Verso robot militari più efficienti grazie a nuovi modelli di apprendimento

Ad aprile 2019 avevo scritto del sempre crescente interesse delle forze armate USA per la applicazioni dell’intelligenza artificiale in campo militare.
Ora arriva notizia dalla stessa fonte, il sito dell’ARL (Army Research Laboratory) di un possibile importante passo avanti verso robot militari più efficienti.
Innanzitutto un po’ di contesto per la notizia, il concetto operativo dell’esercito del futuro è il cosiddetto MDO (Multi Domain Operations) si tratta di una filosofia, di un approccio, non di una tecnologia, basata su un utilizzo più flessibile ed integrato di tutte le possibilità a disposizione. Non è nata oggi, fin dalla seconda guerra mondiale operazioni congiunte di diverse forza armate rientravano in questo concetto. Nel complesso e tecnologico mondo moderno questo tipo di approccio è indispensabile anche perché in caso contrario un avversario molto più debole può sfruttare le criticità nel sistema di un avversario più forte.
Pensate ad esempio cosa vorrebbe dire per un paese avanzato se una parte ostile riuscisse a disturbare il GPS tramite segnali radio.



Tornando alla notizia, l’approccio MDO del futuro sul piano delle operazioni sul terreno vede l’impiego di agenti autonomi in affiancamento ai soldati, cioè di robot militari il più possibile indipendenti da ogni bisogno di intervento umano.
Negli ultimi anni lo sviluppo dell’IA si è basato soprattutto sul machine learning, in particolare quando il compito è piuttosto complesso e l’agente deve essere in grado di valutare tra diverse opzioni ha dato i migliori risultati il cosiddetto apprendimento per rinforzo (reinforcement learning).
Il problema, come spiega il dr. Alec Koppel del  U.S. Army Combat Capabilities Development Command /DEVCOM), è che il reinforcement learning per funzionare bene ha bisogno di processare enormi quantità di dati.
In un’azione militare sul terreno invece tipicamente capita di dover operare con molti meno dati di quanti si amerebbe avere a disposizione e dover prendere decisioni in base a quelli.
Quello che gli scienziati dell’esercito hanno realizzato (perdonate la semplificazione se siete ferrati sull’argomento IA) è elaborare nuovi schemi che riescono a incorporare esperienze precedenti acquisite sul terreno riducendo il bisogno di campioni di dati.

Roberto Todini

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