미 공군, AI 기반 유·무인기 협업 위한 '설명 가능한 자율성' 연구 본격화

핵심 기술

미 공군 연구소(AFRL)는 차세대 유·무인기 협업 전술을 지원하기 위해 실전 운용성과 설명 가능성을 갖춘 혼합형 AI 및 자율성 기술 연구 개발에 착수했습니다. 이 프로젝트는 전통적인 규칙 기반 제어와 최신 기계학습/딥러닝을 결합하고, AI의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 하는 설명 가능한 AI(XAI)를 개발하는 데 중점을 둡니다.

기술적 세부사항

• 연구 목표: 실전 운용 가능한 수준의 AI 자율성 기술 확보, 차세대 무인기 및 유·무인 협업 작전 지원.
• 핵심 접근 방식: 혼합형 인공지능 (규칙 기반 시스템 + 기계학습/딥러닝).
• 설명 가능한 AI (XAI): AI의 의사결정 근거를 인간이 이해할 수 있도록 하는 인터페이스 개발.
• 기술 성숙도: 단순 연구실 단계를 넘어 실제 항공기 시스템 적용 가능한 수준으로 목표.
• 연구 범위: 자율 비행 및 임무 수행 AI 소프트웨어 고도화, 임무 계획, 센서 데이터 해석, 상황 인식, 위협 대응 자동화.
• 극한 환경 대응: 전자전 교란, 센서 결함 등에서도 안정적인 작동 보장.
• 인터페이스: 조종사 및 작전 통제사가 AI 판단 근거를 직접 확인할 수 있는 기능 제공.
• 궁극적 목표: AI의 불투명성(블랙박스 현상) 해소, 신뢰성 및 책임성 확보.

개발 임팩트

• AI의 실전 운용성을 높여 국방 분야의 작전 효율성 및 안전성 증대.
• 인간과 AI 간의 효과적인 협업을 통해 복잡한 전장 환경에서의 의사결정 능력 강화.
• 완전 자율 비행으로 나아가는 중간 단계로서, 향후 무인 시스템의 독립적인 임무 수행 능력 향상 기대.
• '충실한 동반자(Loyal Wingman)' 개념 구현을 통해 유인기와 무인기 간의 시너지를 창출.

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