Visualización de la estrategia de ataque de Wolfpack durante el combate en el entorno Starcraft II. Crédito: ARXIV (2025). Doi: 10.48550/arxiv.2502.02844
En los campos que avanzan rápidamente de los enjambres de drones y la robótica cooperativa, los agentes de IA integrados en drones y robots individuales deben colaborar sin problemas, como drones que vuelan en formación para rodear a un enemigo o múltiples robots que trabajan juntos en fábricas inteligentes. Sin embargo, estos sistemas de múltiples agentes son vulnerables a las interrupciones causadas por condiciones adversas o ataques maliciosos, lo que puede comprometer su cooperación e integridad operativa.
Al abordar este desafío, un equipo de investigación dirigido por el profesor Seungyul Han, de la Escuela de Graduados de Inteligencia Artificial de Unist, ha desarrollado un nuevo marco de ataque de confrontación inspirado en las estrategias de caza de paquetes de lobo, junto con un método de entrenamiento de defensa correspondiente.
Estas innovaciones tienen como objetivo evaluar y fortalecer la robustez de los sistemas de aprendizaje de refuerzo de múltiples agentes (MARL) contra las interrupciones coordinadas. Presentaron su investigación el 15 de julio en la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Autor (ICML 2025), celebrado en Vancouver. El papel es disponible en el servidor de preimpresión ARXIV.
El aprendizaje de refuerzo permite a los agentes de IA aprender comportamientos óptimos a través de pruebas y errores en diversos escenarios. En entornos de múltiples agentes, la colaboración entre los agentes generalmente garantiza la resiliencia del sistema; Si un agente se encuentra con los problemas, otros compensan mantener el rendimiento general.
Sin embargo, las estrategias de ataque existentes que dirigen a los agentes individuales a menudo se quedan cortos para exponer vulnerabilidades dentro de estas estructuras cooperativas, especialmente en condiciones realistas como fallas de sensores, alteraciones climáticas o ataques cibernéticos.
El ataque de la manada de lobo propuesto simula un asalto estratégico donde un agente inicial se ve comprometido deliberadamente, lo que desencadena una falla en cascada entre los agentes que ayudan, sacando una presa de aislamiento de lobo y abrumador. Este ataque aprovecha modelos predictivos avanzados para determinar el momento óptimo para iniciar la interrupción y comprometer secuencialmente a los agentes sensibles a las señales cooperativas.
Complementando esto, los investigadores desarrollaron el marco de la pared (Wolfpack-Adversarial Learning), que incorpora estos escenarios adversos en el proceso de capacitación. Al exponer los sistemas de IA a los ataques de paquete de lobo simulados, Wall mejora su capacidad para resistir las interrupciones del mundo real, asegurando un comportamiento cooperativo más estable y confiable.
Los resultados experimentales demuestran que los agentes de IA entrenados con la pared exhiben una resiliencia notable, manteniendo la coordinación y el rendimiento de las tareas incluso en condiciones desafiantes, como retrasos en la comunicación e imprecisiones de sensores. Este avance no solo proporciona una herramienta poderosa para evaluar la robustez de los sistemas de múltiples agentes, sino que también allana el camino para desplegar drones autónomos más resistentes, enjambres robóticos y soluciones de automatización industrial.
El profesor Han declaró: “Nuestro enfoque ofrece una nueva perspectiva sobre la evaluación y fortificación de las capacidades cooperativas de los agentes de IA. Al simular escenarios adversos sofisticados, podemos preparar mejor sistemas para desafíos impredecibles del mundo real, contribuyendo a tecnologías autónomas más seguras y confiables”.
Más información: Sunwoo Lee et al, Ataque adversario de Wolfpack para un robusto aprendizaje de refuerzo de múltiples agentes, ARXIV (2025). Doi: 10.48550/arxiv.2502.02844
Información en el diario: ARXIV
Proporcionado por el Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología de Ulsan
Cita: simulando los ataques de paquete de lobo para fortalecer la colaboración y la resiliencia de la IA (2025, 19 de agosto) Recuperado el 19 de agosto de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-08-simulating-wolf-ai-colaboration-resilience.html
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