A IA tem vindo a desempenhar um papel cada vez mais importante nos sistemas de Comando e Controlo (aqueles que dão suporte no comando operativo nas tarefas de condução e seguimento das forças atribuídas a uma missão), nos quais encontra aplicação desde a aquisição de dados e a análise dos mesmos até à apresentação da informação ao operador. No presente artigo faremos uma breve revisão da contribuição, presente ou futura, da IA relativamente aos aspetos anteriores.

Começando pelo que diz respeito à aquisição de dados, a IA mostra um grande potencial em dois dos seus componentes principais: a gestão adaptativa de sensores e a fusão dos dados provenientes dos mesmos. A gestão adaptativa centra-se em ajustar os processos e parâmetros de medição e coordenar os sensores de acordo com os requisitos da missão e as mudanças da envolvência. Os novos cenários emergentes (como a guerra híbrida) e as novas gerações de sensores (biométricos, sociais, urbanos) impulsionam a conceção de formas avançadas de gestão adaptativa. Técnicas como a mineração de dados em redes sociais e a análise de vídeo em tempo real, para citar dois exemplos, permitirão uma gestão baseada na análise de um contexto mais geral, indo muito mais além das técnicas tradicionais baseadas na teoria de controlo. Por sua vez, os modernos algoritmos de Aprendizagem Profunda, juntamente com técnicas estatísticas clássicas (como os métodos «bayesianos», que se encontram na mesma fronteira do que atualmente entendemos por Inteligência Artificial), proporcionam um novo horizonte para a fusão de dados, sendo especialmente relevantes para a combinação de dados não estruturados (como os dados de voz ou o texto em linguagem natural) provenientes de fontes heterogéneas, entre cujos principais desafios se encontram o correto alinhamento ou associação de dados e a gestão dos conflitos entre eles. A modo de exemplo, perante informações relativas ao mesmo elemento tático proveniente de diferentes sensores, o algoritmo de IA encarregar-se-ia de estabelecer a relação entre elas e solucionar as divergências baseando-se na avaliação do nível de credibilidade de cada fonte em diferentes situações.

Outro aspeto do Comando e Controlo em que a IA é de grande utilidade é no da ajuda à tomada de decisões. Enquanto atualmente a possibilidade de substituir completamente o humano na tomada de decisões importantes parece longínqua, as ferramentas baseadas em IA são fundamentais no momento de reduzir a carga de trabalho que recai sobre os responsáveis pela mesma. Claros exemplos disso são a avaliação da situação e a escolha da linha de atuação ótima.

A avaliação da situação refere-se ao entendimento e interpretação do cenário de operações e às possíveis ameaças, com o propósito de conseguir objetivos táticos e estratégicos. A experiência e o conhecimento do inimigo, assim como da doutrina própria e alheia são, portanto, essenciais para a adequada avaliação da situação. Não obstante, a IA facilita a tarefa assistindo ao humano no diagnóstico prévio, mediante a já mencionada fusão de dados e o pré-processamento e análise dos mesmos, que permitem proporcionar ao operador a informação de forma estruturada e compreensível

A seleção da linha de atuação baseada, por sua vez, na avaliação da situação está fundamentada na análise das possíveis linhas alternativas e na predição das consequências de cada uma delas. Novamente, a experiência e o conhecimento do responsável pela tomada de decisões são os fatores-chave. No entanto, algoritmos como os de Aprendizagem Automática podem ser muito úteis no momento de indicar o responsável correspondente quando se tem suficiente informação para tomar uma decisão (isto é, quando a obtenção de informação adicional não impactaria de forma relevante sobre a decisão em si), baseando-se no histórico de experiências. Isto é de suma importância, uma vez que o tempo costuma ser um fator essencial do Comando e Controlo, incrementando substancialmente as possibilidades de êxito se a decisão tiver sido tomada no momento oportuno. Com base no referido histórico de experiências (que consiste, basicamente, no conhecimento prévio de factos, decisões e consequências em situações equiparáveis), as ferramentas são também capazes de realizar uma estimativa quantitativa do impacto associado a cada possível alternativa, juntamente com as hipóteses em que se baseia e a correspondente explicação que permita ao humano entender o motivo pelo qual certa decisão pode dar lugar a certo resultado.

Para finalizar esta breve revisão destacaremos um elemento-chave da apresentação da informação nos sistemas de Comando e Controlo, a chamada imagem operacional comum (mais conhecida pelas suas siglas em inglês, COP - Common Operational Picture). A dita “imagem” encarrega-se de mostrar a informação operativa relevante como, por exemplo, as posições das unidades próprias e inimigas e, tipicamente, vem associada a um mapa onde os objetos de interesse se representam graficamente. Nos sistemas clássicos, os referidos objetos são introduzidos manualmente por um operador humano sendo, depois, visualizados por quem quer que tenha acesso à COP. As técnicas de Aprendizagem Automática permitem acrescentar ao referido mapa, automaticamente, informação a partir, por exemplo, da análise de imagens tomadas por satélite ou por um drone enviado a explorar a área de operações. Desta forma, os objetos de interesse, como tropas inimigas ou infraestruturas importantes, podem ser automaticamente detetados, analisados e apresentados ao operador.

Ao mesmo tempo que, como se indicou anteriormente, o julgamento humano continuará a ser por longo tempo o elemento primordial do processo de tomada de decisões em Comando e Controlo, a evolução e eficácia mostrada pelas ferramentas baseadas em IA permitirão ir libertando paulatinamente o ser humano das tarefas mais acessórias, podendo este centrar-se exclusivamente naquelas nas quais continua a marcar a diferença.

Autor: Raúl Valencia