Bloque 1 (4 horas) Fundamentos de la Inteligencia Artificial

 • Definición de IA:  IA Débil (IA Estrecha): Sistemas diseñados para tareas específicas (ej., asistentes de voz).  IA Fuerte (IA General): Máquinas hipotéticas con conciencia e inteligencia general. • Evolución de la IA:  Hitos Históricos: Desde el Test de Turing hasta el aprendizaje profundo moderno.  Contribuyentes Clave: Alan Turing, John McCarthy, etc. • Discusión Interactiva: Desmitificar conceptos erróneos comunes sobre la IA.  IA en el Contexto Militar • El Papel de la IA en la Guerra Moderna: Conciencia Situacional: Análisis de datos en tiempo real para obtener información del campo de batalla. Apoyo a la Toma de Decisiones: Algoritmos de IA que asisten en la planificación estratégica. • Consideraciones Éticas:  Autonomía vs. Control Humano: El equilibrio entre sistemas automatizados y supervisión humana.  Regulaciones Internacionales: Resumen de leyes como las discusiones sobre Sistemas de Armas Letales Autónomas (LAWS). • Estudios de Caso:  Proyecto Maven: Uso de IA para analizar imágenes de drones.  Iniciativas de DARPA: Proyectos de investigación avanzada en defensa. Sistemas de Armas Inteligentes. • Integración de IA en Armas: Municiones Inteligentes: Armas guiadas con precisión que utilizan IA para el apuntado.  Sistemas de Control de Fuego: IA mejorando la precisión del objetivo. • Sistemas Autónomos vs. Semi-Autónomos:  Definiciones y Diferencias. Humano-en-el-Bucle vs. Humano-sobre-el-Bucle vs. Humano-fuera-del-Bucle. • Ejemplos: Cúpula de Hierro de Israel: Sistema de defensa de misiles automatizado.  Drones Kalashnikov de Rusia: Drones kamikaze impulsados por IA. Logística y Optimización de Recursos con IA • Gestión de la Cadena de Suministro: Análisis Predictivo: Pronóstico de demanda y suministros. Optimización de Rutas: Logística de transporte eficiente. • Mantenimiento y Fiabilidad: Mantenimiento Predictivo: IA que predice fallos en equipos antes de que ocurran. Gestión de Activos: Optimización del uso de recursos. • Ejercicios de Simulación: Planificación de Escenarios: Uso de herramientas de IA para simular la logística en una misión.

Bloque 2 (4 horas): Drones y Sistemas Autónomos para Vigilancia y Reconocimiento

• Tipos de Sistemas No Tripulados:  Aéreos (UAVs), Terrestres (UGVs), Superficie (USVs), Submarinos (UUVs). • El Papel de la IA en la Autonomía: Sistemas de Navegación: Trazado de rutas sin intervención humana. Toma de Decisiones en Tiempo Real: Respuesta a entornos dinámicos. Tecnologías de IA en Navegación y Control. • Sensores y Procesamiento de Datos:  Lidar, Radar, GPS, Visión por Computadora. • Algoritmos para Autonomía: Detección y Evitación de Obstáculos. Inteligencia de Enjambre: Coordinación entre múltiples drones. • Simulación de navegación de drones utilizando software de IA. Aplicaciones de Vigilancia y Reconocimiento. • Recolección de Datos:  Imágenes de Alta Resolución: Visión nocturna, cámaras térmicas. Inteligencia de Señales (SIGINT): Interceptación de comunicaciones. • IA en Análisis de Datos: Reconocimiento de Objetos: Identificación de objetivos o amenazas.  Detección de Anomalías: Identificación de patrones inusuales. • Estudios de Caso: Vigilancia Fronteriza: Uso de drones para monitorear fronteras. Respuesta a Desastres: Evaluación de daños y localización de sobrevivientes. • Ley y Regulaciones Internacionales:  Políticas de la ONU sobre Armas Autónomas. Implicaciones de las Convenciones de Ginebra. • Dilemas Éticos: Problemas de Privacidad: Vigilancia vs. derechos de privacidad. Responsabilidad: ¿Quién es responsable de las acciones autónomas? Discusión en Grupo: Debate sobre el uso de drones autónomos en conflictos bélicos.

Bloque 3 (4 horas): Análisis de Datos con IA en la Toma de Decisiones

• Comprendiendo el Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, Valor. • Fuentes de Datos en el Ámbito Militar: Imágenes Satelitales, Datos de Comunicaciones, Monitoreo de Redes Sociales. • Desafíos: Seguridad e Integridad de Datos.  Interoperabilidad entre sistemas. Aprendizaje Automático y IA en el Procesamiento de Datos. • Fundamentos de Machine Learning: Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado. Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo. • Algoritmos de IA en Defensa: Agrupamiento, Clasificación, Modelos de Regresión • Ejemplos Prácticos: Identificación de patrones en ciberamenazas. Análisis de terreno para planificación de misiones. Analítica Predictiva para Operaciones Militares. • Técnicas de Pronóstico: Análisis de Series Temporales. Modelos de Simulación. • Aplicaciones: Predicción de Movimientos del Enemigo. Pronósticos de Asignación de Recursos. • Ejercicio Interactivo: Uso de un modelo predictivo para planificar una operación simulada. Sistemas de Apoyo a la Decisión (DSS) basados en IA. • Componentes de un DSS: Gestión de Datos, Gestión de Modelos, Interfaz de Usuario. • Mejoras con IA: Análisis en Tiempo Real. Simulación de Escenarios. • Estudio de Caso: Uso de DSS por parte de la OTAN en operaciones conjuntas. • Demostración de Software: Introducción a una herramienta básica de DSS utilizada en contextos militares.

Bloque 4 (4 horas): Aplicaciones Prácticas y Tendencias Futuras

• Tecnologías Emergentes: IA y Ciberseguridad: Protección contra ciberataques impulsados por IA. Computación Cuántica: Impactos potenciales en encriptación y procesamiento de datos. • Estrategia y Política de IA: Estrategias Nacionales de IA: Cómo los países se preparan para la integración de la IA. Iniciativas de Defensa Colaborativa: Cooperación internacional en IA.