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SECRETO OCULTO

Qué se sabe públicamente Estos son proyectos, políticas y desarrollos confirmados o parcialmente confirmados: XM30 Combat Vehicle – Duality AI & Army El Ejército de EE.UU. ha contratado a la empresa Duality AI para usar su plataforma de simulación digital twin “Falcon” para desarrollar un sistema de detección y reconocimiento de drones (AiTDR) que formará parte del sucesor del vehículo de combate Bradley. En este caso, los gemelos digitales se usan para generar datos sintéticos (simulaciones) con sensores virtuales, probar diferentes condiciones ambientales, luces, etc., para entrenar el modelo antes de montar los sistemas reales. Tactical Communications / Electronic Warfare – ALQ-99 Pod El programa PMA-234 de la Naval Air Systems Command está adoptando modelado digital twin para su sistema táctico de ataque electrónico ALQ-99. Se usa para mejorar preparación, explorar nuevas capacidades y Mantenimiento predictivo y salud de sistemas Los gemelos digitales en el ámbito militar se usan para monitorizar el estado de aeronaves, vehículos, infraestructura. Por ejemplo, para identificar fatiga estructural, corrosión, vibraciones, etc., y predecir cuándo se debe hacer mantenimiento. Esto reduce “downtime” inesperado. En ingeniería “nacida digital” (“digital engineering”), como en el XM30, todo el vehículo goza de modelos digitales desde la fase de diseño. Esto permite verificar diseños, probar capacidades, simular impactos antes de que se construya nada físicamente. Simulación para entrenamiento y escenarios adversos Los sistemas digitales (“virtual sensors”, simulaciones de condiciones adversas) permiten anticipar fallos, entrenar en situaciones que serían costosas o riesgosas de recrear físicamente. El ejemplo de OPTICS en el puerto de Corpus Christi: aunque es infraestructura civil, es representativo de cómo se usan gemelos digitales para supervisión en tiempo real, seguimiento, simulaciones de emergencias. Amenazas emergentes y vulnerabilidades Uno de los artículos advierte que gemelos digitales militares pueden introducir riesgos de ciberseguridad: si un atacante accede al modelo digital, podría manipular información, predecir vulnerabilidades, hasta controlar dispositivos reales si hay conexión con el mundo físico. Qué se presume o es probable que exista, pero no confirmado Hay muchas preguntas abiertas y áreas que parecen plausibles aunque no hay documentos públicos verificados que digan “esto se hizo”: Uso en inteligencia & vigilancia/espionaje: Obtener gemelos digitales de infraestructuras críticas, redes de transporte, energía, ciudades, etc., para simular ataques, fallos, interrupciones. Esto podría ser parte de planificación militar / estratégica. No se ha confirmado al detalle públicamente. Simulación de adversarios: Crear modelos digitales de fuerzas enemigas (tropas, capacidades, redes de mando y control, logística, moral, clima) para probar tácticas. Es lógico que los ejércitos con IA lo estén haciendo, pero los resultados y alcance exactos suelen estar clasificados. Integración multisensorial en tiempo real: Sensores, satélites, drones, IoT, redes de telecomunicaciones, satélites espía, etc., con gemelos digitales que se actualizan en tiempo real para dar una imagen “digital” sincronizada de la batalla o del teatro operacional. Lógicamente útil, pero los detalles (qué fuentes de datos, cuán preciso, quién tiene acceso) casi seguro están protegidos. Simulación de ciberataques y guerra electrónica: Gemelos digitales para modelar redes, comunicaciones, cómo responderían ante interferencias, ataques de señal, sabotaje, etc. Uso de IA generativa para escenarios adversos poco comunes: generar escenarios hipotéticos muy extremos para probar resiliencia — catástrofes naturales, fallos de cadena de suministro, pandemias, etc. Probablemente muchos de estos escenarios son “no públicos”. Clasificación y secreto: Muchos de estos proyectos militares están bajo contratos clasificados, lo que significa que aunque hay anuncios, los detalles (algoritmos, fuentes de datos, alcance, rendimiento, capacidad real) están ocultos. Privacidad y derechos civiles: Si los gemelos digitales llegan a usarse para digital twin de personas individuales (vigilancia biométrica, patrones de comportamiento, seguimiento de individuos), hay un gran riesgo de abuso, vigilancia masiva Sesgo, errores, fallos: Simular algo no es replicarlo perfectamente. Si los modelos tienen sesgos o errores, pueden generar estrategias defectuosas. En sistemas militares, eso puede tener consecuencias graves. Dependencia tecnológica y vulnerabilidad: Si se depende mucho de gemelos digitales y simulaciones, un atacante podría atacar los modelos digitales, corromper datos, sembrar desinformación, y afectar decisiones. Transparencia y responsabilidad: Si muchas decisiones importantes se basan en simulaciones que no son públicas, es difícil que los ciudadanos evalúen si esas decisiones son justas, legales, que se respetan los derechos.

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