Una IA china pone en jaque a los submarinos de todo el planeta

Los principales ejércitos del planeta llevan al menos un lustro utilizando la inteligencia artificial tanto en el campo de la defensa como en estrategias de ataque. Ahora, un nuevo estudio de la industria de defensa de China sugiere que la IA pronto podría dificultar, casi imposibilitar si nos limitamos a las estadísticas, la supervivencia de los submarinos en futuros conflictos navales.

El estudio, publicado en Electronics Optics & Control, y liderado por Meng Hao, del Instituto de Investigación y Desarrollo de Helicópteros de China, presentó por primera vez un sistema avanzado de guerra antisubmarina (ASW por sus siglas en inglés) impulsado por IA, capaz de detectar incluso a los submarinos más silenciosos mediante la toma de decisiones inteligente en tiempo real.

Según el estudio, el nuevo sistema ASW podría reducir la probabilidad de escape de un submarino a tan solo un 5 %, lo que significa que solo uno de cada 20 submarinos probablemente escaparía a la detección y al ataque.

Los resultados sugieren que la era del submarino “invisible”, durante mucho tiempo un pilar de la disuasión naval, podría estar llegando a su fin. La clave del avance es que, en lugar de depender de los antiguos patrones de búsqueda, el sistema de IA actúa como un comandante inteligente en el océano.

Al igual que en la película Battleship, la IA utiliza datos de boyas de sonar lanzadas desde helicópteros, sensores submarinos, radares e incluso la temperatura del océano y los niveles de salinidad para generar una imagen en vivo de lo que sucede bajo el mar.

Luego, decide rápidamente dónde buscar, cómo ajustar su equipo y cómo responder cuando un submarino intenta escapar zigzagueando, silenciándose o emitiendo señales falsas para despistar a los buscadores.

En simulaciones por ordenador, este sistema de IA fue capaz de encontrar y rastrear submarinos enemigos aproximadamente el 95% de las veces, sin importar cuánto se esforzaran por ocultarse. Incluso cuando los submarinos usaban señuelos de alta tecnología o drones para distraer a los buscadores, la IA los seguía.

Los submarinos han sido considerados durante mucho tiempo como el arma asimétrica definitiva: capaces de lanzar ataques nucleares, recopilar inteligencia o hundir grupos de portaaviones, permaneciendo prácticamente indetectables.

Para darnos una idea de lo importante del avance, en la guerra antisubmarina tradicional, un submarino silencioso equipado con señuelos avanzados tiene una probabilidad de supervivencia de hasta el 85 %. Pero la IA podría volver obsoleta esta estrategia. El sistema opera con una arquitectura de tres capas: percepción, toma de decisiones e interacción hombre-máquina.

En primer lugar, la IA fusiona datos en tiempo real del sonar, el radar, los detectores de anomalías magnéticas y los sensores oceanográficos para generar una imagen dinámica del entorno submarino. Tiene en cuenta variables cambiantes como la temperatura del agua, la salinidad y el ruido de fondo, condiciones que tradicionalmente dificultan la eficacia del sonar.

Luego, en la etapa de decisión, un modelo de aprendizaje por refuerzo multiagente enfrenta a agentes "cazadores" de IA, como helicópteros y sonoboyas, con agentes "presa" simulados, como submarinos y vehículos submarinos no tripulados.

A través de miles de simulaciones, la IA aprende tácticas óptimas, como la formación de barreras de sonar, la ejecución de barridos coordinados o la concentración de sensores en zonas de alta probabilidad. La IA no solo detecta submarinos, sino que anticipa su comportamiento. En las simulaciones, reconoció tácticas evasivas como la "marcha silenciosa" o las maniobras en zigzag y ajustó los patrones de búsqueda en consecuencia.

Incluso cuando los submarinos desplegaron señuelos u operaron en entornos acústicos complejos, la IA mantuvo una alta tasa de detección, según los investigadores. El equipo del proyecto también construyó interfaces de asistente basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño para coordinar la interacción de diferentes agentes de IA con operadores humanos, traduciendo datos complejos de sensores y estrategias generadas por IA en recomendaciones en lenguaje sencillo.

El equipo de Meng afirma que esta tecnología podría mejorarse aún más. Las versiones futuras podrían colaborar con drones en el aire, barcos en la superficie y vehículos no tripulados bajo el agua, creando una red de búsqueda tridimensional completa. A eso hay que sumarle que la IA también podría seguir aprendiendo durante misiones reales, volviéndose más inteligente con cada despliegue.