Análisis de capacidades: ametralladoras con IA para la defensa aérea de corto alcance contra drones

Tercera parte de una serie sobre la guerra con drones FPV y municiones merodeadoras.

Artículo de Sean Harper, ver el original aquí: Capability Analysis: AI Machine Guns for Drone Short-Range Air Defense

¿Por qué son importantes las ametralladoras con IA y por qué el ejército debería considerarlas?

Antes de convertirme en analista de guerra, dirigí un equipo antitanque combinado del Cuerpo de Marines en Siria en 2017. Durante ese despliegue, sistemas aéreos no tripulados (UAS) hostiles, neutrales y amigos vigilaban con frecuencia mi pelotón. El solo hecho de identificar qué UAS representaba una amenaza (y mucho menos enfrentarse a los drones hostiles) presentaba un enorme desafío. Mi pelotón probó y empleó varios sistemas anti-UAS (CUAS) diferentes con distintos niveles de éxito, cada uno de los cuales utilizaba métodos de destrucción no cinéticos, como interferencias para inutilizar los drones. No disponía de sistemas de destrucción cinética dedicados a esa tarea.

En los ocho años transcurridos desde ese despliegue, la guerra con drones ha avanzado significativamente. Los actores estatales y no estatales emplean con frecuencia FPV y otros UAS en masa, y las capacidades de los sistemas UAS pequeños han aumentado de tal manera que un puñado de drones con vista en primera persona (FPV) ahora pueden destruir un tanque u otros objetivos de alto valor. La defensa aérea es ahora un problema de todos. Idealmente, los ejércitos podrían confiar en sistemas de defensa de área con drones, pero estos a menudo requieren municiones costosas, interferencias de espectro o ciberseguridad. Los drones empleados en masa pueden abrumar las costosas defensas basadas en misiles, a menudo con una relación de costo muy desfavorable para el defensor. Además, los drones pueden estar cada vez más imbuidos de un nivel de autonomía que les permita encontrar objetivos con visión artificial sin un enlace de espectro con el operador, lo que los hace menos vulnerables a las defensas cibernéticas y de interferencia de espectro. Estos factores hacen que una solución de defensa puntual de bajo costo sea necesaria para cualquier formación militar moderna que desee ser capaz de sobrevivir.

Afortunadamente, la inteligencia artificial también está llegando a las ametralladoras. Las ametralladoras estándar que utilizan las fuerzas terrestres, como la M240, tienen la potencia de fuego adecuada para ofrecer una defensa puntual contra los drones ofensivos. Sin embargo, los drones son demasiado rápidos y ágiles para que los artilleros humanos puedan atacarlos con precisión. Para ser viables, los sistemas de defensa con drones con ametralladoras requieren capacidades automatizadas de selección de objetivos y ataque, combinadas con abundantes reservas de munición para disparar grandes volúmenes de fuego preciso contra los objetivos entrantes.

Ya existen varios ejemplos representativos de sistemas CUAS con ametralladoras. El Cuerpo de Marines está utilizando actualmente el sistema CUAS MADIS (que se muestra arriba) como un primer paso para derrotar a las amenazas emergentes de los UAS. Asimismo, el sistema de Allen Control Systems (ACS) llamado Bullfrog [Rana Toro] actualmente en fase de desarrollo aprovechará la IA y diferentes ametralladoras para atacar a los UAS pequeños (sUAS). El sistema más pequeño utiliza una ametralladora M240B, el caballo de batalla de la supresión de fuego directo del Cuerpo de Marines.

Este artículo explora las consideraciones de empleo para la ametralladora CUAS de defensa puntual y aprovecha el modelado estadístico para examinar cómo las unidades militares podrían integrar esta capacidad de defensa puntual de corto alcance en sus operaciones. Para fines de modelado, y dado que muchas de las características del sistema MADIS no están disponibles públicamente, este análisis utiliza las características publicitadas del Bullfrog para ilustrar consideraciones críticas para estos nuevos sistemas de armas.

Viñeta: El enfrentamiento ideal

Para entender cómo sería un enfrentamiento CUAS con una ametralladora, considere un solo FPV contra una sola ametralladora mediana M240 habilitada para IA, como se muestra a continuación.

El vector FPV atacante se alinea con la dirección principal de fuego de la ametralladora defensora en su área de combate. Para modelar este combate, el analista puede descomponer el problema en la cadena de muerte FPV, la cadena de destrucción de la ametralladora con IA y la interacción de las dos.

Cadena de muerte de la ametralladora con IA

Una ametralladora autónoma M240 debe detectar, clasificar, calcular una solución de disparo y atacar a un objetivo para completar su misión. En este proceso, los humanos pueden estar «dentro del circuito», «en el circuito» o «fuera del circuito». Es decir, el sistema de armas esperará la aprobación humana para activarse, se activará a menos que un humano le diga que no lo haga o se activará sin ninguna supervisión humana. Esta cadena de muerte utiliza un proceso humano fuera del circuito.

La detección puede ser activa o pasiva, es decir, emitir energía de forma activa, como un radar, o recibir señales o video de forma pasiva, como una cámara. En este caso, parece que Bullfrog utiliza cámaras.

La clasificación requiere un modelo de IA para comprender la información del sensor. Cualquier modelo de clasificación predecirá lo que cree que es el objetivo con una cierta probabilidad. Por ejemplo, si una imagen de entrada es un tanque con una alta probabilidad, entonces el modelo clasificará la imagen con una probabilidad del 90 % de ser un tanque.

El cálculo de una solución de disparo utiliza modelos físicos para predecir dónde estará el objetivo entrante en un momento determinado y cuándo y dónde la ametralladora debe disparar la bala para que intercepte y destruya el objetivo.

Finalmente, atacar a un objetivo incluye disparar la ametralladora y ciclar el arma correctamente.

En el modelo de cadena de muerte de cuatro pasos que se muestra a continuación, la ametralladora habilitada con IA tiene un 75 % de posibilidades de derribar un UAS entrante. Estos valores son para fines ilustrativos.

Encontrar las probabilidades del modelo requeriría pruebas, evaluaciones y modelos físicos exhaustivos. Considere el tiempo que tendría la ametralladora para atacar al objetivo, la distancia a la que podría atacar y la cantidad de balas que podría disparar en ese tiempo. A continuación se muestra el tiempo de ataque de la ametralladora, dada la velocidad y la distancia de un dron FPV. Aquí, el tiempo de ataque es el tiempo total disponible para que el sistema de ametralladora ataque al dron antes de que este alcance su posición, o la distancia desde la ametralladora hasta el dron entrante dividida por la velocidad del dron, bajo el supuesto de que el dron vuela en un vector directamente hacia la ametralladora. Para este modelo, me centraré en un ataque con un dron que se mueve a 40 metros por segundo, a 800 metros de distancia.

En este caso, la M240 disparando a la cadencia cíclica podría disparar hasta 216 proyectiles en el tiempo de disparo disponible, suponiendo que no se atascara, tuviera una parada o fallara. Tenga en cuenta que este modelo utilizó una suposición de 650 proyectiles por minuto para la cadencia cíclica del M240B, no la suposición de 850 proyectiles por minuto utilizada por ACS.

Cadena de muerte de drones de ataque FPV

En un artículo anterior sobre matemáticas FPV, presenté un modelo estadístico para comprender una cadena de muerte de drones de ataque unidireccional. El gráfico a continuación muestra que el éxito de la misión depende en gran medida de evitar ser derribado o bloqueado.

Las ametralladoras habilitadas con IA para la defensa aérea de corto alcance reducen la probabilidad de que los drones completen su misión. Si la ametralladora tiene un 75 % de probabilidad de derribar al dron, entonces el dron tiene un 25 % de probabilidad de evitar ser derribado. El recuadro rojo resalta esta relación inversa.

Combinando ataque y defensa

Cualquier ametrallador que se precie tiene el PICMDEEP grabado en su corteza prefrontal. Un marco crítico de ametralladoras MCTP 3-01C y fuego de ametralladora PICMDEEP significa pares, fuegos entrelazados, coordinación de fuego, apoyo mutuo, defilada, enfilada, economía y protección. PICMDEEP tiene aspectos cualitativos y cuantitativos, cada uno con medidas de rendimiento y efectividad que se pueden examinar con diferentes modelos.

Si bien PICMDEEP se usa típicamente para enfrentamientos terrestres, los principios son igualmente aplicables en la lucha CUAS.

Criterios de enfrentamiento: ¿Cuándo debería entrar en combate el Bullfrog? En este caso, el Bullfrog tiene un límite lateral izquierdo y derecho y solo atacará objetivos entre esos límites hasta el alcance efectivo máximo de 800 metros. También puede tener un umbral de clasificación con el modelo de clasificación de la IA. Por ejemplo, el sistema de armas solo puede atacar objetivos con una confianza de clasificación del 95%. Finalmente, siguiendo el principio de coordinación de PICMDEEP, los Bullfrog deben coordinarse con otros sistemas de armas en el área. Por ejemplo, supongamos que los drones interceptores reutilizables, los sistemas de ataque electrónico u otras capacidades anti-UAS son más adecuados para la amenaza entrante. En ese caso, se pueden utilizar primero para evitar que los Bullfrog se desenmascaren y revelen su posición demasiado pronto.

Correspondencia arma-objetivo: ¿Qué debe atacar el Bullfrog? El sistema de armas está diseñado para los UAS del Grupo 1 y del Grupo 2. Los modelos de clasificación a bordo procesan las entradas del sensor de armas para encontrar estos objetivos. En el mundo de la Fuerza Aérea, esto se conoce como identificación de amigo o enemigo (IFF). Disparar a un UAS del Grupo 3 muy fuera del alcance efectivo no sirve de nada. Disparar a tu propio UAS tampoco sirve de nada. Además, como con cualquier modelo, puede haber falsos positivos. ¿Una bandada de gansos en el lugar equivocado en el momento equivocado?… Ya lo sabes. Las armas que atacan a los objetivos equivocados corren el riesgo de violar las reglas de combate y el principio de economía de PICMDEEP. La munición desperdiciada genera tensión en los trenes de suministro logístico en disputa.

Precedencia de objetivos: si hay varios objetivos, ¿cuál debería atacar primero el Bullfrog? Normalmente, la IA de a bordo debería dirigir el sistema de armas para atacar a los objetivos más cercanos antes que a los objetivos más lejanos. Sin embargo, esta priorización puede cambiar al atacar enjambres heterogéneos de drones de diferentes tipos de UAS.

Geometrías de fuego: un M240 que dispara en ángulo hacia el aire tiene una amplia zona de peligro en la superficie. Si las balas no alcanzan al dron, viajarán varios kilómetros y el usuario no puede predecir a dónde irán. Si hay fuerzas amigas en el área, estas zonas de peligro en la superficie deben eliminarse para garantizar un empleo táctico seguro. Imaginemos un Bullfrog defendiendo un nodo de mando y control detrás de la línea de tropas de avanzada. La zona de peligro de superficie del Bullfrog se superpondría a las unidades amigas con peligro de fuego amigo. Aunque el Bullfrog está disparando al cielo, el riesgo es probablemente demasiado significativo y viola las consideraciones de fuego por encima de las tropas.

Velocidad de combate: la velocidad de combate puede disminuir si el dron FPV está fuera del campo de visión del sensor Bullfrog porque el sensor está girando para cubrir un área más grande. Además, la IA a bordo puede tardar un tiempo en clasificar los objetivos entrantes y calcular una solución de disparo para atacar al FPV. Cualquier demora reducirá la efectividad del arma y podría ser catastrófica, con solo 20 segundos para atacar en este escenario.

Pares, campos de fuego entrelazados, apoyo mutuo: ampliando la viñeta base, si las unidades amigas emplean múltiples Bullfrog en este escenario, la probabilidad de una muerte exitosa con FPV aumenta sustancialmente. Si la defensa aumenta de uno a dos Bullfrog, el éxito de la misión amiga aumenta del 75% al ​​94%. Este salto representa el poder de los «pares, campos de fuego entrelazados y apoyo mutuo» de los principios de empleo de ametralladoras PICMDEEP. Si un sensor Bullfrog falla o la M240 falla, entonces con dos, todavía hay una buena posibilidad de que el dron FPV sea derribado. A continuación se muestra un gráfico que muestra cómo se escala esto de cero a seis sistemas de armas. Observe el codo en la curva. Después de dos sistemas de armas, hay una caída significativa en la utilidad marginal de cada nuevo sistema. Los comandantes deberían considerar el uso de Bullfrogs en pares, tal como lo harían con un escuadrón de ametralladoras.

¿Cuál es el factor limitante más importante para que los comandantes empleen ametralladoras con IA?

Por último, quiero señalar que la confianza es el problema más importante que limita la IA en el campo de batalla. Los comandantes deben poder confiar en que un sistema habilitado con IA realizará su misión de manera efectiva. El listón probablemente sea más alto que para los sistemas de armas tripulados. Al igual que existe escepticismo con respecto a los vehículos autónomos, existe un enorme escepticismo con respecto a las armas con IA. Quienes busquen más información deben consultar la Directiva 3000.09 del Departamento de Defensa.

Conclusión:

Las ametralladoras habilitadas con IA son una realidad futura en el campo de batalla. El Bullfrog es una capacidad incipiente que contrarresta a los UAS pequeños y mejora la protección de la tropa. Como ocurre con todas las nuevas tecnologías, existen consideraciones esenciales sobre el empleo para las unidades que las integran en sus esquemas de maniobra por primera vez. Los comandantes pueden comprender el impacto de estos sistemas utilizando modelos simples de cadena de muerte y creando viñetas de empleo. Este artículo examinó solo una viñeta de enfrentamiento simple e ideal. Los enfrentamientos de defensa en profundidad coordinados y multieje con otros sistemas de armas son más complejos y requieren modelos diferentes. De todas formas, las ametralladoras de IA ya están aquí y deben tenerse en cuenta al diseñar las fuerzas futuras.

Glosario de acrónimos y términos militares:

1. UAS (Unmanned Aerial Systems): Sistemas aéreos no tripulados, comúnmente conocidos como drones.
2. CUAS (Counter-Unmanned Aerial Systems): Sistemas diseñados para contrarrestar o neutralizar drones no tripulados.
3. FPV (First-Person View): Drones que se controlan desde una perspectiva en primera persona, utilizando cámaras a bordo para transmitir video en tiempo real al operador.
4. MADIS (Marine Air Defense Integrated System): Sistema de defensa aérea integrado de los Marines de EE.UU., diseñado para contrarrestar amenazas aéreas, incluyendo drones.
5. M240: Ametralladora media de calibre 7.62 mm utilizada por las fuerzas armadas de EE.UU.
6. AI (Artificial Intelligence): Inteligencia Artificial, referida a sistemas que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la clasificación de objetivos y la toma de decisiones.
7. ACS (Allen Control Systems): Empresa que desarrolla sistemas de control y armas automatizadas, como el sistema Bullfrog mencionado en el texto.
8. Bullfrog: Sistema de ametralladora automatizada desarrollado por Allen Control Systems, diseñado para contrarrestar drones pequeños (sUAS).
9. NATO 7.62x51mm: Calibre de munición estándar utilizado por las fuerzas de la OTAN, incluyendo la M240.
10. MOA (Minute of Angle): Medida de precisión utilizada en armas de fuego, donde 1 MOA equivale a aproximadamente 1 pulgada a 100 yardas.
11. Group 1 and Group 2 UAS: Clasificación de drones según su tamaño y capacidad. Los drones del Grupo 1 son los más pequeños y ligeros, mientras que los del Grupo 2 son un poco más grandes y capaces.
12. Kill Chain o Cadena de Muerte: Cadena de eventos necesarios para identificar, atacar y destruir un objetivo. En este contexto, se refiere al proceso que sigue un sistema de armas para neutralizar un dron.
13. IFF (Identification Friend or Foe): Sistema utilizado para identificar si un objetivo es amigo o enemigo, crucial para evitar fuego amigo.
14. PICMDEEP: Acrónimo que representa los principios de empleo de ametralladoras en combate: Pairs (Pares), Interlocking fires (Fuegos entrelazados), Coordination of fire (Coordinación de fuego), Mutual support (Apoyo mutuo), Defilade (Defiladero), Enfilade (Enfilada), Economy (Economía), y Protection (Protección).
15. Defilade: Posición defensiva que protege a las tropas del fuego enemigo, generalmente utilizando el terreno para ocultarse.
16. Enfilade: Disparar a lo largo de la línea de formación del enemigo, maximizando el daño.
17. Surface Danger Zone: Área donde los proyectiles disparados pueden caer y causar daño, especialmente relevante cuando se dispara en ángulo hacia el aire.
18. DoD Directive 3000.09: Directiva del Departamento de Defensa de EE.UU. que establece políticas sobre el uso de sistemas de armas autónomos y semi-autónomos.
19. C2 (Command and Control): Nodo de mando y control, que coordina las operaciones militares.
20. Cyclic Rate of Fire: Tasa de disparo máxima de un arma automática, medida en rondas por minuto.
21. Kinetic Kill: Neutralización de un objetivo mediante fuerza física, como el impacto de un proyectil.
22. Non-Kinetic Kill: Neutralización de un objetivo mediante métodos no físicos, como el bloqueo de señales (jamming) o ciberataques.
23. Spectrum Jamming: Interferencia en las frecuencias de radio utilizadas por los drones para controlarlos o comunicarse con ellos.
24. Autonomy: Capacidad de un sistema para realizar tareas sin intervención humana directa.
25. Computer Vision: Tecnología que permite a las máquinas interpretar y entender imágenes, utilizada en sistemas de clasificación de objetivos.
26. Logistic Supply Trains: Cadena de suministro logístico que proporciona municiones, combustible y otros recursos necesarios para las operaciones militares.
27. Rules of Engagement (ROE): Reglas que dictan cuándo y cómo se puede usar la fuerza en operaciones militares.
28. Marginal Utility: Beneficio adicional que se obtiene al añadir una unidad más de un recurso, en este caso, sistemas de defensa adicionales.
29. Autonomous Vehicles: Vehículos que pueden operar sin intervención humana, como los drones autónomos o los sistemas de armas automatizados.
30. Skepticism: Escepticismo o duda sobre la eficacia o seguridad de una tecnología, en este caso, las armas con IA.