Desde 2022, la Marina estadounidense desarrolla algoritmos de aprendizaje automático para identificar objetivos potenciales en el fondo del océano. Para ello, estas IA se embarcan a bordo de UUV (vehículos submarinos no tripulados), es decir, drones submarinos autónomos, con el fin de analizar imágenes de sonar. Este equipo se utilizó inicialmente para detectar minas, antes de emplearse más ampliamente para distinguir objetivos entre otros objetos, plantas o animales en el fondo marino. Sin embargo, como especifica en un comunicado de prensa, la Marina estadounidense no disponía de una herramienta para supervisar el rendimiento de estos algoritmos en las operaciones. Sus IA han demostrado en ocasiones ser demasiado lentas para reaccionar a los cambios de la situación, ya sean cambios en las condiciones generales en las que operan los drones o cambios en las tácticas del enemigo.

Para abordar esta cuestión del rendimiento de sus IA y su adaptabilidad, la Marina estadounidense está colaborando con la DIU (Unidad de Innovación de Defensa) del Pentágono. Con sede en California, esta entidad de Defensa estadounidense trabaja en la transposición de tecnologías comerciales para usos militares. En otoño de 2022, la DIU lanzó una convocatoria de proyectos a la que respondieron 5 organizaciones: Arize AI, Domino Data Lab, Fiddler AI, Latent AI y Weights & Biases. Y en abril de 2024, cada una de estas organizaciones produjo un prototipo de una parte de la solución buscada, el proyecto MLOps llamado AMMO.

Inteligencia artificial para el análisis de imágenes de sonar

En un artículo de nuestros colegas de Tiempos tecnológicosNick Ksiazek, que trabaja en el portafolio de IA y dirige el proyecto dentro de la DIU, explica que la Marina estadounidense ya está probando la visión artificial, "algoritmos de aprendizaje automático que se basan en imágenes de sonar para detectar formas submarinas y navegar por el fondo del océano". La complejidad de desarrollar estas IA proviene, en particular, de las condiciones muy heterogéneas en las que se desarrollan. Distinguir objetos en un fondo arenoso, rocoso o cubierto de escombros requiere técnicas de identificación completamente diferentes. Y, por lo tanto, los algoritmos deben volver a entrenarse con mucha regularidad.

Según Alex Campbell, responsable del departamento de Marina de la DUI, los drones submarinos equipados con inteligencia artificial ya han reducido a la mitad el tiempo necesario para rastrear el fondo del océano en busca de minas submarinas. Antes de su instalación, los marines tenían la tarea de distinguir los diferentes tipos de objetos en las imágenes del sonar, con grandes retrasos y grandes riesgos de error. Los algoritmos también han sido rediseñados para permitir que los drones se actualicen tan pronto como resurjan, sin tener que sacarlos completamente del agua. El tiempo para esta operación ha pasado así de seis meses a menos de una semana. Por último, como menciona Alex Campbell, la Marina estadounidense también está trabajando en futuras aplicaciones de estos algoritmos para drones submarinos para identificar barcos o aeronaves.