«Сети с глубинным обучением»: какое значение для российской армии имеют программно-аппаратные комплексы

Специалисты военного инновационного технополиса «Эра» (Анапа) совместно с департаментом информационных систем Минобороны РФ и оборонными предприятиями разработали программно-аппаратный комплекс (ПАК) для исследования и отработки технологий искусственного интеллекта.

Об этом в интервью RT рассказал заместитель начальника научно-исследовательского отдела (поисковых и прогнозных исследований) технополиса, кандидат технических наук майор Евгений Назаров.

Назначение комплекса — максимальная автоматизация разведывательно-ударных систем российской армии. Основными элементами новейшего ПАК являются средство для долговременного хранения данных «Монолит», отечественные микропроцессоры «Эльбрус» и «Ива», а также платформа для обучения и тестирования глубоких нейронных сетей.

«В «Монолите» размещается межвидовой банк данных, например эталонных портретов вооружения, военной и специальной техники (ВВСТ). На основе этих данных и проводится обучение нейросети», — пояснил Назаров.

«Огромные объёмы информации»

По словам собеседника RT, в настоящее время операторами технополиса ведётся формирование классифицированных сигнатур различной техники в видимом и радиолокационном диапазонах.

«Созданы 3D-модели объектов ВВСТ для повышения результативности применения нейросети. Поставлены эксперименты по обучению нейронных сетей, точность обнаружения объектов при этом составила 95%», — сообщил Назаров.

• Изображение объектов, передаваемое с БПЛА
• © Министерство обороны РФ

Специалист пояснил, что функционал программно-аппаратного комплекса не ограничивается идентификацией целей. На практике данное изделие может быть интегрировано в систему управления, наведения, распознавания различных типов существующей и вновь разрабатываемой военной техники, применяться на командных объектах и на контрольно-пропускных пунктах.

На театре военных действий комплекс позволяет отслеживать передвижение войск противника, в том числе при применении им разнообразных методов маскировки, говорит Назаров. Плохие погодные условия и тёмное время суток не являются помехами для работы ПАК.

«В частности, комплекс можно установить на беспилотник армейского разведывательного подразделения. Благодаря нашему изделию БПЛА получает возможность идентифицировать и классифицировать наблюдаемые объекты противника. Есть и гражданское применение — как вариант, это поиск пропавших людей, исследование труднодоступных территорий и объектов при стихийных бедствиях», — уточнил Назаров.

Также по теме

Боевые дроны, сапёры и пожарные: какие роботы стоят на вооружении российской армии

Инженерные войска общевойсковой армии Западного военного округа начали обучаться управлению роботизированными комплексами...

Помимо «Эры» и департамента информационных систем Минобороны РФ, в проекте по разработке ПАК участвовали Главное управление научно-исследовательской деятельности военного ведомства, Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, АО «Концерн «Вега» (Москва), ГК «Хайтек» (Москва) и ряд других предприятий.

В конце августа образец программно-аппаратного комплекса отработки технологий искусственного интеллекта был представлен на международном военно-техническом форуме «Армия-2020». На стенде технополиса сообщалось, что в настоящее время банк данных ПАК включает 100 тыс. изображений ВВСТ в оптическом диапазоне и 5 тыс. целей в радиолокационном.

Для полноценной реализации проекта на базе «Эры» формируется центр машинного обучения. В задачи этой структуры войдут разработка, обучение и апробация нейросетей на виртуальных двойниках или макетах ВВСТ, формирование базы данных и разработка комплексных модулей с искусственным интеллектом для портирования на перспективные платформы военного назначения.

«Центр будет развёрнут на высокопроизводительных защищённых вычислительных мощностях», — сообщалось на стенде технополиса.

По информации Минобороны РФ, в Вооружённых силах РФ достаточно широко применяются разнообразные программно-аппаратные комплексы. В частности, они используются для построения электронных карт местности на основе аэро- и космической съёмки, что позволяет повысить эффективность и оперативность управления войсками.

Помимо этого, ПАК необходимы для проведения гидрографических исследований, построения интеллектуальных самонастраивающихся узлов связи, обучения лётчиков, защиты от компьютерных атак в режиме реального времени и цифровой обработки сигналов и изображений, в том числе с использованием нейросетевых приложений, а также для ремонта военной техники.

• Комплекс сбора и обработки информации, представленный на «Армии-2020»
• © Министерство обороны РФ

В оборонной промышленности программно-аппаратные комплексы востребованы в авиационной отрасли, где они применяются для автоматизированного проектирования и моделирования энергоустановок летательных аппаратов, полунатурного испытания бортового оборудования и его послепродажного обслуживания, а также для сбора, обработки и анализа больших массивов информации.

Как заявил в прошлом году на научно-практической конференции в здании Минобороны РФ начальник Национального центра управления обороной России (НЦУО) генерал-полковник Михаил Мизинцев, российские специалисты работают над созданием ПАК, «который объединит информационные потоки разнородных автоматизированных систем в единый информационно-управляющий комплекс по всей вертикали — от стратегических до тактических звеньев управления».

«Входящие в НЦУО центры обработки данных уже сейчас позволяют обрабатывать огромные объёмы информации», — рассказал Мизинцев.

Наработка алгоритмов

Как полагают эксперты, совершенствование и внедрение новых ПАК имеет большое значение для развития Вооружённых сил РФ. Такие комплексы активно применяются в самых разных сферах во всех ведущих армиях мира.

В беседе с RT основатель портала Military Russia Дмитрий Корнев обратил внимание, что благодаря интеграции технологий искусственного интеллекта детище «Эры» представляет собой обучаемую систему. Данное качество позволяет постоянно совершенствовать его возможности.

Также по теме

«Прогресс не остановить»: разработчик систем управления роботами — об искусственном интеллекте и беспилотных аппаратах

В России проводятся эксперименты по созданию автономных ударно-разведывательных группировок гусенично-колёсных роботов для ведения...

«Насколько я понимаю, время от времени запускается программа обучения нейросети, пополняется банк данных, формируются намного более совершенные алгоритмы распознавания целей. Собственно, в этом и смысл системы искусственного интеллекта», — предположил Корнев.

По словам эксперта, для функционирования ПАК необходим чрезвычайно мощный процессор и значительный объём оперативной памяти. Долгое время Россия испытывала трудности на этом поприще, но, как считает аналитик, презентация детища «Эры» свидетельствует о том, что большая часть проблем была успешно решена.

«Банк данных, который постоянно пополняется, представляет собой цифровой блок. Машина сверяет наблюдаемые объекты с образами целей, которые в нём заложены. При этом нейросеть и программная логика совершенствуют алгоритмы определения целей, учатся справляться с более сложными кейсами. В результате при установке ПАК на боевые платформы банк данных уже не требуется», — пояснил Корнев.

По мнению эксперта, в армии созданный «Эрой» ПАК можно монтировать практически на любую военную технику — летательные аппараты, включая БПЛА, корабли, наземные средства наблюдения и поражения. Эксплуатация программно-аппаратных комплексов повысит скорость и эффективность распознавания целей.

Как пояснил в комментарии RT главный редактор журнала «Арсенал Отечества» Виктор Мураховский, распознавание образов — основное направление развития современных систем искусственного интеллекта. На сегодняшний день подобные технологии широко используются в идентификации лиц, на очереди — их применение в военной сфере, говорит эксперт. 

«В российской армии в некоторых комплексах вооружений есть встроенные системы автоматического сопровождения целей, но они работают немножко по другим алгоритмам. Они отслеживают контрастные объекты, здесь же нужны сети с глубинным обучением и большим объёмом исходных данных», — отметил Мураховский.

• БПЛА российской армии
• © Министерство обороны РФ

По словам эксперта, для формирования такого банка данных необходимо получить радиолокационные, оптические и инфракрасные изображения объектов. Как полагает Мураховский, если российские специалисты смогут успешно транслировать всю накопленную о целях информацию в нейронные сети, то это станет большим достижением оборонной промышленности РФ.

«Самое главное — наработать алгоритмы методом обучения нейронных сетей. А если такие методы появятся, то новые системы вооружения будут просто добавляться в базу данных. В итоге скорость обработки данных в российской армии существенно возрастёт. Автоматизация всегда увеличивает эффективность боевых систем, повышает обороноспособность и защищает человека от нежелательных внешних воздействий», — подытожил Мураховский.