По утверждениям зарубежных аналитиков, война на Украине стала инкубатором для использования искусственного интеллекта (ИИ) в боевых действиях. Разработчики и программисты с обеих сторон приступили к созданию алгоритмов использования ИИ на Украине, включая автономную навигацию, идентификацию цели и ведение боя, а также обработку разведданных.
Судя по имеющимся данным, используемый ИИ приносит пользу в небольших масштабах, но в конечном итоге это зреющая технология, которая требует дальнейшего развития, чтобы полностью реализовать свой потенциал. Однако должным образом развернутый и управляемый ИИ может быстро совершенствоваться, поэтому за использованием ИИ на Украине стоит следить, чтобы понять его полезные варианты применения, а также его ограничения.
ИИ на Украине: тактический аспект
Как представляется экспертам, самые эффективные приложения для искусственного интеллекта на Украине можно наблюдать на примере массы небольших беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), которые ежемесячно производятся тысячами волонтеров и небольшими компаниями, созданными для удовлетворения потребностей войны. Присутствие российских средств РЭБ вдоль линии фронта является значительным. В некоторых районах для более полного подавления сигналов спутниковой навигации российская РЭБ эшелонирована и работает на полную мощность. В таком случае подразделениям ВСУ приходится жертвовать дронами, чтобы проверить активность российской РЭБ. Отмечается, что эффекты РЭБ иногда отключаются. Обычно это делается перед нанесением удара ВКС России. По этой причине автономная навигация с использованием ИИ внедрилась в некоторые небольшие беспилотники. ИИ обычно использует алгоритмы обучения, основанные на снимках местности, что позволяет БПЛА ориентироваться без спутникового наведения.
И Россия, и Украина разработали алгоритмы для помощи в наведении на цель БПЛА с видом от первого лица (FPV). Одна из российских систем называется «Овод». Её возможности самонаведения с помощью ИИ были публично продемонстрированы летом 2023 года. Украина разработала и внедрила беспилотник «Балобан», который использует ИИ для определения местоположения целей.
БПЛА с видом от первого лица
Замечено, что с начала 2024 года увеличилось количество видеороликов, на которых, показаны дроны с ограничивающими рамками. Предполагается, что использование ИИ для наведения на цель с помощью компьютерного зрения основано на методе «ограничивающей рамки» вокруг идентифицируемого объекта. Такие рамки принимают форму зеленого прямоугольника, который появляется вокруг цели для обозначения её местоположения и степени уверенности в том, что это то, что обрабатывает компьютер. Их наличие предполагает, что алгоритм определяет местонахождение рассматриваемого объекта, что означает помощь дрону со стороны алгоритма помогает отследить цель и поражать ее.
Стоит отметить, что многие из этих усилий предпринимаются небольшими волонтерскими организациями. БПЛА «Овод», как и «Балобан» разработаны волонтерами. Тем не менее, их усилия не уступают усилиям более крупных оборонных предприятий или компаний, занимающихся ИИ, но это может означать, что системы разрабатываются с использованием коммерчески доступных алгоритмов и что специалистов по ИИ, способных работать над ними, меньше, чем хотелось бы. Это может повлиять на темпы разработки и циклы итераций, которые используются для быстрого приведения алгоритмов и программного обеспечения в соответствие со стандартами, которые ожидают пользователи.
Украинский БПЛА «Балобан»
По утверждению Уилла БЛАЙТА, генерального директора Arondite, оборонной компании, работающей с ИИ на Украине: «На Украине технологии и рынок развиваются быстро и только ускоряются. Чтобы иметь какую-либо значимость, вы должны быстро взять на себя обязательства, создать совместно и передать минимально готовый продукт в руки пользователей. Именно тогда фактически начинается самая важная часть работы: сбор массива реальных отзывов, включение их в ваш продукт и повторное внедрение чего-либо, прежде чем мир снова изменится. Для этого нужны прагматичные и преданные своему делу инженеры по ИИ, которые нацелены на результат».
Глубокие удары
Телеканал CNN 2 апреля 2024 года опубликовал отчет, в котором указывается, что украинские беспилотники, используемые для нанесения ударов по российским нефтеперерабатывающим заводам, использовали компьютерное зрение для автономной навигации к своим целям и их поражения. По сути, это версия с поддержкой ИИ для определения местности на основе радаров, соответствующая возможностям крылатых ракет наземного базирования «Томахок» (Tomahawk, TLAM). Однако стоит отметить, что неясно, позволяет ли компьютерное зрение украинских ударных дронов выполнять полеты с учетом рельефа местности, как в случае с TLAM.
Россия также использует барражирующий боеприпас «Ланцет», который в некоторых случаях оснащен Nvidia TX2 Jetson, небольшим компьютером, созданным для использования ИИ на границе сети. Это означает, что «Ланцет», дальность действия которого составляет 50 км, также может быть способен к некоторой форме автономной навигации. Оба случая указывают на потенциал ИИ в повышении устойчивости высокоточных ударных боеприпасов к помехам и подделке.
Противовоздушная оборона
Украинская компания Respeecher разработала приложение для имитации голосов знаменитостей с помощью ИИ. Технология нашла новое неожиданное применение на Украине, где она используется как часть системы акустического обнаружения «Звук». Алгоритмы были обучены на звуках российских крылатых ракет и подключены к акустическим датчикам, расположенным по всей Украине. Сеть предназначена для отслеживания российских ракет и указания траектории их полета. Теоретически это позволяет ВСУ тщательно позиционировать свои РЛС и системы ПВО, и использовать «Звук» для мониторинга любых потенциальных слабых мест в зоне действия своих РЛС. Опять же, эту систему разработали волонтеры из Respeecher, ИТ-компании i3 и Сил территориальной обороны Украины.
Зарубежные аналитики также обратили внимание на сообщение росссийских СМИ от мая 2023 года о системе ПВО С-350, которая с помощью ИИ на Украине автономно поразила цель. Хотя подробностей было мало, но если система действительно выполняла это задание с помощью ИИ, считается, что это открывает интересные перспективы. Теоретически возможно объединить данные с нескольких датчиков в единую распознанную воздушную картину.
Заявляется, что противоракетная сеть ICBS армии США достигли подобного результата в 2020 году, когда объединила данные РЛС Patriot и Sentinel для поражения пары крылатых ракет. Неясно, использует ли ICBS какое-либо машинное обучение для обработки информации о наведении, но аналогичные эффекты могут достигаться с помощью объединения датчиков с поддержкой ИИ.
Российская система ПВО С-350
Использование передовых вычислений и наборов алгоритмов, разработанных для интерпретации данных, генерируемых радарами и другими датчиками, и объединения этих выходных данных в единую картину позволило бы сделать это. Предположительно, если пойти еще дальше и позволить ИИ принимать решения о действиях по противовоздушной обороне, это может оказаться более успешным, чем действия людей–операторов, особенно после нескольких циклов обучения.
Анализ ИИ на Украине
По оценкам западных экспертов, ИИ на Украина демонстрирует его текущие возможности в военном контексте. Однако, многие из этих усилий пока расценеваются как демонстрация концепции или недостаточно развитый уровень по некоторым отраслевым стандартам. Надлежащая инфраструктура позволяет проводить быстрые обновления и итерации алгоритмов для улучшения их возможностей после каждого нового опыта эксплуатации. Степень, в которой любая из сторон обладает этой инфраструктурой или инженерами, необходимыми для полного раскрытия потенциала возможностей с поддержкой ИИ, неясна. Тем не менее, похоже, что наличие множества различных кластеров, внедряющих инновации независимо друг от друга, ценно для быстрого развития ИИ в интересах военного применения.
Технически представленные системы обеспечивают устойчивость к РЭБ и, вероятно, улучшают летно-технические характеристики и взаимодействие с техникой. Однако пока они не представляют возможности, меняющей правила игры. Наряду с видеозаписями ударов FPV есть много других видеозаписей обычной артиллерии или высокоточных ударов по условно разведанным целям. Тем не менее, описанное выше применение дает представление о потенциале ИИ на Украине для формирования характера ведения войны и указывает на то, где, вероятно, будут наблюдаться изменения.
По материалам ресурса edrmagazine.eu
