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5 min readFeb 1, 2022

Tecnología. Guerra y paz. Guerra y Tecnología
Por Orestes Martí y Fernando Alemán.

Desgraciadamente, una parte importante del desarrollo científico, técnico y tecnológico que la humanidad lleva a cabo a escala planetaria, se emplea en fines de poco beneficio para ella.

En nuestra opinión hay demasiado esfuerzo dedicado a la guerra, aunque muchas personas opinan que en algunos casos ello se justifica; quizás por ese motivo muchos países denominan “gastos para la defensa”, lo que debería nombrarse en sus respectivos presupuestos como “gastos de guerra”, aunque -coincidamos todos-, “quedaría feo”.

Hace sólo unas horas, la destacada periodista española Helena Villar daba a conocer un dato que lógicamente es bastante desconocido y que ayudaría a muchas personas a pensar de forma diferente, si se tuviera acceso a tal tipo de información:

Hay dos campos en los que la batalla entre las “grandes potencias” se manifiesta de manera realmente extraordinaria: la Inteligencia Artificial (IA)(1) y la Tecnología 6G (2)

Bueno, pues hoy en nuestro Resumen de Información Referativa y Factográfica, vamos a compartir -en la Sección de Información Factográfica- el artículo publicado por el sitio RT en español, titulado “China aventaja a EE.UU. en la tecnología de IA capaz de ganar en combates aéreos de drones

VanderWolf Images / Shutterstock

El sistema desarrollado por investigadores chinos puede enseñar a drones de combate a ganar ‘peleas de perros’ miles de veces más rápido que la tecnología estadounidense análoga.
Investigadores chinos han anunciado que lograron desarrollar un sistema de inteligencia artificial que puede enseñar a drones de combate a ganar ‘peleas de perros’ (‘dogfights’ o combates aéreos cerrados cercanos, según la terminología militar) miles de veces más rápido que la tecnología estadounidense análoga, informa South China Morning Post.
“La mayor velocidad de procesamiento de datos podría ayudar a las aeronaves no tripuladas a identificar “maniobras de evasión” por parte de los pilotos, reducir la carga de trabajo del chip de computadora de a bordo y superar a los oponentes en combates aéreos, revela un estudio del
Centro de Investigación y Desarrollo de Aerodinámica de China en Mianyang, en la provincia de Sichuan.

“Tal como se hizo en una competencia de combate aéreo similar llevada a cabo en Estados Unidos en 2020 entre sistemas de inteligencia artificial de aprendizaje profundo y pilotos de cazas F-16 (en las que un experimentado piloto perdió cinco combates aéreos seguidos contra un nuevo algoritmo de inteligencia artificial), el sistema chino fue sometido a pruebas en simulaciones de un combate aéreo entre un dron y un avión de combate.
“Al igual que durante el
experimento estadounidense de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE.UU. (DARPA), el nuevo algoritmo chino fue capaz de reaccionar más rápido que el piloto humano. Pero a diferencia del programa estadounidense que requirió para el aprendizaje de 4.000 millones de combates simulados, el sistema chino requirió solo 800.000 simulaciones para ganar la mayoría de sus encuentros.
“Según
Huang Jiangtao, autor principal del estudio, el enfoque tradicional del aprendizaje automático es ineficiente, y los buenos resultados se lograron mediante un sistema de inteligencia artificial que selecciona únicamente los mejores resultados para la siguiente ronda.
“El informe indica que la defensa aérea actual del país asiático es vulnerable a los drones estadounidenses que utilizan tecnología furtiva de próxima generación, lo que podría paralizar los sistemas de comando centralizados del Ejército chino.
“En respuesta, el
Ejército Popular de Liberación comenzó a descentralizar algunas de sus fuerzas de combate y a garantizar la flexibilidad frente a un posible ataque de EE.UU.”

Notas:

(1) ECURED: “A medida que ha ido avanzando la ciencia y la tecnología el hombre ha tenido entre sus principales objetivos, lograr que las máquinas piensen igual que el ser humano, o al menos tratar de lograr tal situación. En busca de nuevos métodos de aprendizaje para alcanzar tal comportamiento surgió una nueva rama de la Ciencia de la Computación, la Inteligencia Artificial. Este campo de la Computación es el encargado de comprender y replicar la inteligencia humana, además proporciona un conjunto de técnicas, herramientas y métodos que han demostrado su aplicabilidad. Ha surgido con numerosas aplicaciones en muchos campos, desde áreas de propósito general como la percepción o el razonamiento, hasta áreas específicas como ingeniería del conocimiento, planificación, videojuegos, entre otras.
Técnicas y campos de la inteligencia artificial
Aprendizaje Automático (Machine Learning); Ingeniería del conocimiento (Knowledge Engineering); Lógica difusa (Fuzzy Logic); Redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks); Redes neuronales; Sistemas reactivos (Reactive Systems); Sistemas Multiagente (Multi-Agent Systems); Sistemas basados en reglas (Rule-Based Systems); Razonamiento basado en casos (Case-Based Reasoning); Sistemas expertos (Expert Systems); Redes Bayesianas (Bayesian Networks); Vida artificial (Artificial Life). La VA no es un campo de la IA, sino que la IA es un campo de la VA; Computación evolutiva (Evolutionary Computation); Estrategias evolutivas; Algoritmos genéticos (Genetic Algorithms); Técnicas de Representación de Conocimiento; Redes semánticas (Semantic Networks); Frames; Vision artificial; Audicion artificial; Lingüística computacional; Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing); Minería de datos (Data Mining)

(2) Se recomienda la lectura del trabajo publicado en 2020–11–12 titulado “Ciencia, Técnica, Tecnología: noticias en 6G.”, por su singular vínculo con los temas que abordamos hoy.

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