Análisis de la aplicación de machine learning en sistemas de defensa

Abstract

El machine learning, según la investigación y el análisis realizado de la literatura, se aplica ya, entre otros, en sectores como: el sanitario, para diagnósticos por imagen; el de ocio, algoritmo de Netflix para recomendar contenido a clientes; y el del hogar, en los robots Alexa o Siri con sus reconocimientos de voz. Consecuencia de ello, es evidente la importancia de analizar su uso y aplicación en sistemas militares debido a que, en un futuro no muy lejano, esta tecnología marcará la diferencia en el campo de batalla. Países como Estados Unidos o China son punteros en el desarrollo de proyectos militares de este tipo y realizan una fuerte inversión económica en I+D+i. En contra partida, la Unión Europea y España financian pocas investigaciones, aunque gradualmente van aumentando. En este TFM se analizan, como ejemplo, el desarrollo de alguno de esos proyectos que se están financiando y la evolución de varios sistemas militares como radares, direcciones de tiro, vehículos no tripulados y sistemas de vigilancia, para posteriormente, identificar el valor añadido que aporta la aplicación de esta tecnología en estos sistemas y los posibles usos en operaciones tácticas. Por último, tras realizar una extensa revisión de referencias relacionadas con defensa y ML, se presentan los resultados obtenidos del análisis, donde se destaca la escasez de artículos sobre el asunto, una serie de desafíos a superar, una guía de aplicación de ML para nuevos proyectos de defensa y el impacto económico, legal y ético que está presentado esta herramienta.

Machine learning, according to the research and analysis of the literature, is already applied, among others, in sectors such as: healthcare, for image diagnostics; entertainment, Netflix algorithm to recommend content to customers; and the home, with Alexa or Siri robots and their voice recognition. As a result, it is clearly important to analyze its use and application in military systems because, in the not too distant future, this technology will make a difference on the battlefield. Countries such as the United States and China are at the forefront in the development of military projects of this type and are investing heavily in R&D and innovation. On the other hand, the European Union and Spain finance little research, although it is gradually increasing. In this TFM is analyzed, as an example, the development of some of these projects that are being funded and the evolution of several military systems such as radars, firing directions, unmanned vehicles and surveillance systems, to subsequently identify the added value provided by the application of this technology in these systems and the possible uses in tactical operations. Finally, after an extensive review of references related to defense and ML, the results obtained from the analysis are presented, highlighting the scarcity of articles on the subject, a series of challenges to overcome, a guide to the application of ML for new defense projects and the economic, legal and ethical impact of this tool.

El machine learning, segons la recerca i l'anàlisi realitzada de la literatura, s'aplica ja, entre altres, en sectors com: el sanitari, per a diagnòstics per imatge; el d'oci, algorisme de Netflix per a recomanar contingut a clients; i el de la llar, en els robots Alexa o Siri amb els seus reconeixements de veu. Conseqüència d'això, és evident la importància d'analitzar el seu ús i aplicació en sistemes militars pel fet que, en un futur no gaire llunyà, aquesta tecnologia marcarà la diferència en el camp de batalla. Països com els Estats Units o la Xina són capdavanters en el desenvolupament de projectes militars d'aquest tipus i realitzen una forta inversió econòmica en R+D+i. En contra partida, la Unió Europea i Espanya financen poques recerques, encara que gradualment van augmentant. En aquest TFM s'analitzen, com a exemple, el desenvolupament d'algun d'aquests projectes que s'estan finançant i l'evolució de diversos sistemes militars com a radars, direccions de tir, vehicles no tripulats i sistemes de vigilància, per a posteriorment, identificar el valor afegit que aporta l'aplicació d'aquesta tecnologia en aquests sistemes i els possibles usos en operacions tàctiques. Finalment, després de realitzar una extensa revisió de referències relacionades amb defensa i ML, es presenten els resultats obtinguts de l'anàlisi, on es destaca l'escassetat d'articles sobre l'assumpte, una sèrie de desafiaments a superar, una guia d'aplicació de ML per a nous projectes de defensa i l'impacte econòmic, legal i ètic que està presentat aquesta eina.