Великобритания внедряет новые ИИ-системы для управления войсками

Суда во время испытаний военного искусственного интеллекта в гавани Портленда.

Фото: Министерство обороны Великобритании

В порту Портленд на юге Англии завершились крупнейшие в истории Великобритании испытания систем искусственного интеллекта (ИИ), разработанных для управления войсками. В течение пяти дней более 200 различных специалистов тестировали критически важные системы автоматического обнаружения и распознавания целей.

Для Королевского флота внедрение ИИ означает улучшение оперативного контроля морской среды и автоматическую классификацию потенциальных угроз. ВВС получат возможность обрабатывать данные с множества сенсоров на борту пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов, что значительно снизит нагрузку на экипажи и повысит эффективность выполнения боевых задач даже в условиях интенсивных помех.

В ходе пятидневных испытаний были задействованы различные типы воздушных средств — от беспилотников до патрульных самолётов, включая как пилотируемые, так и автономные летательные аппараты. Кроме того, активное участие приняли военные корабли Королевского флота, а также различные наземные транспортные средства, что позволило информационно объединить сразу несколько боевых сред — воздушную, морскую и наземную.

Для обеспечения комплексного обнаружения целей системы искусственного интеллекта анализировали данные, поступающие с различных сенсоров: 

• инфракрасные камеры использовались для выявления объектов в условиях ограниченной видимости, таких как туман, дым или ночное время суток. Эти камеры способны фиксировать тепловое излучение, что особенно важно для обнаружения скрытых и замаскированных целей.
• оптические сенсоры обеспечивали визуальное распознавание и классификацию целей, повышая точность идентификации за счёт анализа формы, цвета и движения объектов. 
• радиолокационные станции отслеживали перемещения объектов как на воде, так и в воздушном пространстве, обеспечивая своевременное обнаружение потенциальных угроз на больших дистанциях и в сложных метеоусловиях.

Обработка данных осуществлялась с помощью усовершенствованных алгоритмов машинного обучения и нейросетей, способных в реальном времени фильтровать шумы, выявлять аномалии и классифицировать объекты с высокой степенью достоверности. Комплексный анализ данных с разных сенсоров позволил создать единое ситуационное поле, существенно повышая оперативность и надежность принимаемых решений.

Особое внимание уделялось взаимодействию между различными родами войск и обмену данными с союзниками, что критично для современных совместных операций.

По словам главы DSTL Пола Холлинсхеда, собранные в ходе испытаний данные станут основой для дальнейшей разработки и тестирования алгоритмов ИИ, которые обеспечат преимущество в будущих конфликтах. При этом технологии призваны не заменить, а поддержать решения человека, снизив объем информации, которую приходится обрабатывать операторам на поле боя.