KI hilft der US-Luftwaffe bei der blitzschnellen Planung von Kampfeinsätzen, muss aber zensiert werden

Bei einem kürzlich durchgeführten Experiment der US Air Force erstellte ein KI-Algorithmus Angriffspläne etwa 400-mal schneller als menschliche Strategen.

Diese Informationen wurden von Generalmajor Robert Claude auf der von der US Air Force Association organisierten Konferenz „Air Force, Space and Cyber“ bekannt gegeben. Darüber hinaus können diese Pläne im realen Kampf effektiv angewendet werden, müssen jedoch noch überprüft werden, da es immer noch Pläne mit Fehlern gibt.

Künstliche Intelligenz plant Luftkämpfe extrem schnell, auch wenn es immer noch zu Fehlern kommt. Foto: ABMS/USAF

In der DASH-2-Übung wurde die KI aufgefordert, detaillierte „Creations of Action“ (COAs) zu entwickeln, wie eine bestimmte Gruppe von Zielen mit einer bestimmten Gruppe von Flugzeugen und Waffen angegriffen werden kann. Während Stabsoffiziere mit herkömmlichen Methoden drei COAs in etwa 16 Minuten generierten, generierten die KI-Tools zehn COAs in „etwa acht Sekunden“.

Generalmajor Robert Claude, derzeit Assistent des Stabschefs der US-Luftwaffe, ist auch Mitglied der gemeinsamen Studiengruppe von Luftwaffe und Raumfahrt zum Advanced Battle Management System (ABMS).

Eine schnelle Berechnung zeigt die durchschnittliche Geschwindigkeit dieser beiden Raten: KI produziert 1,25 COAs pro Sekunde, während Menschen alle 5,3 Minuten ein COA produzieren. Das ist ein 400-facher Unterschied.

Das ist deutlich schneller als beim ersten Experiment namens DASH-1, das im Juni stattfand. Die Air Force behauptete damals, die KI habe den Planungsprozess „siebenmal“ beschleunigt – ohne dabei mehr Fehler zu machen als Menschen.

Der General sagte jedoch, dass die Fehlerquote durch sorgfältig geplante Klicks und eine gute Kontrolle erheblich gesenkt werden könne.

Zu DASH-2 sagte General Claude: „Obwohl es viel schneller ging und mehr COAs erstellt wurden, handelte es sich nicht unbedingt um vollständig brauchbare COAs, da sie noch erneut getestet werden mussten.“

Air Force General Robert Claude – Assistent des Stabschefs der US Air Force.

Ohne ins Detail zu gehen, sagte er, die Fehler seien subtil und meist darauf zurückzuführen, dass für bestimmte Wetterbedingungen nicht die richtigen Sensoren verwendet wurden. Natürlich sind subtile Fehler schwerer zu erkennen und erfordern mehr menschliches Fachwissen, um sie zu beheben.

General Claude zog daraus die folgende Lehre: „Wichtig für die Zukunft ist, dass wir zwar schneller und umfassender Ergebnisse erzielen, aber auch in naher Zukunft weiterhin menschliches Engagement benötigen werden, um sicherzustellen, dass dem Kommandeur für seine Entscheidungen alles zur Verfügung steht.“

Claude glaubt jedoch, dass zukünftige Versionen des KI-Planungsassistenten die Fehlerquote auf ein Minimum reduzieren könnten. Der Name DASH steht für „Decision Advantage Sprint for Human-Machine Teaming“, und getreu dem Motto „Dash“ und „Sprint“ liegt der Fokus bei DASH auf Geschwindigkeit: Die teilnehmenden Softwareentwicklungsteams haben lediglich zwei Wochen Zeit, um individuelle Planungstools zu entwickeln.

„Natürlich kommt es darauf an, wie der Algorithmus aufgebaut ist. Man muss sicherstellen, dass alle richtigen Faktoren berücksichtigt werden“, sagte Claude.

Einsatzkräfte nutzen KI, um während einer Übung einen Luftangriff zu planen. Foto: USAF

In einem zweiwöchigen Planungssprint wird nicht genügend Zeit sein, um alle möglichen Optionen allein mit herkömmlichen Methoden zu erstellen.

Daher ist die KI-Option ein akzeptabler Kompromiss für ein schnelles Experiment zur Erforschung der Kunst des Luftkampfs.

Die dritte und letzte DASH-Übung der US Air Force in diesem Jahr fand im Nellis Operations Center in Las Vegas statt.

Der General war tief beeindruckt von der enormen Menge an Informationen, die die Planer der Luftwaffe bei der Übung, die sogenannten Battle Manager, verarbeiten mussten.

General Claude lobte die Ergebnisse und sagte: „Die Bediener haben mir aus der Perspektive eines Gefechtsfeldleiters aufschlussreiche Beobachtungen und Erfahrungen ermöglicht. Wenn es uns gelingt, eine gute Mensch-Maschine-Koordination zu erreichen, wird dies von großem taktischen Wert sein.“