Podríamos decir que todo comenzó con la mítica película de los años 1990 La caza del Octubre Rojo, la historia del submarino nuclear más moderno de la Unión Soviética, gracias a un revolucionario sistema silencioso de propulsión magnetohidrodinámica, el cual lo hace indetectable a cualquier sonar. Y ahora llega la actualización china: Operación Leviatán, el relato de un submarino nuclear estadounidense que utiliza hologramas acústicos de alta tecnología para engañar a los torpedos chinos y a sus operadores humanos. La diferencia es que la versión china parece ser cierta.

Un equipo de científicos chinos, liderados por Wu Yajun, ha revelado que estaban trabajando en un sistema de inteligencia artificial diseñado para superar este tipo de engaño submarino. En un estudio publicado en Command Control & Simulation, los autores afirman que su sistema tenía una precisión sin precedentes para torpedos que se desplazaban a alta velocidad.

Probada con datos de alcances de torpedos de alta velocidad clasificados, la tecnología logró una tasa de éxito promedio del 92,2 % al distinguir submarinos reales de señuelos, incluso durante tensos intercambios, según el artículo.

Esto representa un gran avance con respecto a los sistemas tradicionales que a menudo no alcanzan el objetivo. Para el equipo de Yajun, la guerra submarina del futuro depende del engaño de torpedos mediante ilusiones. Señuelos de alta tecnología, como los que se muestran en la Operación Leviatán, se utilizan para replicar la señal acústica de un buque, generar una estela de burbujas falsas para simular un viraje de emergencia o desplegarse en enjambres coordinados para proyectar objetivos fantasma en las pantallas del sonar.

Estas tácticas son particularmente efectivas contra los llamados torpedos supercavitantes ultrarrápidos: armas que generan cavitación, o burbujas de vapor, alrededor de sus cascos para reducir la resistencia. El rugido resultante ahoga los ecos reales del objetivo y distorsiona las huellas acústicas.

“Los métodos actuales de reconocimiento de objetivos para los vehículos submarinos de alta velocidad de China resultan inadecuados en entornos saturados de contramedidas avanzadas, lo que requiere el desarrollo urgente de nuevos enfoques para la extracción de características y la identificación de objetivos – explica Yajun -. Solo los sistemas submarinos de alta velocidad, equipados con capacidades de detección de largo alcance y altas tasas de reconocimiento de objetivos, pueden ofrecer suficiente eficacia operativa”.

La solución que propusieron surgió de una combinación poco convencional de física y aprendizaje automático. Ante la escasez de datos de combate reales, el equipo comenzó simulando perfiles de señuelos mediante modelos hidrodinámicos de patrones de colapso de burbujas y turbulencia. Para ello, utilizaron datos sin procesar recopilados del campo de pruebas de torpedos de alta velocidad de la Armada del EPL.

Estas simulaciones se añadieron posteriormente a una "red generativa adversaria": básicamente dos modelos de IA que antagonizaban entre sí. Uno de ellos, el generador, refinó las firmas de los señuelos mediante el estudio de la física submarina y los principios acústicos. Su oponente, el discriminador, se entrenó para detectar fallos en estas falsificaciones mediante siete capas de análisis de patrones sónicos.

Tras numerosas rondas de entrenamiento, el sistema creó una enorme colección de perfiles de señuelos artificiales. Según el artículo, la IA utiliza una arquitectura de red neuronal especializada inspirada en el reconocimiento de imágenes. Las señales del sonar se someten a un proceso de normalización de amplitud, se filtran mediante receptores de correlación para suprimir el ruido y, finalmente, se representan como miniaturas espectrales mediante una herramienta matemática conocida como transformada de Fourier.

Estas instantáneas sónicas pasan a través de capas convolucionales en la red neuronal, optimizadas para detectar anomalías en la modulación de frecuencia. Las operaciones de agrupamiento promedian distorsiones como la interferencia de burbujas. El estudio afirma que, al enfrentarse a los señuelos más sofisticados, las tasas de detección pasaron del 61,3 % a más del 80 %.

“Con los continuos avances en la acústica submarina moderna, las tecnologías electrónicas y la inteligencia artificial, el campo de batalla submarino actual a menudo contiene múltiples amenazas simultáneas dentro de una sola área operativa, incluyendo señuelos, sistemas de contramedidas electroacústicas, inhibidores electrónicos y diversos sistemas de armas”, concluye el estudio.