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Nuevo sistema chino identifica objetivos verdaderos y supera cebos en pruebas controladas con alta precisión
La Chinaanunció avances significativos en su tecnología militar submarina. Según investigadores, el nuevo sistema de inteligencia artificial aplicado a los torpedos alcanzó 92,2% de precisión en la diferenciación entre submarinos reales y cebos.
La información fue divulgada en abril en la revista científica china Command Control & Simulation, revisada por pares.
Tecnología de disimulación submarina en foco
Los cebos submarinos son hoy una de las principales defensas contra ataques de torpedos. Crean rastros de burbujas falsas, simulando maniobras evasivas o generando imágenes de múltiples objetivos en el sonar.
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Además, algunos operan en enjambres coordinados, proyectando objetivos fantasma para confundir los sistemas de detección.
Estas tácticas son especialmente eficientes contra torpedos supercavitantes. Estos dispositivos crean una burbuja de vapor a su alrededor, reduciendo la fricción con el agua y alcanzando altas velocidades.
Sin embargo, la supercavitación genera ruidos que enmascaran las señales acústicas verdaderas, dificultando aún más la identificación de los objetivos reales.
Investigadores señalan limitaciones de los métodos actuales
Los ingenieros senior Wu Yajun y Liu Liwen, que lideran el proyecto, destacaron los desafíos enfrentados por los sistemas actuales.
«Los métodos actuales de reconocimiento de objetivos para vehículos submarinos de alta velocidad de China se muestran inadecuados en entornos saturados con contramedidas avanzadas, necesitando el desarrollo urgente de nuevos enfoques para extracción de características e identificación de objetivos«, dijeron.
El equipo resaltó además que solo los sistemas equipados con detección de largo alcance y alta tasa de reconocimiento de objetivos pueden garantizar eficacia operacional suficiente.
Tras la aplicación del nuevo sistema con inteligencia artificial, las tasas de detección subieron de 61,3% a más de 80% al enfrentar cebos sofisticados.
Carrera global por los torpedos inteligentes
Varios países buscan desarrollar torpedos autónomos cada vez más precisos.
El modelo ruso VA-111 Shkval y los proyectos americanos actuales también utilizan supercavitación, pero todos aún enfrentan dificultades para acertar objetivos a alta velocidad.
Con los avances en acústica submarina, electrónica e inteligencia artificial, el escenario de guerra bajo el agua se ha vuelto aún más complejo.
Las operaciones ahora incluyen cebos, sistemas de contramedidas electroacústicas, bloqueadores electrónicos y múltiples tipos de armas actuando en la misma área.
Según el estudio, ese ambiente exige que los sistemas sean capaces de identificar con precisión los objetivos reales, incluso en medio de diversas amenazas simultáneas.
Desafíos para la IA submarina
Además de precisión, el equipo chino destacó la complejidad de los sistemas autónomos.
Como los vehículos operan de forma independiente, todas las decisiones deben tomarse sin ayuda externa en tiempo real. Esto eleva la exigencia de los algoritmos y de las capacidades computacionales embarcadas.
«El modelo de reconocimiento por aprendizaje profundo propuesto en este estudio, combinado con la solución de identificación de pequeñas muestras de las redes adversarias generativas, permite una discriminación eficaz de objetivos submarinos. Esto establece la base técnica para la implementación en campo«, afirmaron los investigadores.
Rumores sobre nuevos proyectos submarinos
En los últimos meses, surgieron relatos de que la China estaría desarrollando un submarino secreto.
Expertos sugieren que el proyecto puede convertirse en el mayor dron de combate submarino del mundo. Sin embargo, las autoridades chinas no han confirmado esta información oficialmente.
A pesar de los resultados prometedores, los investigadores reconocen que la fiabilidad del sistema aún necesita ser validada en situaciones reales de combate, donde variables impredecibles pueden influir en el rendimiento.
Además, el uso intensivo de aprendizaje profundo plantea preocupaciones sobre la transparencia y la explicación de las decisiones tomadas por los sistemas en escenarios de alto riesgo.
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