Los múltiples casos de uso de la Inteligencia Artificial militar: recopilación de datos, vigilancia y reconocimiento
La recopilación de datos de inteligencia se basa en conjuntos de datos heterogéneos bastante extensos: documentos de texto, imágenes, videos, audios, información interceptada electrónicamente e información de fuente abierta recopilada de Internet. La Inteligencia Artificial se utiliza para el procesamiento y análisis de estos datos. Al basarse en algoritmos de reconocimiento de voz o de señales, es posible « limpiar » los datos de entornos ruidosos. Los componentes de aprendizaje automático contribuyen al análisis de datos sin procesar, por ejemplo, con traducción automática y síntesis de textos, identificación de objetos a partir de imágenes, geo-localización de imágenes en mapas o fusión de imágenes bidimensionales para crear modelos tridimensionales. La IA se puede utilizar en el análisis automático del comportamiento de sujetos de interés como, por ejemplo, el análisis de frecuentación de un edificio bajo vigilancia para deducir su función en base a un análisis de su ciclo de vida.
Automatización de procesos organizacionales
Las fuerzas armadas, como todas las grandes organizaciones, dependen de una gran cantidad de procesos organizativos, administrativos y de gestión de datos para lograr sus objetivos. Estos procesos están compuestos por secuencias repetitivas (rutinas) que pueden representar una carga de trabajo importante. El uso de IA para automatizar estas tareas ahorra tiempo y recursos humanos. Las ganancias de productividad pueden ser muy significativas al liberar recursos que se reasignarán a tareas complejas de mayor valor. La IA se utiliza regularmente en los segmentos de gestión de personal (contratación, análisis automático de CV), logística, gestión financiera y contabilidad.
Operaciones cibernéticas defensivas y ofensivas
La ciberseguridad es una de las áreas donde los componentes de la IA se integran cada vez más en soluciones y plataformas. Las amenazas cibernéticas (programas maliciosos —malware, ransomware, spyware, crypto-miner, ataques de red DDoS, fraude, robo de identidad) evolucionan rápidamente en sigilo y se vuelven más complejos. Estos ciberataques requieren una velocidad de reacción que supera la de la toma de decisiones humana. Los sistemas de IA pueden identificar proactivamente actividades sospechosas y responder a ciberataques en tiempo real. Al buscar patrones de comportamiento sospechosos que se desvían de lo normal, los componentes de aprendizaje automático pueden detectar señales características al inicio de un ataque y generar alertas. La IA también se puede utilizar en la « guerra cibernética » ofensiva para identificar puntos débiles en las defensas de la red del adversario, pero también para diseñar nuevos programas maliciosos. Durante el « Cyber Grand Challenge CGC » organizado por la DARPA en 2016, los equipos participantes desarrollaron algoritmos de IA capaces de identificar y corregir de forma autónoma vulnerabilidades en sus sistemas operativos mientras atacan simultáneamente las redes adversarias al explotar las debilidades y vulnerabilidades de otros equipos. Los algoritmos pudieron detectar y corregir las vulnerabilidades de seguridad en segundos, en comparación con los meses que se tardan con los enfoques de ciberseguridad convencionales. El software desarrollado en el marco del desafío CGC era capaz de asumir roles ofensivos y defensivos simultáneamente, brindando nuevas capacidades al usuario en la guerra cibernética real.
