La Conciencia Situacional (Situational Awareness) es un aspecto clave tanto en los vehículos de combate completamente autónomos como en los dirigidos por humanos, sean tripulados o semi-autónomos. En realidad, es un aspecto clave en cualquier campo de batalla como nos demuestra la Historia. Sin ir más lejos, en la Segunda Guerra Mundial las posibilidades que la radio ofrecía a los comandantes de carros alemanes estuvo, en gran parte, detrás de sus éxitos iniciales. Así, la capacidad de compartir datos, de desplegar cada unidad en el lugar más adecuado beneficiándose de la información que podía proveer al conjunto y también la capacidad de hacerse una imagen más perfecta y completa del campo de batalla, se demostraron determinantes, algo que no ha cambiado.
En la actualidad, como hace 80 años, se necesita cuanta más información del entorno sea posible recolectar, para así poder evaluarlo y tomar las mejores decisiones posibles, algo que muchas veces no es nada sencillo desde el interior de un vehículo tripulado, incluso cuando las funciones se reparten entre varios tripulantes y que es más difícil si cabe en el caso de los vehículos autónomos.
En el caso de los UGV (Unmanned Ground Vehicle), y en especial cuando se pretende desarrollar un vehículo adaptado a un entorno tan complejo como es el terreno urbano, se requiere de unos sensores adecuados, una acertada fusión de la información aportada por éstos, un sistema de representación como un visor de casco o pantallas envolventes, y una Inteligencia Artificial que descargue de trabajo su operador (u operadores), automatizando la mayor cantidad de procesos, desde la conducción a la gestión de amenazas.
De cara al combate en zonas edificadas, las dificultades se multiplican. En este entorno es usual que las amenazas provengan desde muchas más zonas que la simple vanguardia. De hecho, es muy común que los vehículos sean atacados desde los flancos y la retaguardia, e incluso desde la zona superior. Además, las barricadas, la configuración de los edificios y múltiples elementos más suponen un problema adicional, ya que dificultan la localización de blancos y posibles amenazas.
En este caso, unas simples cámaras replicando lo que verían tradicionalmente un jefe de vehículo y su tirador a bordo de un VCI o un carro de combate son más que insuficientes para un UGV. De hecho, si hablamos de la serie de periscopios situados alrededor de la escotilla, lo primero que hemos de tener en consideración es que avanzar con las escotillas cerradas implica, por desgracia, perder gran parte de la información que hay alrededor del vehículo y, como consecuencia, una debilidad importante.
Sin embargo, esta es la apuesta que está realizando la Federación Rusa con su modelo Uran-9 del cual hablaremos en contraposición al Carmel israelí, una solución en desarrollo que avanza por donde deben ir los futuros vehículos autónomos terrestres si de verdad quieren ser una herramienta con garantías.
Es cierto que el Carmel está tripulado y el Uran-9 no, pero eso no invalida la comparativa y, de hecho, es lo de menos en la comparación que estamos haciendo, ya que no vamos a entrar en la fiabilidad del enlace de datos o en las características físicas de los vehículos, sino en las soluciones que uno y otro proponen para resolver la falta de conciencia situacional. Además, en ambos casos sus operadores (tripulantes en el Carmel) deben trabajar aislados por completo del entorno, unos a distancia, y otros dentro de una cápsula de supervivencia, pero en los dos vehículos, abstraídos del exterior del vehículo y teniendo como referencia únicamente los datos proporcionados por los sensores.
Las FF. AA. rusas probaron el Uran-9 en Siria, aunque con unos resultados realmente malos y que ponen en cuestión qué requerimientos son usados por el ejército ruso antes de probar sus sistemas en combate. La mayor parte de las deficiencias se deben a negligencias, ya que se hubieran subsanado en cualquier campo de maniobras. Por ejemplo, la inclusión de un estabilizador, pues sin éste, el tiro en movimiento es imposible.
También apartados críticos como la conciencia situacional, de la que aquí hablamos, se sitúan en niveles pésimos, haciendo del Uran-9 un aparato poco apto para el combate, salvo que se utilice de manera muy limitada y con un grado de autonomía muy bajo. Queda pues un largo camino por recorrer en varios aspectos, especialmente en el de la Inteligencia Artificial (IA), calculándose entre una década y década y media el tiempo necesario para que los UGVs rusos puedan participar en operaciones combinadas.
Abundando en el aspecto de la conciencia situacional, la mayor parte de los problemas vividos se achacan a que el Uran-9 está controlado a distancia a través de las señales de audio, vídeo, etcétera, pero insuficientes -o más fusionadas-, lo que no permitría al operador comprender lo que sucedía en el campo de batalla y poder tomar decisiones tácticas con la suficiente premura.
Lo que vemos aquí no es más que una excusa que oculta una realidad, la incapacidad de proveer la industria militar rusa de sistemas equivalentes a los desarrollados para el Carmel israelí. Si bien la tripulación viaja en el interior del vehículo, esta podría manejarlo a la perfección desde la distancia. De hecho, si por algo se caracteriza este proyecto es porque sus tripulantes van completamente aislados en el interior de su habitáculo, gestionando únicamente lo que de la IA no puede hacer de manera autónoma.
Que los operadores del Uran-9 no dispongan apenas de conciencia situacional no es debido tan solo a que dependan de la información provista por cámaras, equipos de audio, etcétera, sino a la falta de soluciones novedosas para su integración y, lo más importante, para la correcta presentación de los datos al operador. Es decir, que posiblemente los sensores montados en el Uran-9 recojan de su entorno datos más que suficientes como para que sus operadores pudiesen, en otras circunstancias, tener una imagen completa del entorno y decidir en consecuencia. Sin embargo, debido a la imposibilidad de fusionar y filtrar estos datos de una forma que los haga comprensibles y debido a la incapacidad de hacer llegar en cada momento los datos más relevantes (algo en lo que tiene un papel clave la IA), el resultado no es el esperado.
Esto es lo contrario de lo que Israel espera lograr con su Carmel, que se basa en algunas de las soluciones que la industria militar del país lleva años desarrollando y que ahora se pueden ver en las tres versiones diferentes que se están desarrollando.
La base del sistema son los numerosos sensores electro-ópticos situados alrededor del vehículo y que, dependiendo de la compañía, presentan los datos a la tripulación de una forma u otra. Ya sea a través de un visor de casco similar al del F-35 denominado Iron Vision en el caso de Elbit Systems, o de grandes pantallas en el de Rafael, estos equipos permiten «ver» a la tripulación a través del blindaje, como si estuviera asomada a través de las escotillas, pero sin los riesgos que supone tal acción. Además, una IA alimentada de toda esta información aportada por los sensores y convenientemente fusionada, descarga de trabajo a los operadores, como se puede ver en el siguiente vídeo:
Elbit Systems, por ejemplo, lleva lidiando con el problema de la conciencia situacional en los UGVs desde antes, al menos, de 2007. En este tiempo ha ido aportando diferentes soluciones, de ahí que el Iron Vision sea una realidad y se pueda implementar no solo en el Carmel sino en otros vehículos como el español Pizarro, tal y como se ha podido comprobar en las pruebas realizadas por el personal de la brigada Guadarrama XII.
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