DARPA现在拥有AI控制的F-16，作为虚拟狗狗的团队工作
Dogfighting Ai Darpa正在开发，即尽快将综合环境迁移到现实世界。
将人工智能带入空到空中的猎犬竞技场的目标已经越来越靠近一系列模拟测试，该试验挖掘了AI控制的F-16战斗机作为对抗对手的团队工作。该实验是国防高级研究项目机构（DARPA）空战演进（ACE）计划的一部分，专注于探索AI和机器学习如何有助于自动化空到空战的各个方面。
DARPA最近宣布，它是ACE第1阶段的中途，在上个月约翰斯霍普金斯在约翰霍普金斯举行的Scrimmage 1下的模拟AI犬犬。
使用由APL设计的仿真环境，Scrimmage 1涉及与两个蓝色（友好）F-16合作的2V-1模拟架构的演示，以击败未公开的敌人红空（敌人）飞机。
用DARPA的话来说，雄心勃勃的ACE计划旨在通过使用人机协作犬作为其挑战问题，开发“可信赖，可扩展，人类水平的AI驱动的AIR驱动的自治权。”
2月AI Dogfight测试是自从去年8月发生的Abl的Alphadogfight试验。在那个场合，一场比赛占八支球队，他们在1-V-1狗点中提供了一个系统来飞行模拟的F-16。赢得AI的团队然后在模拟器中飞行了一个有五个模拟的斗篷，在模拟器中针对经验丰富的F-16战斗机飞行员，在AI潜力的重要演示中击败人类5-0，您可以在这里阅读更多。
“我们在第1阶段结束时的最大重点是AI算法的模拟 - 实际转换，因为我们在2021年代后期准备实时飞行的小型飞机场景，”该计划的丹“动物”哥伦斯DARPA战略技术办公室经理。 “管理对现实世界的过渡是对大多数AI算法的关键测试。事实上，在这些类型的转型中，事先努力已经脆弱，因为某些解决方案可以过度依赖于模拟环境的数字伪影。“
与仅仅是枪支的alphadogfight试验相比，Scrimmage 1引入了新的模拟武器，以“导弹对于更长的目标导弹”。
“添加更多武器选项和多种飞机推出了许多我们无法在Alphadogfight试验中推动和探索的许多动态，”Javordsek添加。 “这些新的参与代表了在算法中建立信任的重要一步，因为他们允许我们评估AI代理人如何处理所设置的火灾限制的清除途径。这是在具有载有载人战斗机的动态和令人困惑的环境中与进攻性武器的运作时非常重要，并且还提供了有机会提高与对敌人有关的两架飞机有关的复杂性和团队。“
到目前为止，ACE展示了涉及视觉范围内（WVR）和超越视野（BVR）多飞机场景的先进虚拟AI Dogfights，其中模拟武器以及使用仪表射流测量试验生理和信任的直播在ai。
在去年开始的整个ACE计划中，DARPA强调了建立人类飞行员对AI的信任的重要性，允许它在人类集中在全体战斗管理决策中进行实际的战斗机动。
“捕获信任数据”的过程已经看到了IOWA技术研究所的操作员性能实验室的L-29 Delfin Jet培训师的测试飞行员。这架飞机已经适用于驾驶舱传感器来衡量飞行员的生理反应，深入了解飞行员是否信任AI。在这些任务中，L-29已经在前座的安全飞行员飞行，他们基于AI决定使飞行控制输入进行飞行控制输入。但是，对于评估响应的飞行员，就好像AI就像飞行喷射一样。
计划在今年晚些时候的阶段2将增加涉及Live Subscale飞机的障碍物，螺旋桨驱动和喷射供电，以确保AI算法可以从虚拟环境中移出并进入真实的飞行。与此同时，CALSPAN还开始修改全尺寸L-39 Albatros Jet培训师，以举办阶段的船上AI“飞行员”，这是一套适用于2023年底和2024年的现场动手斗道。
一旦这一概念被证明，DARPA计划插入忠实僚机型无人机的AI技术，如Skyborg，与载人的战士一起工作。通过这种方式，无人机将能够与一些自主权进行狗头，而载人飞机中的人类飞行员主要关注战斗管理。
最终，这种AI可能是实现能够空到空战的全自动无人战斗机（UCAV）的梦想以及空对地罢工的梦想至关重要，战争区探讨了战区深度过去。虽然一个UCAV能够执行与载有载人飞机的许多相同的功能，但它的AI“大脑”将能够更快，更准确地制定关键决策，同时考虑到更短的时间内的信息，没有任何关注关于被战斗的一般混乱分散或混淆。同样的算法也可以适用于使无人机能够被联网进入群体，该群体协同工作，以最大化其战斗效果，而且决定比人类驾驶的形成更快。
然而，同样的技术也具有作为“虚拟共同飞行员”的应用，这类概念正在r2-d2开发，该计划由空军研究实验室（AFRL）自治能力团队3（ACT3）运行。通过这种方式，从ACE中出现的软件和其他系统可能会为载人飞机船员提供新的自动援助。
显然，ACE有可能在自主和半自动无人驾驶飞机能力领域进入各种不同的空军计划，以及为载人类型提供另一层快速决策。虽然AI算法在虚拟声音中获胜的能力现在已经被证明，今年晚些时候我们应该有机会了解这项技术如何转化为现场飞行。
