The AI Machine Gun of the Future Is Already Here

Voiture et machine

Les soldats de l'armée américaine de la Force opérationnelle Spartan mènent une formation sur le système de défense intégré pour véhicules aériens sans pilote (M-LIDS) à faible vitesse, lente et petite taille au Camp Buehring, au Koweït, en 2022.

Photographie avec l'aimable autorisation de l'armée américaine / Sgt. Gabriel Washington

Cependant, l’un des principaux facteurs à l’origine de la campagne de lutte contre les drones du Pentagone est le coût. De nombreux systèmes d'élimination actuellement utilisés sont encore disproportionnellement cher défense contre des drones relativement bon marché. Et même si les armes à énergie dirigée comme les lasers et les micro-ondes, à environ 10 dollars le tir, offrent une solution bien plus rentable que les munitions traditionnelles, il s'agit également de technologies encore relativement expérimentales (et incroyablement compliquées) qui, malgré leurs tests en cours et même leurs utilisées activement au Moyen-Orient, ne sont pas encore considérées comme suffisamment fiables pour être mises en œuvre à grande échelle.

« Si quelque chose comme [the Bullfrog] fonctionne là où vous pouvez modifier un système existant dans toute la flotte, c'est idéal », Mike Clémentiun ancien responsable de la défense au Congrès qui a auparavant travaillé sur les efforts de lutte contre les drones de l'armée américaine, a déclaré à WIRED. “Et si vous pouvez l'utiliser efficacement pour le prix d'une poignée de cartouches de 7,62 mm, vous prenez une longueur d'avance.”

« La vraie question est : comment éliminer des quantités massives de cibles bon marché ? ajoute-t-il. “Si le Bullfrog réussit, ce serait la solution la moins chère du marché.”

Simoni pense que les systèmes de canons autonomes alimentés par l'IA, comme le Bullfrog, peuvent fournir suffisamment de précision pour offrir un rapport coût par destruction similaire à celui associé aux systèmes laser et micro-ondes, sans une maintenance et un entretien logistique intensifs. Et bien que le Bullfrog ne soit pas le seul système de canon anti-drone sur le radar du Pentagone, Simoni estime que la précision algorithmique permise par le logiciel d'apprentissage automatique et le système de contrôle de mouvement uniques de la tourelle reste supérieure à celle des autres offres.

“Le suivi et le tir ne sont que la pointe de l'iceberg : à terme, le système sera composé de différents canons, atteignant des portées plus longues, engageant des drones qui se déplacent selon différents modèles d'accélération – tout cela est basé sur des mises à jour de notre modèle d'IA”, Simoni dit. « Nous imaginons un convoi de véhicules équipés de tourelles utilisant des tirs coordonnés qui sont efficaces même s'ils roulent sur une route cahoteuse. C'est ce que nous construisons au cours des 12 à 18 prochains mois.

Indépendamment de la vision ambitieuse de Simoni et de la volonté du Pentagone avancée récente dans le domaine des armes autonomesdes questions persistent dans les cercles de la défense sur les dangers potentiels de retirer un opérateur humain de la chaîne de destruction.

“Tout ce qui concerne la robotique nécessite un logiciel pour déterminer qui est un ami ou un ennemi, et c'est un problème pour tout ce qui est automatisé”, explique Clementi. L’utilisation de systèmes entièrement automatisés serait un « territoire inexploré », dit-il. “Il y a toujours eu une personne dans le circuit auparavant.”

Si le Pentagone finissait par adopter un système de canon robotique autonome comme moyen de défense de choix contre les drones, le prochain grand conflit impliquant les troupes américaines pourrait finir par ressembler à une blague tirée d'un épisode de Les Simpson: “la plupart des combats seront menés par de petits robots

“Le futur espace de combat est constitué d'incroyables robots autonomes comme le nôtre qui se tirent dessus”, a déclaré Simoni. “Je ne pense pas qu'il y ait beaucoup de place pour les gens armés.”

Mis à jour à 13 h 15 HNE, le 26 novembre 2024 : Clarification du poids du Bullfrog.