Milano, 1 ott. (askanews) – La sessione conclusiva del NATO CAX Forum si apre con l’analisi del sistema Maven, un’architettura militare di intelligenza artificiale progettata per ottimizzare la data fusion e il supporto decisionale strategico.
Al centro del dibattito vi è la capacità della piattaforma di eseguire la correlazione in tempo reale di flussi informativi eterogenei e geospaziali (GEOINT/SIGINT)tra cui immagini satellitari ad alta risoluzione, feed video Full-Motion (FMV) da droni e tracce radar. Attraverso questo processo di unificazione dei dati, il sistema genera una Common Operational Picture (COP) predittiva, offrendo un quadro operativo integrato fondamentale per la conduzione delle attività di targeting tattico-operativo. L’impiego di tecnologie di Realtà Estesa (XR) commerciale e di digital twin per sviluppare ecosistemi di addestramento militare decentralizzati, scalabili e adattivi è al centro del lavoro del Defence Innovation Research Institute Ungherese.
L’utilità principale risiede nella capacità di offrire un auto-addestramento continuo e ad alta fedeltà che riduce la dipendenza da infrastrutture fisiche e istruttori, personalizzando dinamica e stress dello scenario tramite l’analisi in tempo reale dei dati biometrici e di prestazione, migliorando così la prontezza operativa complessiva nell’ambito delle iniziative di difesa europee. Le attività di MEDEVAC (Medical Evacuation) degli scenari operativi sono al centro del lavoro dei ricercatori dell’Università della Bundeswehr di Monaco. “I conflitti militari su larga scala che coinvolgono la NATO possono generare un numero di feriti superiore alla capacità di trattamento medico disponibile nel teatro operativo, rendendo necessaria un’evacuazione medica strategica su larga scala verso i sistemi sanitari civili nazionali”, scrivono nell’abstract. Il modello collega trasporti aerei, ferroviari, stradali e marittimi con la successiva assegnazione dei pazienti agli ospedali. “Il modello quantifica indicatori chiave di prestazione, tra cui i tempi di trasporto e di attesa, l’occupazione dei posti letto ospedalieri e l’utilizzo delle risorse”. L’obiettivo è individuare colli di bottiglia lungo la catena di evacuazione e sostenere la pianificazione delle capacità.
Valutare l’affidabilità degli agenti IA è al centro del progetto di Aptima che si concentra sull’affidabilità dell’IA agentica, proponendo un testbed per sottoporre i sistemi autonomi decisionali a test rigorosi prima dell’impiego operativo. La piattaforma mira a garantire che l’IA eviti errori critici o comportamenti ingannevoli sotto stress, confermandone la prontezza nel supportare i comandi militari nelle simulazioni di guerra (wargaming) e nell’addestramento tattico su tutti i dominii (terra, mare, cielo, spazio e cyber). All’impiego dell’intelligenza artificiale neuro-simbolica, è dedicato il contributo dell’Università di Torino, un’architettura avanzata che collega i simulatori di guerra (wargaming) ai sistemi di supporto decisionale. Unendo la velocità di analisi dei dati tipica del machine learning al rispetto rigido delle regole di ingaggio e della dottrina militare, questa tecnologia supera i limiti delle tradizionali “scatole nere”, traducendo complessi flussi di dati in indicazioni chiare, tracciabili e motivate. Senza mai sostituirsi al giudizio umano, lo strumento consente alla catena di comando di anticipare gli effetti a cascata tra settori diversi, valutare in tempo reale le migliori opzioni strategiche e rafforzare la prontezza operativa di fronte alle minacce del futuro.
Il bootcamp digitale per l’addestramento degli agenti digitali è affrontato da Antonio Cifonelli, Francesco Sponchiado e Armando Geller, di SCENSEI: lo scopo è modellare scenari complessi e verificare che i comportamenti autonomi degli agenti rispettino i vincoli tattici e strategici prescritti. “Per garantire la rilevanza operativa, i comportamenti emergenti vengono valutati continuamente rispetto ai vincoli dottrinali e agli obiettivi della missione”.
La valorizzazione dell’esperienza è infine al centro del programma a NATO Allied Command Transformation, Sim4Future e 4h4 Management GmbH. “L’acquisizione, l’analisi e l’utilizzo efficace delle lezioni apprese sono essenziali per il miglioramento continuo delle capacità NATO di modellazione e simulazione”. Per superare la storica frammentazione delle informazioni raccolte durante esercitazioni e progetti ad alta tecnologia, il Comando Alleato per la Trasformazione (SACT) e il gruppo di lavoro M&S della NATO hanno sviluppato un sistema innovativo basato su due pilastri: una tassonomia standardizzata per catalogare in modo uniforme criticità e soluzioni, e un assistente di intelligenza artificiale generativa basato su modelli linguistici (LLM). Questa piattaforma funziona come una vera e propria memoria digitale interrogabile in tempo reale, consentendo a progettisti e comandi di recuperare all’istante le migliori pratiche del passato, evitare il ripetersi di errori costosi e accelerare l’innovazione tecnologica a beneficio di tutti i paesi dell’Alleanza.
I lavori proseguono nel pomeriggio con il confronto su minacce ibride, qualità dei dati, standard comuni e integrazione della simulazione nei processi dei comandi.