Sistemas de reconhecimento de alvos baseados em Inteligência Artificial (IA) são de grande
interesse para a Defesa, devido à sua capacidade de processar grandes volumes de dados,
proporcionando consciência situacional com maior rapidez e precisão. No entanto, a falta de
transparência e complexidade dos algoritmos mais sofisticados de aprendizado de máquina
comprometem sua aplicabilidade. Nesse contexto, este ensaio defende a incorporação de
técnicas de Inteligência Artificial Explicável (XAI) nos protótipos de detecção de alvos com
IA do Projeto C2, desenvolvido pelo Instituto de Estudos Avançados. A incorporação de
métodos explicáveis permite que o operador compreenda o processo de inferência da IA,
promovendo maior confiança, usabilidade e aceitação do sistema. Além disso, as explicações
funcionam como mecanismos de alerta, que permitem a identificação de possíveis ataques
cibernéticos a partir de contradições entre os resultados apresentados e suas explicações.
Desse modo, a robustez dos sistemas é ampliada. Aumentar a transparência dos métodos de
IA torna-se, assim, indispensável em qualquer sistema crítico empregado pelas Forças
Armadas, uma vez que fornecem subsídios para decisões mais precisas e confiáveis em toda a
estrutura decisória, desde operadores até os mais altos níveis de comando. Enquanto a IA
assegura informações oportunas e precisas, a XAI agrega fidelidade e segurança, contribuindo
diretamente para a construção de uma relação sinérgica entre humano e máquina e, por
conseguinte, para o fortalecimento da capacidade dissuasória da Força Aérea Brasileira. Ver menos