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GA-ASI, 인공지능 조종사를 사용하여 어벤저 UAS로 다양한 임무 비행 실시

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출처 https://www.airrecognition.com/index.php...ilots.html

제너럴 아토믹스 항공 시스템(GA-ASI)은 운영과 관련된 오픈 미션 시스템(OMS) 소프트웨어 스택에서 인공지능(AI) 조종사와 함께 세 가지 고유한 임무를 수행함으로써 협업 전투기(CCA) 생태계를 더욱 발전시켰다. 기업 소유의 어벤저 무인 항공기 시스템(UAS)이 "디지털 트윈" 항공기와 짝을 이뤄 라이브, 가상, 구성(LVC) 다목적 협업 전투 임무를 자율적으로 수행했다.

2022년 12월 14일 캘리포니아주 엘미라지에 있는 GA-ASI의 Desert Horizons 비행 운영 시설에서 진행된 이번 비행은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 활용한 자율협력플랫폼(ACP) UAS용 CCA 생태계 성숙에 대한 회사의 의지를 보여준다. 이는 역동적이고 불확실한 현실 조건에서 결정을 내릴 수 있는 차세대 군사 플랫폼을 위한 새롭고 혁신적인 도구를 제공한다.


비행은 애자일 소프트웨어 개발 방법론과 Docker 및 Kubernetes와 같은 업계 표준 도구를 사용하여 구축된 GA-ASI의 새로운 강화 학습(RL) 아키텍처를 사용하여 운영 관련 환경에서 세 가지 딥 러닝 RL 알고리듬을 개발하고 검증했다. RL 에이전트는 단일, 다중 및 계층적 에이전트 동작을 보여주었다. 단일 에이전트 RL 모델은 임무를 수행하기 위한 위협을 동적으로 피하면서 라이브 플레인을 성공적으로 탐색했다. 다중 에이전트 RL 모델은 실시간 및 가상 어벤저를 비행하여 위협을 피하면서 공동으로 대상을 추적했다. 계층적 RL 에이전트는 센서 정보를 사용하여 세계 상태에 대한 이해를 기반으로 작업 과정을 선택했습니다. 이는 인간 운영자와 독립적으로 실시간 정보를 성공적으로 처리하고 행동하여 관련성의 속도로 미션 크리티컬 결정을 내릴 수 있는 AI 파일럿의 능력을 보여주었다.


임무를 위해 가상 AFSIM(Advanced Framework for Simulation, Integration, and Modeling) 모델에서 제공하는 융합 센서 트랙을 기반으로 비행 경로를 실시간으로 업데이트했으며, RL 에이전트 임무는 비행기가 공중에 떠 있는 동안 운영자에 의해 동적으로 선택되어 자율성을 위한 실시간 인간-기계 팀 구성을 시연했다. AI 파일럿 성능을 설명하는 이 실시간 운영 데이터는 분석을 위한 GA-ASI의 신속한 재교육 프로세스에 입력되어 향후 에이전트 성능을 개선하는 데 사용될 것이다.


GA-ASI 고급 프로그램 책임자인 Michael Atwood는 "이러한 비행에 의해 입증된 개념은 CCA 플랫폼에서 운영과 관련된 임무 시스템 기능의 표준을 설정합니다,"라고 말했다. "공중 고성능 컴퓨팅, 센서 융합, 인간-기계 팀 구성, 그리고 관련 속도로 의사 결정을 내리는 AI 파일럿의 조합은 CCA에 대한 자율성을 운영화하려는 움직임에 따라 GA-ASI의 능력이 얼마나 빠르게 성숙되고 있는지를 보여줍니다."


연구팀은 RL 에이전트와 LVC 시스템 간의 통신을 가능하게 하기 위해 정부에서 제공하는 CODE(Collaborative Operations in Denied Environment) 자율 엔진과 정부 표준 OMS 메시징 프로토콜을 사용했다. OMS와 같은 정부 표준을 활용하면 CCA의 신속한 자율성 통합이 가능할 것이다.


또한 GA-ASI는 General Dynamics Mission Systems의 EMC2를 사용하여 자율 아키텍처를 실행했습니다. EMC2는 자율 아키텍처를 호스팅하는 데 사용되는 다단계 보안 인프라를 갖춘 개방형 아키텍처 다기능 프로세서로, CCA에 고성능 컴퓨팅 리소스를 제공하여 운영 환경에 따라 신속하게 맞춤형 미션 세트를 수행할 수 있는 능력을 보여준다.


이것은 UAS에 대한 중요한 AI/ML 개념을 입증하기 위해 내부 연구 개발 자금을 사용하여 수행되는 일련의 지속적인 자율 비행 중 또 다른 것이다.
 

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