ACE Program’s AI Agents Transition from Simulation to Live Flight 공중전 진화 프로그램으로 개발한 AI 조종사, 시뮬레이션에 이어 실제 비행을 실시
DARPA completes first flight tests of air combat algorithms on specialized F-16 fighter jet 미 방위고등연구계획국(DARPA), 특수 개조된 F-16 전투기로 첫 실제 비행 시험 완료
In less than three years, artificial intelligence (AI) algorithms developed under DARPA’s Air Combat Evolution (ACE) program have progressed from controlling simulated F-16s flying aerial dogfights on computer screens to controlling an actual F-16 in flight. DARPA의 공중전 진화(ACE) 프로그램에 따라 개발된 인공지능(AI) 알고리즘은 3년도 채 되지 않아 컴퓨터 화면이 아닌 실제 F-16 비행이 가능한 수준까지 발전했다.
In early December 2022, ACE algorithm developers uploaded their AI software into a specially modified F-16 test aircraft known as the X-62A or VISTA (Variable In-flight Simulator Test Aircraft), at the Air Force Test Pilot School (TPS) at Edwards Air Force Base, California, and flew multiple flights over several days. The flights demonstrated that AI agents can control a full-scale fighter jet and provided invaluable live-flight data. 2022년 12월 초, ACE 알고리즘 개발사는 캘리포니아 에드워드 공군 기지의 미 공군 테스트 파일럿 스쿨(TPS)에서 X-62A 또는 VISTA(비스타, 가변 안정성 비행 시뮬레이터 테스트 항공기)로 불리는 특수 개조된 F-16 테스트 항공기에 AI 소프트웨어를 업로드한 후 며칠간 여러 차례 실제 비행을 가졌다. 이번 비행은 AI 조종사가 본격적으로 전투기를 조종할 수 있음을 보여주었고 귀중한 실제 비행 데이터를 확보할 수 있었다.
The ACE AI flights were a part of a successful broader test event including DARPA, TPS, and the Air Force Research Laboratory, enabling multiple Defense Department organizations to work closely together with AI-development contractors toward shared objectives. ACE 프로그램으로 개발된 AI 알고리즘의 조종은 DARPA, TPS 및 공군 연구소(AFRL) 등이 참여한 성공적인 포괄 테스트 수행의 하나였으며 여러 국방부 조직이 AI 개발사와 긴밀히 협력하여 목표를 달성할 수 있었다.
“Thanks to the outstanding teamwork and coordination between DARPA, the Air Force Test Pilot School, the Air Force Research Laboratory, and our performer teams, we’ve made rapid progress in Phase 2 across all areas of the ACE program,” said Air Force Lt. Col. Ryan “Hal” Hefron, the DARPA program manager for ACE. “VISTA allowed us to streamline the program by skipping the planned subscale phase and proceeding directly to a full-scale implementation, saving a year or more and providing performance feedback under real flight conditions.” "DARPA, TPS, AFRL 및 비행시험 팀 간의 탁월한 팀워크와 업무 조정 덕분에 ACE 프로그램의 모든 분야에 걸쳐 2단계나 더 빠른 진척을 보였다. VISTA를 통해 예정되었던 하위 작업 일정을 건너뛰고 곧바로 본격적인 구현으로 직접 진행하여 시간을 1년 이상 단축하고 실제 비행 시험에서 성능 피드백을 제공받음으로써 프로그램이 복잡성을 피했다."라고 DARPA의 ACE 프로그램 관리자인 라이언 "할" 헤프론 공군 중령이 말했다.
DARPA performers EpiSci, PhysicsAI, Shield AI, and the Johns Hopkins Applied Physics Laboratory flew different F-16 AI algorithms on the X-62A. The aircraft, a highly modified two-seat F-16, can be programmed to demonstrate the flight-handling characteristics of a variety of different aircraft types. VISTA was upgraded recently with the System for Autonomous Control of Simulation (SACS), making the aircraft a perfect platform to test ACE’s autonomous F-16 AI agents. A safety pilot was on board the VISTA aircraft to take control if anything went awry. DARPA의 테스트 실시팀인 에피사이, 피직스AI, 쉴드AI 및 존스 홉킨스 응용 물리 연구소는 X-62A에 서로 다른 F-16 비행 AI 알고리즘을 탑재하여 하늘로 날렸다. 고도로 개조된 2인승 F-16 항공기는 다양한 종류의 항공기 비행 특성을 프로그래밍할 수 있다. VISTA는 최근 SACS(자율 제어 시뮬레이션 시스템)로 업그레이드되어 ACE의 인공지능 AI를 활용하여 F-16으로 자율 조종을 테스트할 수 있는 완벽한 플랫폼이 되었다. 안전 담당 조종사가 VISTA 항공기에 탑승하여 문제가 발생하면 AI 대신에 조종했다.
“We conducted multiple sorties [takeoffs and landings] with numerous test points performed on each sortie to test the algorithms under varying starting conditions, against various simulated adversaries, and with simulated weapons capabilities,” Hefron said. “We didn’t run into any major issues but did encounter some differences compared to simulation-based results, which is to be expected when transitioning from virtual to live. This highlights the importance of not only flight testing advanced autonomous capabilities but doing so on testbeds like VISTA, which allowed us to rapidly learn lessons and iterate at a much faster rate than with other air vehicles.” 헤프론은 "우리는 다양한 작전 개시 상황, 다양한 형태의 적 그리고 다양한 종류의 무장 탑재로 AI 알고리즘을 테스트하기 위해서 각각의 출격마다 수행되는 수많은 종류의 시나리오 상황에서 여러 출격[이착륙] 시험을 시행했다. 큰 문제는 발생하지 않았지만, 가상 시험에서 실제 시험으로 전환할 때 몇 가지 차이점이 발생했다. 이는 실제 첨단 자율 비행 테스트뿐만 아니라 VISTA와 같은 테스트 플랫폼에서 수행하는 가상 비행 시험이 중요함을 일깨워주는 것이다. 이를 통해 다른 종류의 비행 시험보다 훨씬 빠른 속도로 개선점을 찾고 시험을 반복해서 진행할 수 있었다."고 말했다.
The Test Pilot School is also supporting the ACE program in measuring how well pilots trust the AI agent to conduct within-visual-range air combat (called a dogfight) while the human pilot focuses on larger battle management tasks in the cockpit. Air Force test pilots have flown numerous live flights in L-29 jet trainers at the University of Iowa Technology Institute’s Operator Performance Laboratory (OPL), an ACE performer. The two-seat L-29 jets at OPL are outfitted with sensors in the cockpit to measure pilot physiological responses, giving researchers clues as to whether the pilot is trusting the AI or not. The TPS recently hosted an ACE Trust Capstone event in late January 2023 using simulators to gauge pilot-agent alignment with follow-on trust-calibration flights in the X-62A planned for later this year. 미 공군 테스트 파일럿 스쿨(TPS)은 또한 인간 조종사가 조종석에서 메인 전투 임무에 집중하는 동안 AI 조종사를 얼마나 잘 신뢰하며 거리내 공중전(또는 도그파이트라 불림)을 능숙히 수행하는지 측정하는 ACE 프로그램을 지원하고 있다. 공군 테스트 조종사들은 ACE 테스트 시행팀인 '아이오와 대학교 기술 연구소'의 운영 성능 연구소(OPL)에서 L-29 제트 훈련기를 타고 수많은 실제 비행을 했다. OPL의 2인승 L-29 제트기에는 조종석에 센서가 장착되어 조종사의 생리적 반응을 측정하여 조종사가 AI를 얼마나 신뢰하는지에 대한 자료를 제공한다. TPS는 2023년 1월 말에 시뮬레이터를 사용하여 올해 말쯤으로 예정된 X-62A 후속 기체의 신뢰성 측정 시험 비행과 조종사-인공지능 협업 정도를 ACE 신뢰 캡스턴(Trust Capstone) 행사를 개최했다.
Begun in 2019, ACE aims to develop trusted, scalable, human-level, AI-driven autonomy for air combat by using human-machine collaborative dogfighting as its challenge problem. In August 2020, the ACE program’s AlphaDogfight Trials pitted AI agents against each other flying simulated F-16s in a virtual dogfighting competition that culminated with the winning AI defeating an experienced F-16 fighter pilot flying in a simulator. 2019년에 시작된 ACE는 인간-기계 협업 공중전을 목표로 공중전을 위해서 신뢰할 수 있고 확장할 수 있으며 인간 수준의 능력을 갖춘 AI 기반 자율 시스템을 개발하는 것이 과제다. 2020년 8월, ACE 프로그램의 알파도그파이트 트라이얼(AlphaDogfight Trials)을 개최하면서 가상 공중전 대회를 시뮬레이션 비행으로 실시했는데 F-16을 비행하는 AI 조종사들이 서로 실력을 겨루었고, 시뮬레이터 상에서 F-16 전투기를 조종하는 실제 숙련된 조종사를 AI 조종사들이 물리치는 장관을 선보였다.
The Variable In-flight Simulator Aircraft (VISTA) flies in the skies over Edwards Air Force Base, California, shortly after receiving its new paint scheme in early 2019. The aircraft was redesignated from NF-16D to the X-62A, June 14, 2021. F-16 AI agents developed under DARPA’s Air Combat Evolution (ACE) program controlled the X-62A during test flights over Edwards AFB, California, in December 2022. 가변 안정성 비행 시뮬레이터 테스트 항공기(VISTA)는 2019년 초 새로운 기체 도색을 받고 나서 캘리포니아 에드워즈 공군 기지 상공을 비행한다. 이 항공기는 2021년 6월 14일 NF-16D에서 X-62A로 다시 기체 도색을 했다. DARPA의 공중전 진화(ACE) 프로그램에 의해 개발된 F-16 인공지능 조종사들이, 2022년 12월에 캘리포니아 에드워즈 공군기지 상공에서 실시한, 실제 시험 비행 동안에 X-62A를 조종했다.
DARPA가 F-16을 특수 개조한 실험용 비행기인 X-62A에 ACE(공중전 진화) 프로그램에 의해 개발한 AI 소프트웨어를 탑재해 며칠 동안 여러 번 비행에 성공했습니다. AI가 전투기의 전면적인 비행 제어가 가능하다는 것을 증명했으며, 비행 데이터도 확보했습니다.
ACE(Air Combat Evolution)는 AI를 전투기의 도그파이트에 활용하는 방법을 찾기 위해 2019년에 시작, 2020년에는 시뮬레이터에서 AI가 베테랑 파일럿을 이긴 적이 있습니다. 이제는 실제 비행기를 조종하는 데에 이르렀네요. 더욱 발전된 완전 무인기 개발뿐만 아니라 유인기도 AI가 조종을 효율적으로 보조하는 미래도 기대할 수 있겠네요.
이미 전투기의 기동 속도 제한은 단지 인간 조종사의 신체적 제한에 걸려있어서 한계를 넘지 못했는데 이제 저런 AI가 단독으로 조종하는 전투기는 기동력이 인간이 조종하는 거랑 비교가 불가할겁니다.. 따라서 AI가 단독으로 조종하는 전투기라면 미사일과 도그파이트를 해서 격추가 가능할 것 같네요.
또한 시야 제한이 없으니 후방기총으로 미사일요격도 할 거 같은데요. ㅎㅎㅎ
이제 전통적인 의미의 대공포는 설 자리가 점점 좁아지겠네요. 아니면 사통 및 추적 장치의 대변혁이 일어나거나 둘 중 하나겠죠.
인간의 한계를 넘어서는 기동이 가능해지니 플레어 없이 미사일을 피하는 것도 가능할 거 같습니다.
미국은 NGAD 개발을 위해서 차근차근 단계를 거쳐 가고 있습니다. NGAD에 저런 종류의 인공지능이 탑재될 예정이다.
KF-21 보라매 사업도 ACE 프로그램처럼 인공지능 조종사를 개발해야 할 것으로 보이네요.
