Аналитик Рожин: Военные нейросети повысят эффективность ударных дронов
«Беспилотная революция продолжается, и новые технологические вехи неизбежны. Одним из драйверов становится искусственный интеллект. Нейросети постепенно встраиваются не только в беспилотный контур, но и в военную систему в целом», – сказал военный аналитик Борис Рожин.
По его словам, такие процессы идут в передовых армиях мира, поскольку за этими технологиями будущее. На этом фоне спикер напомнил, что в России есть решение о централизованном развитии ИИ – как военного, так и гражданского.
Так, ранее президент Владимир Путин поручил централизованно собирать и обрабатывать информацию для обучения суверенной модели ИИ. «ИИ уже внедряется и используется в боевой работе. Например, наши специалисты тестируют дроны с искусственным интеллектом и отрабатывают их взаимодействие», – обратил внимание собеседник.
Кроме того, ИИ задействуют для анализа разведданных и сопоставления спутниковых снимков. По прогнозам Рожина, со временем круг задач, которые можно доверить ИИ, будет расширяться.
«Соответственно, потребуется выработать алгоритмы и правовой режим его применения, решить вопросы секретности и аккумуляции, систематизации боевого опыта», – рассуждает аналитик. Запуск сервиса Минобороны для разработчиков беспилотных систем – один из шагов на этом пути.
«В перспективе отдельные наработки планируется интегрировать в единую централизованную платформу – своего рода «главный военный ИИ» под управлением Минобороны», – замечает эксперт.
По его словам, эта система будет обеспечивать военнослужащих инструментарием для поддержки принятия решений по разным направлениям деятельности. Более того, если сейчас к сервису подключены всего 40 организаций, то в будущем их число может заметно вырасти.
«Ценные решения нередко рождаются в небольших коллективах – в том числе в так называемых «гаражных» проектах. Многие такие команды активно работают над интеграцией своих изделий с ИИ – это особенно актуально для различных типов дронов и наземных робототехнических комплексов (НРТК)», – отметил Рожин.
В качестве примера он привел НРТК «Курьер» и дрон «Упырь», которые прошли путь от небольших разработок до серийных изделий для Минобороны. Речь идет о формате частно-государственного партнерства. «По этой же модели целесообразно привлекать частные проекты с подтвержденными результатами для развития единой ИИ-платформы ведомства», – считает собеседник.
Впрочем, процесс обучения нейросетей довольно трудоемкий, продолжает специалист. «Источник данных для него масштабный: с одной стороны, это общедоступные видео объективного контроля (сотни записей ежедневно), с другой – закрытый массив, который системно накапливает Минобороны. Архив ведомства станет основной базой для обучения моделей», – полагает эксперт.
При грамотном развитии системы она поможет повысить точность распознавания целей, особенно для ударных дронов. «Системы захвата цели работают как минимум три года и умеют классифицировать объекты – человек, автомобиль, бронетехника. Однако эффективность распознавания нужно повышать: различные средства маскировки и камуфляжи способны вводить алгоритмы в заблуждение. Чем лучше нейросеть распознает контуры объекта и верифицирует его, тем эффективнее работа по таким целям», – рассуждает аналитик.
«Таким образом, сервис для обучения нейросетей военного назначения призван повысить эффективность боевых действий. Система позволит не только увеличить точность применения огневых средств, но и ускорит анализ тактической информации без прямой привязки к человеко-часам. Также она станет инструментом поддержки принятия решений командирского уровня», – заключил Рожин.
В понедельник Минобороны сообщило о создании сервиса для обучения нейросетей военного назначения. Площадка предоставляет доступ разработчикам беспилотных систем к видео боевого применения FPV-дронов и других БПЛА коптерного и самолетного типов, говорится в публикации ведомства в Max.
«В настоящее время к сервису подключено более 40 организаций, которые занимаются обучением нейросетей, в том числе для их интеграции в свои боевые беспилотные системы», – отметил Дмитрий Щербинин, замминистра обороны, руководитель проекта.
Также Минобороны создало единый унифицированный классификатор распознавания данных для машинного обучения систем искусственного интеллекта (ИИ). Это позволяет разработчикам эффективно, структурированно и по единому замыслу работать с базой данных.
Кроме того, результаты работы создателей беспилотных систем загружаются обратно в сервис, где проверяются на полноту и соответствие формату классификатора. Затем Минобороны использует эти данные для создания и обучения своих нейросетей.
«Данный подход позволяет повышать устойчивость и адаптивность Вооруженных сил к современным вызовам в сфере ИИ», – отмечает Минобороны. Информационная безопасность проекта гарантируется современными средствами криптографии и аутентификации.
Днем ранее президент Российской академии наук Геннадий Красников рассказал, что использование ИИ значительно повышает эффективность противодействия дронам. По его словам, борьба с вражескими БПЛА, направляющимися в сторону Москвы, начинается «на границе СВО».
Ученый отметил: машинная обработка информации с различных датчиков, включая акустические системы и видеокамеры, помогает фильтровать ложные цели. Это позволяет точно определять направление движения дронов, добавил академик.
В сентябре стало известно, что новгородский научно-производственный центр «Ушкуйник» разработал экспериментальную сеть акустических датчиков «Паук», способную с помощью обучаемых нейросетей распознавать модели беспилотников и прогнозировать пути их полета.
Также сообщалось, что холдинг «Росэл» госкорпорации «Ростех» создал радиолокационную станцию «Сокол-08» с алгоритмами машинного обучения. Комплекс предназначен для обнаружения малых БПЛА и роя дронов. Радар способен одновременно обнаруживать до 100 объектов, автоматически отсеивая ложные цели.
Газета ВЗГЛЯД рассказывала, что Минобороны меняет тактику борьбы с беспилотниками: мобильные группы получают FPV-перехватчики, а сами дроны – ИИ. Эти меры в совокупности с объединением ПВО в единую сеть должны повысить защиту тыловых районов.