Estados Unidos está usando la Inteligencia Artificial para aumentar la velocidad y eficacia en la toma de decisiones militares

La adopción de estas tecnologías emergentes permite el análisis y procesamiento acelerado de voluminosas cantidades de datos de vigilancia, esenciales para identificar potenciales amenazas

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Los Estados Unidos y sus aliados recurren al poder de la IA y el ML para anticiparse a las acciones militares chinas. (Imagen Ilustrativa Infobae)

En medio de la creciente tensión entre Taiwán y China, las potencias occidentales, encabezadas por Estados Unidos, se preparan para contrarrestar una posible invasión a la isla por parte del gigante asiático, utilizando la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para mejorar la precisión y la velocidad en la toma de decisiones militares.

Según expertos en defensa, estas tecnologías prometen revolucionar la forma en que se monitorea la situación, procesando rápidamente grandes volúmenes de datos de vigilancia, lo que permitirá distinguir entre ejercicios militares y movimientos ofensivos reales.

En particular, la IA y el ML se presentan como herramientas cruciales para enfrentar el incremento de actividades militares de China cerca de Taiwán, una situación que ha disparado las alarmas en Washington y entre los aliados de la región.

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Expertos en defensa estadounidenses destacan la revolución que la IA y ML aportan al monitoreo militar. (Imagen Ilustrativa Infobae)

El contralmirante retirado Mark Montgomery, director senior del Centro de Innovación en Ciberseguridad y Tecnología de la Fundación para la Defensa de las Democracias, explicó en una reciente entrevista con FOX News, que “Estos datos necesitan ser procesados, evaluados y difundidos rápidamente, y la IA y ML pueden hacer ese proceso más ágil y eficiente”. Esto, a su vez, podría otorgar a los militares y políticos estadounidenses ventajas significativas en la toma de decisiones.

Este enfoque tecnológico surge en un contexto en el que Beijing ha aumentado sus presiones diplomáticas y militares sobre Taiwán, evidenciado por el envío de una cifra récord de 850 aviones hacia el espacio aéreo taiwanés en la primera mitad de 2023, según datos del Stimson Center. Esta agresiva postura recuerda las tensiones vividas tras la polémica visita a Taiwán de Nancy Pelosi en agosto de 2022, un evento que, para muchos en Beijing, significó un alejamiento de Washington de la política de “Una China” vigente desde 1979.

El aumento de las actividades militares chinas en el estrecho de Taiwán no es el único indicador de que Beijing podría estar contemplando la fuerza para reunificar la isla con el continente. Xi Jinping, presidente de China, ha manifestado en varias ocasiones su intención de lograr la reunificación, incluso en su discurso de Año Nuevo de 2023, donde afirmó que esta era inevitable y que se alcanzará antes del centenario de la fundación de la República Popular China en 2049.

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La polémica visita a Taiwán de Nancy Pelosi en agosto de 2022 fue interpretada por Beijing como un alejamiento de Washington de la política de “Una China” vigente desde 1979. (Oficina presidencial de Taiwan/REUTERS)

Frente a esta escalada, altos mandos militares estadounidenses, como el almirante Philip Davidson, comandante del Comando Indo-Pacífico de Estados Unidos, han advertido sobre la posibilidad de que China intente invadir Taiwán en esta década, incluso antes de los próximos seis años.

En este escenario incierto, las simulaciones de guerra realizadas por el Centro para Estudios Estratégicos e Internacionales y otras instituciones revelan una victoria estadounidense sobre China, pero con pérdidas devastadoras para ambos bandos, incluyendo “docenas de barcos, cientos de aeronaves y decenas de miles de miembros del servicio”.

El almirante Samuel Paparo, comandante de la Flota del Pacífico de Estados Unidos, también resaltó por su parte, la relevancia de la IA y el ML en la detección de señales previas a una ofensiva, señalando que “cuando ya no podemos derivar las intenciones del enemigo a partir de su disposición en el campo, debemos profundizar, y eso requiere datos, computación, talento” para lo que estas tecnologías podrían ser herramientas eficaces.

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