この飛行の成功は、スカンクワークスの戦術AIチームにとって重要なマイルストーンであり、AIは直接、実寸大の実機（OPLのL-29 Delfinジェット機の1つ）を操縦し、方位、速度、高度のコマンドを使用して戦術演習を実施した。同チームは、攻撃的・防御的なリスク態勢で仮想敵対者に対して、シミュレーションから実戦への移行テスト目標を実行した。
1フライトにつき8つのテストケースが実施され、標準的な真っ向勝負から、アスペクト外の遭遇、ミサイル支援、ミサイル撃退シナリオまで、さまざまな状況でAIエージェントを行使した。チームは、学習した行動がシミュレーションから実戦にきれいに移行し、AIエージェントが意図的かつ果断に行動しているように見えたことという。
アイオワ技術研究所のOPL教授トム・マッハ・シュネル博士は、次のようにコメントする。
これは、新しいフライト・インターフェースの最初の実戦的な演習であった。新しい能力を実証するために、別々のコンポーネントがL-29上でうまく統合されるのを見るのはスリリングなことだ。完全なシステムは、シミュレーションよりも実飛行でさらに優れた性能を発揮した。
ロッキード・マーチン・スカンク・ワークスの自律性/AIおよび機械学習エンジニアリング・マネージャーであるマシュー・ゲイブ・ビアード氏は、次のようにコメントする。
実飛行テストは、AIと自律性に関する我々の専門知識を発展させる上で極めて重要なものです。これらの飛行は、運用に関連するAI能力を迅速かつ手頃な価格で開発し、テストする能力を強力に実証するものです。
これらの飛行テストは、空対空ミッション向けにAI主導の自律性を迅速に開発・テストするための幅広い取り組みの一環だ。今年中には、これらの成果を土台に、さらに攻撃的な対空シナリオや戦闘管理シナリオに航空機を導入することで複雑性を増した、いくつかの飛行テストが計画されている。
ロッキード・マーチンは、将来のプラットフォームとの幅広い互換性と迅速な移行を保証するオープンミッションシステム標準を使用して、運用上代表的なシミュレーション環境におけるAIミッション性能を継続的に向上させているという。
ロッキード・マーチンは、膨大な量のデータを処理、融合、分析することで人間のパフォーマンスを向上させ、実用的なインテリジェンスと戦略的優位性をクライアントに提供するAIおよび機械学習ソリューションを提供している。
ロッキード・マーチンは、自律型システムの倫理的かつ安全な使用に関する米国防総省のガイダンスに沿い、これを忠実に守っており、ロッキード・マーチンのAIおよび機械学習システムにおいて、最終的な意思決定権を提供するのは人間だとしている。
