El Lancet, un vehículo aéreo no tripulado de tipo kamikaze desarrollado por Rusia, ha emergido como uno de los instrumentos más sobresalientes en el teatro de operaciones actuales. Esta munición errante, destacada por su accesibilidad económica y un peso de 35 libras, ha probado su efectividad contra una variedad de blancos, incluyendo piezas de artillería, blindados y otros objetivos estratégicos, alcanzando distancias de hasta 40 millas.
Recientemente, el Lancet ha sido objeto de mejoras significativas, incorporando una nueva tecnología de fijación de objetivos que potencialmente lo cataloga como el primer sistema de armas de combate completamente autónomo, con la capacidad de identificar y atacar objetivos sin intervención humana. Sin embargo, existen evidencias que sugieren que su rendimiento no ha cumplido con las expectativas anticipadas, llevando a la posible desactivación de su modo automatizado.
Análisis minucioso de los fallos en el sistema autónomo del Lancet
Los Lancet operan frecuentemente en conjunto con drones de reconocimiento, también producidos por ZALA, la empresa detrás del Lancet. Esta colaboración permite a los drones de reconocimiento localizar objetivos y transmitir sus coordenadas al operador del Lancet, quien luego dirige el dron hacia el objetivo para su neutralización.
Pese a esto, los desarrolladores han alardeado sobre el avanzado nivel de inteligencia artificial incorporado en el Lancet, y las recientes actualizaciones parecen conferirle una autonomía aún mayor. Mikhail Kuzovkin, un analista militar, señaló en diciembre en una entrevista con la cadena REN TV que el proceso de adquisición de objetivos se ha automatizado completamente, eliminando la necesidad de intervención por parte del operador.
“El Lancet ahora programa su misión de manera independiente, sin requerir asignaciones de objetivos externos”, afirmó Kuzovkin, sugiriendo que esta independencia lo hace inmune a interferencias.
El diario Arguments and Facts reforzó esta perspectiva en enero, indicando que el papel del operador se ha minimizado considerablemente gracias a la integración de tecnologías de visión por computadora, facilitando la adquisición automática de objetivos y elevando el nivel de autonomía del sistema.
Alexandr Zajárova, director general de ZALA, ha rechazado la etiqueta de “inteligencia artificial” para describir las capacidades del Lancet, argumentando en favor de una distinción clara hacia una automatización avanzada.
“Este dron no opera mediante inteligencia artificial, sino a través de algoritmos específicos y procesos de toma de decisiones”, explicó Zakharov en una entrevista televisada en julio de 2023, delineando un enfoque pragmático en el desarrollo de tecnologías de combate no tripuladas.
Un examen de los Lancets derribados reveló que están equipados con el módulo NVIDIA Jetson TX2, un dispositivo de borde diseñado para proporcionar “verdadera computación de IA” a sistemas pequeños y de baja potencia como los drones.
El TX2 y su papel revolucionario en la autonomía de drones
El módulo TX2, no mayor que una tarjeta de crédito, es un pilar fundamental en el desarrollo de tecnologías de vanguardia en redes neuronales y aprendizaje automático. Con su capacidad para ejecutar 30 billones de operaciones por segundo gracias a un conjunto de GPU altamente especializadas, el TX2 se ha convertido en el cerebro detrás de drones avanzados como el Skydio 2. Este último ha sido calificado por los expertos como “asombrosamente inteligente” debido a su habilidad para navegar de manera autónoma, siguiendo a sujetos y evadiendo obstáculos sin intervención humana.
A pesar de las restricciones de exportación impuestas por Estados Unidos, que en teoría impiden su venta a Rusia, el TX2 parece estar disponible en plataformas como Alibaba a un precio accesible, lo que sugiere que su adquisición no representa un desafío significativo para entidades como ZALA.
La interrogante principal reside en la capacidad del TX2 para realizar reconocimientos autónomos de objetos en terrenos complejos.
Capacidades de reconocimiento del TX2 en el campo de batalla
Los ataques realizados por los Lancet, documentados a través de redes sociales, ofrecen una visión clara de los objetivos prioritarios de estos drones, con aproximadamente la mitad dirigidos hacia artillería y lanzacohetes. Esto demuestra la eficiencia de los Lancet como herramientas de contrabatería. Además, los vídeos permiten apreciar la perspectiva operativa durante el enfrentamiento.
En registros recientes, se ha observado que, momentos antes del impacto, aparece en pantalla la leyenda “Цель захвачена” (“Objetivo bloqueado”), acompañada de un cuadro que rastrea el objetivo en movimiento. Este mecanismo es reminiscente de sistemas antitanque modernos, como el Javelin, donde el operador fija el objetivo antes del lanzamiento.
Sin embargo, este marcador de “objetivo fijado” solo se ha identificado en un número limitado de ataques contra tanques y artillería, sugiriendo que objetivos más difíciles de detectar posiblemente aún requieran intervención humana.
La distinción entre control operativo y autonomía en la identificación de objetivos permanece ambigua
“La presencia de un cuadro delimitador siguiendo al objetivo indica el uso de inteligencia artificial en la detección de objetivos por parte del Lancet. No obstante, la extensión de esta capacidad es aún materia de especulación”, comentó Zak Kallenborn, del Programa de Tecnología Estratégica del CSIS. “El chip Jetson TX2 muestra potencial para el reconocimiento de objetos básicos, pero es crucial determinar el alcance y la precisión de reconocimiento del Lancet”.
El TX2 podría habilitar la capacidad de atacar de forma autónoma objetivos previamente reconocidos
“La autonomía básica para ejecutar un ataque una vez identificado un tipo específico de objetivo no parece requerir de un procesamiento excesivamente complejo”, agregó Kallenborn.
Samuel Bendett, experto en drones rusos y asesor de la CNA y el CNAS, señaló que existen afirmaciones concurrentes sobre el nivel de autonomía del Lancet, oscilando entre semi-automático y totalmente autónomo.
“Existen ambas versiones, impulsadas por el deseo del Ministerio de Defensa de promocionarlo como un sistema revolucionario dotado de inteligencia artificial”, explicó Bendett.
Por lo tanto, el Lancet podría ser interpretado más como un sistema de armas autónomo que como uno impulsado por inteligencia artificial propiamente dicha.
Desafíos en la precisión de objetivos de sistemas autónomos
Un registro visual fechado el 29 de enero ilustra un ataque perpetrado por un Lancet contra un vehículo de combate de infantería CV-90, durante el cual se activa la señalización de “Objetivo fijado”. No obstante, el Lancet, en su aproximación final hacia el CV-90, se desvía abruptamente hacia un montón de escombros en el último momento.
Este incidente, destacado por la cuenta Military Informant que compartió el video, subraya una deficiencia en el recién implementado sistema de adquisición de objetivos, que erróneamente identificó escombros en lugar de un vehículo de combate enemigo, culminando en un fallo operativo.
Este evento pone de manifiesto la vulnerabilidad inherente a los sistemas de visión artificial impulsados por IA, propensos a errores de juicio que, a ojos humanos, resultan evidentemente equivocados. Las tecnologías de aprendizaje profundo pueden verse confundidas ante perspectivas inusuales de objetos o ser fácilmente engañadas por elementos tan insignificantes como una pegatina. Un ejemplo extremo de esta vulnerabilidad fue demostrado en un estudio donde una IA confundió una tortuga de plástico con un rifle.
Es plausible considerar que existan numerosos errores similares no documentados públicamente, dado que tales fallos raramente se difunden en redes sociales. Observando los registros recientes, se nota la ausencia de la indicación “Objetivo bloqueado” y del cuadro delimitador asociado en los ataques de Lancet de las últimas dos semanas.
Este patrón sugiere que el software de reconocimiento automático de objetivos fue precipitadamente lanzado y posteriormente retirado para revisión. Anteriormente, el sistema no lograba identificar objetivos complejos y camuflados, y actualmente, falla incluso ante blancos expuestos y sencillos, como se evidencia en ataques recientes contra vehículos de combate y tanques.
Aunque sería tentador atribuir el impacto de un Lancet contra un T-90M ruso a una falla de la IA, este incidente, registrado antes de la actualización del software, parece ser resultado de un error humano tradicional.
La implementación del reconocimiento automático en los Lancet aún no define si estamos ante el advenimiento de “robots al estilo Terminator” o si simplemente se trata de una herramienta auxiliar de puntería. No obstante, la ambición de ZALA por desarrollar enjambres de drones completamente autónomos permanece evidente, mientras se trabaja en la corrección de fallos para un nuevo intento.
Samuel Bendett señala que otros colectivos rusos avanzan en el desarrollo de sistemas de redes neuronales para drones pequeños, capaces de identificar con alta precisión objetos y equipos en el campo, incluyendo tanques y vehículos de combate. Con tecnologías superiores al TX2, lanzado en 2019, la evolución de estos sistemas es inminente.
Mientras tanto, el debate sobre la regulación de armas autónomas continúa en foros internacionales como la ONU, con la esperanza de establecer marcos legales vinculantes para 2026. Sin embargo, para entonces, es posible que el uso de estas tecnologías ya sea una realidad consolidada en el campo de batalla.