方程式は常に非常に単純でした。戦闘機 1 台、武器 1 台、各矢に射手、各狙撃兵にライフル、各戦闘機にパイロット…。 人工知能はその関係を壊し始めています。
米陸軍は、たった一人の人間のオペレーターを使用して複数のドローンを同時に調整できる新しいソフトウェアをテストしたところです。このテクノロジーは人工知能に基づいており、通信が制限されている場合や妨害を受けている場合でも機能するように設計されており、数年前までは SF の世界のようなものだと思われていたシナリオに近づきます。 連携したユニットとして行動するドローンの群れ。
このアイデアを説明するのは簡単ですが、実装するのは非常に複雑です。 1 人が各航空機を個別に操縦するのではなく、オペレーターがミッションを定義し、運航を監督します。その瞬間から、 ドローンは相互に情報を交換し、タスクを分散し、リアルタイムで動きを適応させます。 それは、オーケストラを指揮するのと、各楽器を個人で演奏するのとの違いに似ています。最初の軍用無人機は本質的に無人機として機能しました。それぞれの動きはオペレーターから送信された命令に依存していました。
最近のシステムでは、ローカルな決定を行うことができるアルゴリズムが使用されています。いずれかのデバイスがターゲットを検出すると、その情報をグループの残りのデバイスと共有できます。別のドローンが無効になっている場合、その仲間は ミッションを自動的に再配布できます。通信が低下した状況でも、ドローンは割り当てられたタスクの一部を実行し続けることができます。 米軍によってテストされたテクノロジーと グレムリンXという名前は、人間の作業負荷を軽減し、1 人で複数の高所作業車を同時に監視できるようにするという、まさにこの哲学に基づいています。
普段エンジニアは これらのシステムを自然界で観察される集団行動と比較するに。何千羽もの鳥の群れを指揮するムクドリはいない。蟻塚を制御する蟻はいない。群れ全体を調整する魚はいません。しかし、驚くほど洗練された集団行動は、単純なルールと個人間のコミュニケーションから生まれます。
ドローンの群れも同じ原理を追求しています。各デバイスは自分の位置を認識し、他のデバイスと情報を共有し、その動作を環境に継続的に適応させます。結果は 従来の集中型システムよりもはるかに柔軟に、地形を探索したり、ターゲットを監視したり、攻撃を調整したりできる分散型ネットワークです。
おそらく、この進歩の重要性を理解する最良の方法は、半世紀前にコンピューターがどのように動作していたのかを思い出すことです。以前は、単一の中央マシンがすべての作業を行っていました。現在、インターネットは何百万ものデバイス間で情報を配信しています。 「軍隊の群れ」も同様の進化をたどります。 このソフトウェアを開発したPalladyne AI社は、 8月にそれを指摘する 彼 は「競合するマルチドメイン環境で活動する9,000人以上が参加する演習」を実施する予定だ。
軍事用途が最も注目を集めているが、この技術は最終的には民間環境でも使用される可能性がある。連携したドローンの群れは、 インフラの点検、地震後の生存者の捜索、森林火災の監視、広い地域の地図作成など 現在必要とされている時間のほんの一部で土地の建設が可能です。 違いは、各デバイスを個別に制御する代わりに、1 人が単一のインターフェイスを通じて数十台のドローンを制御できることです。今のところ、軍もパラダインAIも各オペレーターが制御できるドローンの数を特定していないが、数十機になるという話がある。
