以击败一个未披露的敌人红色空军(敌人)飞机。

用DARPA的话说，雄心勃勃的ACE计划旨在通过使用人机协作格斗作为其挑战问题，为空战开发“可信、可扩展、人类级别、人工智能驱动的自主性。”

今年二月份进行的人工智能斗狗测试是自去年八月APL的阿尔法斗狗测试以来的第一次。在那次比赛中，八支提供人工智能系统的队伍在1-对-1空战中驾驶模拟F-16战斗机。获胜的人工智能团队随后在模拟器中与一名经验丰富的F-16战斗机飞行员进行了另外五次模拟空战，以5比0击败了人类，这是人工智能潜力的一次重要展示。

DARPA战略技术办公室（STO）的项目经理Dan“Animal”Javorsek上校说:“我们在第一阶段结束时最大的关注点是人工智能算法从模拟到现实的过渡，因为我们准备在2021年底实现亚尺寸飞行器的实时飞行。”“管理这种向现实世界的过渡对大多数人工智能算法来说是一个关键的考验。事实上，先前的努力对于这些类型的转变是脆弱的，因为一些解决方案可能过度依赖于来自模拟环境的数字制品。”

与只有枪的阿尔法斗狗试验相比，Scrimmage 1引入了新的模拟武器，以“远程目标导弹”的形式出现。

“增加更多的武器选项和多架飞机引入了许多我们在阿尔法斗狗试验中无法推动和探索的动态，”Javorsek补充道。“这些新的约定代表着在建立对算法的信任方面迈出了重要的一步，因为它们允许我们评估人工智能代理如何处理为防止自相残杀而设置的明确的火力限制途径。当在动态和混乱的环境中使用攻击性武器时，这是非常重要的，这种环境包括有人驾驶的战斗机，也提供了增加复杂性的机会，以及与操纵两架飞机对付敌人有关的协同作战的机会。”

到目前为止，ACE已经展示了先进的虚拟人工智能空战，包括视觉范围内（WVR）和视觉范围外（BVR）的多架飞机场景和模拟武器，以及使用仪表化喷气式飞机测量飞行员生理和对人工智能的信任的现场飞行。

在始于去年的ACE计划中，DARPA一直强调建立人类飞行员对人工智能信任的重要性，允许它在人类专注于战斗管理总体决策的同时进行实际战斗演习。

在“获取信任数据”的过程中，试飞员驾驶L-29 Delfin喷气式教练机在爱荷华大学技术学院的操作员性能实验室飞行。这架飞机已经采用了驾驶舱传感器来测量飞行员的生理反应，从而了解飞行员是否信任人工智能。在这些任务中，L-29由坐在前舱的安全飞行员驾驶，他根据人工智能的决定做出飞行控制输入。然而，对于正在评估其反应的飞行员来说，这就好像是人工智能在驾驶飞机。

L-29 Delfin喷气式教练机中的试飞员评估飞行员对人工智能生成的飞行命令的生理反应。

计划于今年晚些时候进行的ACE第二阶段将增加涉及真人亚比例飞机的空战，包括螺旋桨驱动和喷气式飞机，以确保人工智能算法可以从虚拟环境中转移到现实世界中。与此同时，Calspan也开始修改全尺寸L-39信天翁喷气式教练机，以便为第三阶段提供机载人工智能“飞行员”，这是一系列定于2023年底和2024年进行的真人空战。

L-39信天翁将作为ACE第三阶段的机载人工智能“飞行员”的坐骑

一旦这一概念得到证实，DARPA计划将开发的人工智能技术嵌入忠诚的僚机型无人机，如Skyborg，与有人驾驶战斗机协同工作。通过这种方式，无人机将能够在一定程度上自主进行空战，而有人驾驶飞机的人类飞行员则主要关注战斗管理。

最终，这种人工智能对于实现全自主无人战斗机（UCAV）的梦想至关重要，这种无人战斗机能够进行空对空作战以及空对地打击，就像战区一样在过去已经进行了深入的探索。虽然UCAV将能够执行许多与有人驾驶飞机相同的功能，但它的人工智能“大脑”将能够更快、更准确地做出关键决策，在更短的时间内考虑更多的信息，而不用担心被战斗的总体混乱分散注意力或混淆。同样的算法也可以用来使无人机联网成群，协同工作以最大限度地提高其战斗力，决策速度远远快于人类驾驶的编队。

DARPA演示中的一张幻灯片，展示了ACE中的计划阶段

然而，同样的人工智能技术也有作为“虚拟副驾驶”的应用，这种概念正在R2-D2下开发，R2-是由空军研究实验室（AFRL）自主能力团队3（ACT3）运行的一个项目。通过这种方式，ACE开发的软件和其他系统有可能为有人驾驶飞机的机组人员提供新型的自动化帮助。

显然，ACE有潜力在自主和半自动无人驾驶飞机能力领域融入各种不同的空军计划，并为有人驾驶类型提供另一层快速决策。虽然人工智能算法在虚拟空战中获胜的能力现在已经得到证明，但今年晚些时候我们应该有机会看到这项技术如何转化为现场飞行。