[비즈한국] AI sedang mengubah peta peperangan. Hal ini tidak hanya berlaku untuk drone nirawak atau kapal bunuh diri. Mulai dari komando dan kendali, dukungan logistik, hingga operasional, kemunculan Generative AI (LLM) pada semua elemen yang diperlukan dalam peperangan masa depan menghadirkan inovasi yang tidak bisa dibandingkan dengan perang di masa lalu.
Dalam situasi paling ekstrem yang harus ditangani manusia, yaitu pengoperasian pesawat terbang yang membutuhkan kemampuan berpikir mendalam—terutama pesawat tempur yang melakukan pertempuran udara melawan musuh—juga tidak terkecuali. Dalam film lawas ‘Top Gun: Maverick’, tokoh utama Maverick (Tom Cruise) menjawab pernyataan Laksamana Cain bahwa pilot manusia tidak akan dibutuhkan lagi dengan mengatakan, “Mungkin saja, Pak, tapi tidak hari ini (Maybe so, sir, but not today).” Namun kenyataannya, pertempuran udara masa depan membutuhkan pilot pesawat tempur baru hasil perpaduan antara AI dan manusia.
Di tengah situasi ini, ‘1st Korea Aerospace University President’s AI Pilot Top Gun Challenge (2026 AI Pilot Top Gun Challenge)’, yang diikuti oleh 873 peserta dari 290 tim di sekitar 80 universitas di seluruh negeri, memberikan kesempatan untuk memikirkan kembali ‘wujud pertempuran udara masa depan’ melampaui sekadar kompetisi tingkat universitas. Kompetisi ini telah menetapkan 16 tim finalis setelah babak penyisihan pada 27-28 Agustus, dan babak final akan diselenggarakan di auditorium utama Korea Aerospace University pada 17 September.
Melihat video babak penyisihan kompetisi yang diunggah di YouTube, mudah untuk menganggapnya sebagai simulasi penerbangan biasa. Namun, tingkat pertimbangan teknis dan petunjuk mengenai pertempuran udara berbasis AI di masa depan yang ditampilkan sungguh luar biasa, bahkan sulit dipercaya sebagai tantangan bagi mahasiswa.
Jika kita membedah tugas yang harus diselesaikan oleh tim peserta melalui manual resmi, menjadi jelas bahwa ini bukan sekadar “game simulator F-16”. Flight Dynamics Model (FDM) ditangani oleh kernel JSBSim, dan framework pembelajarannya adalah PPO/SAC berbasis Ray RLlib. Tingkat pengamatan informasi disediakan dalam 5 mode mulai dari 12 dimensi hingga 37 dimensi, dan ruang aksi (Action space) ditetapkan pada 4 sumbu: roll, pitch, rudder, dan throttle. Tahapan pembelajaran kurikulum terdiri dari 15 level total, dengan tingkat kesulitan yang meningkat mulai dari bertahan, mengejar, memasuki zona kontak senjata (WEZ), kemudian melakukan sweep sudut head-on, hingga dogfight penuh terakhir.
Mungkin sulit dipahami karena banyaknya istilah teknis, namun intinya sederhana. AI menerima banyak informasi. Kompetisi dimulai dengan posisi musuh dan posisi diri sendiri yang terbuka secara transparan. Dalam situasi ini, AI tidak bertanggung jawab atas pengoperasian pesawat tempur yang rumit, melainkan harus menentukan arah dan sikap pesawat tempur untuk memecahkan masalah ‘bagaimana cara menembakkan meriam ke arah musuh’. Singkatnya, AI dipaksa untuk memutuskan tindakan layaknya seekor anjing yang mencoba menggigit leher lawannya dalam ‘dogfight’, istilah bahasa Inggris untuk pertempuran udara jarak dekat.
Pertandingan ini adalah dogfight senapan mesin 1:1 selama 200 detik. Jika musuh masuk ke dalam jangkauan senapan mesin, tembakan akan dianggap otomatis mengenai sasaran. Bagian yang menarik adalah kemampuan senapan mesin per periode waktu, yang pastinya melibatkan ahli pertempuran udara dalam pembuatannya. Selama 100 detik pertama, tembakan dianggap mengenai sasaran jika sudut serangan—yaitu sudut antara saya dan pesawat musuh berada dalam garis lurus—kurang dari 2 derajat. Saat memasuki 50 detik terakhir, sudut ini (jangkauan tembakan) meluas menjadi 6 derajat. Jangkauan senapan mesin juga meningkat dari 3.000 kaki menjadi 4.000 kaki. Di awal, penembakan tidak mungkin dilakukan tanpa pelacakan presisi, sehingga kemampuan kontrol agen AI diuji. Di akhir, ekspektasi penghindaran dan perang atrisi menurun sehingga pengambilan keputusan yang tegas sangat diperlukan. Ini adalah desain yang menanamkan pembelajaran kurikulum ke dalam aturan.
Masalah yang tidak diperintahkan oleh pembuat soal justru lebih penting. Karena informasi status kawan dan lawan diberikan sepenuhnya, tidak ada masalah deteksi dan pelacakan radar. Persenjataan hanya satu senapan mesin dan keputusan untuk menembak tidak ada dalam ruang aksi. Lawan selalu satu, tidak ada pemutusan komunikasi atau perang elektronik. Apa yang dilatih oleh kompetisi ini bukanlah seluruh otak pesawat tempur nirawak, melainkan geometri pertempuran jarak dekat.
Bukan berarti kompetisi seperti ini tidak pernah ada sebelumnya. ‘AlphaDogfight Trials’ DARPA tahun 2020 bisa dikatakan sebagai pelopor kompetisi pilot AI semacam ini. Pada kompetisi saat itu, mirip dengan Top Gun Challenge Korea Aerospace University, agen AI bertarung dalam turnamen di simulasi, dan tim pemenang, Heron Systems, dengan agen F-16-nya berhasil mengalahkan pilot angkatan udara yang berpengalaman, ‘Banger’, dengan skor 5:0.
Bagian krusial yang membedakan Top Gun Challenge Korea Aerospace University kali ini dengan AlphaDog adalah keterbukaan. AlphaDogfight bersifat undangan untuk 8 perusahaan/lembaga penelitian dan laporan teknis akhirnya bersifat rahasia (FOUO). Kompetisi Korea Aerospace University bersifat terbuka untuk 84 tim, menyiarkan seluruh pertandingan secara langsung di YouTube, dan menganjurkan pengungkapan algoritma tim pemenang. Inilah ‘kompetisi pertempuran udara pilot AI terbuka’ pertama di dunia.
Tentu saja, dalam kasus AlphaDogfight, ada perbedaan dengan Top Gun Challenge Korea Aerospace University, yaitu pembuktian kemampuan pilot AI dengan membuat X-62A yang menerbangkan pesawat sungguhan menggunakan agen AI dari hasil pertandingan. Saat itu, X-62A melampaui sekadar penerbangan otonom AI dengan melakukan pertempuran udara nyata melawan F-16 yang diawaki manusia, dan memperbarui lebih dari 100.000 baris perangkat lunak kendali penerbangan selama 21 kali uji terbang. Berbeda dengan Amerika Serikat, realitasnya adalah kita masih jauh dari menerbangkan pesawat tempur dengan agen AI buatan kita sendiri.
Profesor Adjung Im Sang-min dari Korea Aerospace University (Defense Acquisition Program Administration), yang pertama kali merancang kompetisi pertempuran udara AI mulai dari tingkat universitas, mengatakan kepada media kami, “Pertempuran udara 200 detik yang berlangsung dalam simulasi di Top Gun Challenge kali ini bukan sekadar simulasi, melainkan langkah pertama dan titik awal teknis dari ‘Physical AI Pilot’ yang akan segera muncul.” Ia menambahkan, “Melalui kompetisi ini, saya berharap para peserta akan tumbuh menjadi pemimpin utama yang akan memimpin bidang kedirgantaraan dan AI pertahanan Korea di masa depan.”
Seperti kata Profesor Im Sang-min, AI Pilot Top Gun Challenge dari Korea Aerospace University ini memiliki makna yang lebih dari sekadar kompetisi universitas. Yang terpenting, ini adalah pertama kalinya di Korea mendapatkan data yang dapat diterapkan pada senjata yang akan digunakan dalam perang oleh agen AI, dan dengan melatih tenaga kerja yang belajar dan tertantang dengan data ini, tidak berlebihan jika dikatakan bahwa kompetisi ini adalah titik awal untuk membina tenaga kerja kunci yang akan menciptakan pesawat tempur generasi ke-6 di masa depan.
Namun, faktanya masih ada jalan panjang yang harus ditempuh. Dalam kompetisi ini, reinforcement learning, imitation learning, supervised learning, behavior tree, heuristic, dan hybrid semuanya diizinkan. Hal ini karena sulit menentukan prediktabilitas tindakan dengan AI berbasis Large Language Model (LLM) yang familiar bagi kita, dan ada tingkat kesulitan yang sangat tinggi dalam menyuntikkan pembelajaran dan konsistensi. Namun, AI dengan metode Behavior Tree yang menentukan tindakan sesuai kondisi dapat menunjukkan kelemahan di mana perilaku menjadi sangat mudah diprediksi begitu algoritma diketahui oleh musuh. Menyeimbangkan antara keandalan dan kreativitas—menyembunyikan algoritma dari musuh sambil membuat AI yang melakukan tindakan yang tidak dapat diprediksi oleh musuh—akan menjadi kunci kemenangan pertempuran udara pesawat tempur generasi ke-6 di masa depan.
Kami berharap kompetisi ini menjadi dasar untuk mengonfirmasi dasar-dasar pilot AI dan menjadi cikal bakal berkembangnya ‘pertempuran udara berbasis agen’ di Korea.