La IA viene jugando un papel cada vez más importante en los sistemas de Mando y Control (aquellos que dan soporte al mando operativo en las tareas de conducción y seguimiento de las fuerzas asignadas a una misión), en los cuales encuentra aplicación desde la adquisición de datos y el análisis de los mismos hasta la presentación de la información al operador. En el presente artículo daremos un breve repaso a la contribución, presente o futura, de la IA en relación a los aspectos anteriores.

Comenzando por lo concerniente a la adquisición de datos, la IA muestra un gran potencial en dos de sus componentes principales: la gestión adaptativa de sensores y la fusión de los datos provenientes de los mismos. La gestión adaptativa se centra en ajustar los procesos y parámetros de medición y coordinar los sensores de acuerdo a los requisitos de la misión y los cambios del entorno. Los nuevos escenarios emergentes (como la guerra híbrida) y las nuevas generaciones de sensores (biométricos, sociales, urbanos) animan a concebir formas avanzadas de gestión adaptativa. Técnicas como la minería de datos en redes sociales y el análisis de vídeo en tiempo real, por citar dos ejemplos, permitirán una gestión basada en el análisis de un contexto más general, yendo mucho más allá que las técnicas tradicionales basadas en la teoría de control. A su vez, los modernos algoritmos de Aprendizaje Profundo, junto a técnicas estadísticas clásicas (como los métodos bayesianos, que se encuentran en la misma frontera de lo que actualmente entendemos por Inteligencia Artificial), proporcionan un nuevo horizonte para la fusión de datos, siendo especialmente relevantes para la combinación de datos no estructurados (como los datos de voz o el texto en lenguaje natural) provenientes de fuentes heterogéneas, entre cuyos principales desafíos se encuentran el correcto alineamiento o asociación de datos y la gestión de los conflictos entre ellos. A modo de ejemplo, ante informaciones relativas al mismo elemento táctico proveniente de distintos sensores, el algoritmo de IA se encargaría de establecer la relación entre ellas y resolver las divergencias basándose en la evaluación del nivel de credibilidad de cada fuente en distintas situaciones.

Otro aspecto del Mando y Control en el que la IA resulta de gran utilidad es en el de la ayuda a la toma de decisiones. Mientras que hoy día la posibilidad de sustituir completamente al humano en la toma de decisiones importantes se antoja lejana, las herramientas basadas en IA resultan fundamentales a la hora de reducir la carga de trabajo que recae sobre los responsables de la misma. Claros ejemplos de ello son la evaluación de la situación y la elección de la línea de actuación óptima.

La evaluación de la situación se refiere al entendimiento e interpretación del escenario de operaciones y las posibles amenazas, con el propósito de conseguir objetivos tácticos y estratégicos. La experiencia y el conocimiento del enemigo, así como de la doctrina propia y ajena, son por tanto esenciales para la adecuada evaluación de la situación. No obstante, la IA facilita la tarea asistiendo al humano en el diagnóstico previo, mediante la ya mencionada fusión de datos y el pre-procesamiento y análisis de los mismos, que permiten proporcionar al operador la información de manera estructurada y comprensible

La selección de la línea de actuación, basada a su vez en la evaluación de la situación, está fundamentada en el análisis de las posibles líneas alternativas y la predicción de las consecuencias de cada una de ellas. Nuevamente, la experiencia y conocimiento del responsable de la toma de decisiones son los factores clave. Sin embargo, algoritmos como los de Aprendizaje Automático pueden resultar muy útiles a la hora de indicar al responsable correspondiente cuándo se tiene suficiente información para tomar una decisión (es decir, cuándo la obtención de información adicional no impactaría de manera relevante sobre la decisión en sí), basándose en el histórico de experiencias. Esto resulta de suma importancia ya que el tiempo suele ser un factor esencial del Mando y Control, incrementándose sustancialmente las posibilidades de éxito si la decisión se ha tomado en el momento oportuno. En base a dicho histórico de experiencias (consistente básicamente en el conocimiento previo de hechos, decisiones y consecuencias en situaciones equiparables), las herramientas son también capaces de realizar una estimación cuantitativa del impacto asociado a cada posible alternativa, junto con las hipótesis en que se basa y la correspondiente explicación que permita al humano entender por qué cierta decisión puede dar lugar a cierto resultado.

Para finalizar este breve repaso, destacaremos un elemento clave de la presentación de la información en los sistemas de Mando y Control, la llamada imagen operacional común (más conocida por sus siglas en inglés, COP - Common Operational Picture). Dicha “imagen” se encarga de mostrar la información operativa relevante, como por ejemplo las posiciones de las unidades propias y enemigas, y típicamente viene asociada a un mapa donde los objetos de interés se representan gráficamente. En los sistemas clásicos, dichos objetos son introducidos manualmente por un operador humano, siendo luego visualizados por todo el que tenga acceso a la COP. Las técnicas de Aprendizaje Automático permiten añadir a dicho mapa información de manera automática, a partir, por ejemplo, del análisis de imágenes tomadas por satélite o por un dron enviado a explorar el área de operaciones. De esta manera, los objetos de interés, como tropas enemigas o infraestructuras importantes, pueden ser automáticamente detectados, analizados y presentados al operador.

Mientras que, como se ha indicado anteriormente, el juicio humano seguirá siendo por largo tiempo el elemento primordial del proceso de toma de decisiones en Mando y Control, la evolución y eficacia mostrada por las herramientas basadas en IA permitirán ir descargando paulatinamente al ser humano de las tareas más accesorias, pudiendo éste centrarse exclusivamente en aquellas en las cuales sigue marcando la diferencia.

Autor: Raúl Valencia