Материал опубликован в журнале «Арсенал Отечества» № 5 (73) за 2024 г.

Юрий Евстифеев, Олег Тельминов

Искусственный интеллект — это будущее не только России, это будущее всего человечества. Тот, кто станет лидером в этой сфере, будет властелином мира.
В. В. Путин

Ранее в журналах «Арсенал Отечества» (2024, №№ 2, 4) была поднята тема новой парадигмы войны, принятой на вооружение в передовых в экономическом, технологическом и военном отношениях странах мира. Мы продолжаем эту тему, напоминая и дополняя некоторые мысли и идеи, высказанные ранее на страницах издания.

В 2024 году сделаны значимые изменения в Военной доктрине страны и Национальной стратегии искусственного интеллекта (ИИ) до 2030 года с учетом современных концепций ведения боевых действий, введены в действие стандарты по ИИ, выделены значительные средства на их реализацию. Более 60 стран разработали и утвердили собственные национальные стратегии развития ИИ.
Цель этой статьи — показать направления развития и примеры применения ИИ и робототехники для вооружений и военной техники (ВиВТ), взятые из открытых источников.

Искусственный интеллект и его практическая реализация

Термин «искусственный интеллект» введен с середины прошлого века, и его программно-аппаратная реализация подразумевает способность машины мыслить, подобно человеку, а в ряде случаев — и более эффективно. В аппаратной части максимально возможное быстродействие достигается при параллельной математической обработке на множестве из сотен или тысяч вычислительных ядер в составе одной микросхемы с параллельной архитектурой.
Такие микросхемы имеют возможность взаимного соединения для кратного увеличения объема одновременно обрабатываемых данных.
ИИ развивается в двух направлениях: в виде экспертных систем, основанных на больших количествах правил от людей-экспертов вида «если,.. то», а также классических методов машинного обучения на основе большого количества пар «входные данные — верный ответ модели для них» («больших данных», размеченные базы данных). Во втором случае под обучением понимается процесс итерационной настройки параметров модели с целью практически достижимого приближения точности решения к 100 %. Результат успешного обучения модели — способность давать верные ответы и для ранее не известных входных данных.
Искусственные нейронные сети состоят из последовательных слоев нейронов, каждый из которых выполняет определенную нелинейную математическую функцию с параметрами. Нейросети относятся к методам машинного обучения в связи с аналогичной настройкой параметров, однако имеют возможность значительного масштабирования под вычислительно сложные задачи благодаря своей параллельной архитектуре.
В 2012 году эволюционное развитие математического аппарата нейросетей и аппаратной части (нейроускорителей) позволило получить превосходство над человеком по эффективности распознавания изображений. Их дальнейшее совместное успешное развитие привело к необходимости введения государственного регулирования ИИ. Стратегии развития ИИ были приняты во всех передовых странах: впервые — в Канаде в 2017 году, в России — в 2019 году. В соответствии с действующей редакцией Указа Президента РФ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» под технологиями ИИ понимается совокупность технологий, включающая в себя компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений и перспективные методы ИИ.
Существуют десятки архитектур нейросетей (например, сверточные нейросети, автоэнкодеры, генеративно-состязательные сети, трансформеры). Используются фреймворки — среды разработки с необходимыми библиотеками для написания нейросетей в виде программного кода, их обучения и запуска (инференса) на имеющихся аппаратных ресурсах. Обычно обучение нейросетей проводится на мощных нейроускорителях (100 Вт и более), запуск — на менее производительных (порядка 20–40 Вт для бортового применения и порядка 2 Вт для носимой электроники). Существуют варианты подготовки нейросетей к работе как на одной обучающей выборке, так и без обучения.
Наиболее популярными фреймворками являются PyTorch и TensorFlow (США). Однако, ввиду возможных программных «закладок», Россия активно развивает собственные фреймворки: PaddlePaddle, MindSpore (Китай), ПЛАТФОРМА-ГНС, PuzzleLib. Лидером по серверным нейроускорителям является NVIDIA (США). Для инференса широко используются варианты нейроускорителей фирм NVIDIA (США) и Rockchip (Китай), а также отечественные нейроускорители: К1879ВМ8Я и модули на его основе NM Card, NM Quad, NM Pilot, NM Vision (АО НТЦ «Модуль»), К1945ВМ028 и модули на его основе (ХайТек), СКИФ (АО НПЦ «ЭЛВИС»), в ряде случаев — центральный процессор «Эльбрус 2С3» (АО «МЦСТ»). В планах АО НТЦ «Модуль», представленных на форумах «Микроэлектроника‑2023» и «Армия‑2024» — выпуск в 2025–2027 годах линейки нейроускорителей для обучения и инференса Aramis и Portos (25 и 100 Вт соответственно), для инференса Athos (2,5 Вт) по технологии 5 нм. Данные нейроускорители могут применяться в составе фирменных модулей и одноплатных компьютеров с необходимой периферией для ввода-вывода.
Новый способ кодирования информации для обмена данными между нейронами в виде импульсов (спайков) открыл передовое направление развития нейроускорителей с архитектурами со снижением барьера скорости передачи данных между памятью и вычислителем. Ключевым преимуществом таких нейроускорителей является на порядок более высокие быстродействие и энергоэффективность по сравнению с рассмотренными выше. К недостаткам относятся сложность разработки алгоритма обучения, ввиду невозможности дифференцирования импульса, необходимость специализированного фреймворка для спайковых нейросетей и отсутствие серийного освоения элементной базы на новых физических принципах.
Из зарубежных вариантов можно отметить нейроускоритель Loihi версии 2 с фреймворком LAVA (Intel, США). В России на традиционных КМОП-транзисторах разрабатывается версия 3 нейроускорителя «Алтай» и фреймворк для него (ООО «Мотив НТ»). В ряде отечественных организаций (в частности, в АО «НИИМЭ») и их кооперациях ведутся исследования и разработка спайковых нейроускорителей на новой элементной базе — мемристорах.
Как правило, разработчики комплексов не раскрывают подробности по программно-аппаратной реализации ИИ и способах их применения в системах ВиВТ. Однако рассмотренные выше варианты позволяют составить мнение об их возможной интеллектуальной начинке.

ИИ и автономные боевые системы

В передовых странах мира (РФ, США, Китае, Израиле, Германии, Австралии, Великобритании) стремительное развитие получили внедрение технологий ИИ, разработка и испытание гиперзвуковых комплексов, оружия на новых физических принципах, боевых роботов наземного, надводного, воздушного и подводного действия, комбинированных робототехнических комплексов. Начались гонка технологий и состязание умов в развивающемся многополярном мире, в котором политическая модель мироустройства строится с несколькими центрами силы, сравнимыми по своим возможностям. Уделяется большое внимание развитию технологий ИИ и робототехники для ВиВТ.
Выполняются многочисленные НИР и ОКР с государственным финансированием с привлечением передовых компаний, научно-исследовательских организаций, университетов.
Гонка вооружений в области ИИ (автономных боевых систем — роботов) началась с середины 2010‑х годов в основном между США, Россией, Китаем). СВО придала дополнительный импульс этой гонке.
Боевые роботы наземного, надводного, воздушного и подводного действия при «роевом» и одиночном применении (назовем их беспилотными боевыми комплексами — ББК) являются, по мнению зарубежных и отечественных специалистов, одной из наиболее перспективных областей внедрения ИИ в военную сферу. При этом раннее обнаружение противника, получение представления об обстановке является главным: кто раньше «увидел» противника, осознал параметры цели и обстановку, уже наполовину победил (veni, vidi, vici —«пришел, увидел, победил», как говорил император Гай Юлий Цезарь в 47 году до н. э.). Первостепенное значение имеют «глаза» и «уши» ББК — панорамные оптико-электронные системы и средства радиоразведки, имеющие средства опознавания ББК в разных сигнатурах (тепловой, радиолокационной, акустической, визуальной) с элементами ИИ и пополняемые библиотеки целей «свой-чужой».
ИИ — ключевое средство для достижения высоких уровней автономности ББК, результативности, обеспечения их эффективного взаимодействия в составе различных групп и родов войск, включая сухопутные, морские и военно-космические силы, для сокращения потерь живой силы.
Основные цели при внедрении технологий ИИ в ББК для эффективного выполнения боевых задач (в порядке значимости):
1) выработка новых качеств;
2) повышение автономности;
3) повышение обоснованности принятия технических и тактических решений;
4) приближение оперативности системы поддержки к реальному времени в зоне боевых действий: наземной, надводной, воздушной, подводной, космической;
5) снижение рисков для экипажей ВиВТ в условиях огневого и информационного противодействия и при неопределенности обстановки;
6) снижение уровня неопределенности обстановки для принятия решений за счет быстрой интеллектуальной обработки больших объемов нечеткой и плохо формализованной информации;
7) поддержание высокой интенсивности боевых действий ББК;
8) снижение потерь экипажей и пилотируемых средств ВиВТ;
9) повышение надежности и безопасности эксплуатации ББК.
Технологии ИИ сегодня стремительно развиваются в разных сферах. При этом подходы к их применению в различных сферах, включая ВиВТ, не имеют развитой методологической базы, на сегодняшний момент нет достаточного опыта создания и эксплуатации подобных систем. Это затрудняет планирование работ и оценку связанных рисков. Поэтому планы и программы внедрения технологий ИИ часто подвергаются корректировке. Например, программа развития БЛА ВВС США за пять лет корректировалась трижды и была заменена двумя отдельными программами для малых и больших БЛА. Межвидовая программа развития ББК Министерства обороны США пересматривалась пять раз на протяжении десяти лет. Документ Autonomous Horizonts («Автономный горизонт»), содержащий концептуальные подходы в области развития автономности в образцах беспилотных авиационных комплексов ВВС США, был перевыпущен в новой редакции спустя всего четыре года в связи со стремительным развитием средств ИИ.
Все это требует анализа состояния и перспектив разработок систем ИИ для ББК с использованием предыдущих версий программ и концепций для оценки динамики изменений в подходах и методологии применения технологий ИИ и обдуманной осторожности при принятии дальнейших решений.

Боевые роботы России

Генерал Виктор Бондарев, главнокомандующий ВВС России, заявил, что в феврале 2017 года Россия работала над ракетами с ИИ, которые могут переключат с одной цели на другую в полете. Военно-промышленный комитет России одобрил планы по обеспечению 30 % боевой мощи России за счет роботизированных платформ с дистанционным управлением и ИИ к 2030 году.
В мае 2017 года генеральный директор российского оборонного подрядчика Kronstadt Group заявил, что «уже существуют полностью автономные операционные системы ИИ, которые предоставляют средства для кластеров БЛА, когда они выполняют задачи автономно, разделяя задачи между собой и взаимодействуя». Россия тестирует несколько автономных и полуавтономных боевых систем, таких, как боевой модуль «нейросети» Калашникова с пулеметом, камерой и ИИ, которые, как утверждают ее создатели, могут принимать собственные решения о наведении без вмешательства человека.

На форуме «Армия‑2022» АО «Концерн Кизлярский электромеханический завод» (КЭМЗ) представил новый дистанционно управляемый боевой модуль для борьбы с БЛА на базе многоцелевого бронеавтомобиля «Тайфун ВДВ», оснащенный автоматической системой нацеливания с применением элементов ИИ и тактическими очками для управления в дополненной реальности. За эту разработку МО РФ наградило АО «КЭМЗ» сертификатом.
Когда артиллерией трудно поразить противника, в опорных пунктах незаменим «умный» робот «Скорпион-М», несущий до 40 кг тротила, легко маневрирующий в труднопроходимой местности, быстро поражающий цель.
В России и Белоруссии активно разрабатываются морские и авиационные ББК: безэкипажные катера (БЭК) и ударно-разведывательные БЛА против БЭК. В сети появились кадры первого применения и испытания в реальных боевых условиях российского ударного БЭКа-камикадзе в зоне проведения СВО. Об этом 13 мая проинформировал общественность Telegram-канал «Там за туманами» (канал действующего офицера спецназа и его соратников). На видео показано, как быстроходный и маневренный аппарат приближается к берегу и происходит подрыв боевой части (БЧ).
БЭК-камикадзе имеет дальность хода до 250 км с БЧ до 250 кг в тротиловом эквиваленте. Если снизить нагрузку, аппарат может преодолеть расстояние в 300 км. В планах увеличение объема БЧ до 350 кг. Разработку сверхбольших морских беспилотников (СБЭК) ведет целый ряд стран. В последнее время часто появляются сообщения о сверхбольших (массой более 10 т) морских дронах — автономных необитаемых подводных аппаратах (АНПА) (в журнале «Арсенал Отечества», 2024, № 4 описаны СБЭК и АНПА России и др. стран). В ближайшем будущем планируют на этих СБЭК и АНПА отработать групповые действия таких робототехнических средств. Пока идет выработка концепций их использования, технологий строительства, определение места дронов в общей системе борьбы на море. Необходимо отработать и системы управления такими объектами, в том числе и с применением технологий ИИ.

Разрабатываются БЛА против БЭК и живой силы — морского десанта. В авангарде применение разных БЛА. В 2023 году в России произведено 140 000 БЛА и в 2024 планируется увеличить в разы их производство, включая образцы с элементами ИИ. Около 90 крупных и мелких предприятий производят различные дроны профессионально на хорошем научно-техническом, серийном и экономическом уровне. Новый БЛА «Изделие 55» компании ZALA AERO GROUP благодаря четырем микродвигателям может двигаться быстро и бесшумно, при этом совершая маневры как FPV-дрон. Может запускаться дистанционно из контейнера рой таких дронов, которые, имея тепловизионную головку наведения, сами отыскивают и поражают цели. При автономном управлении оператор видит цель до самого соприкосновения с ней, при этом связь между оператором и дроном недоступна для средств РЭБ противника. Настроенный на радиосигнал станции оператора дронов противника, новый «Ланцет» полетит прямо в антенну станции, неся со скоростью 200 км/час 2 кг боевой части (в журнале «Арсенал Отечества», 2024, № 2 описаны и другие новые БЛА России).
Модернизированный беспилотный разведывательно-ударный комплекс Hunter белорусского производства, способный уничтожать морские дроны, показали на выставке HeliRussia‑2024 в Москве. Комплекс включает в себя два беспилотных вертолета, станции управления и обеспечения, две транспортные платформы и оснащен бортовым комплексом обороны вертолета. Каждый из вертолетов может принять на борт полезную нагрузку массой до 200 кг. Продолжительность полета может составлять до 6 часов, дальность — до 150 км. Разработанный белорусским КБ HUNTER комплекс может быть использован не только для борьбы с дронами и бронетехникой, но и для охраны государственной границы, ситуационного мониторинга, разведки и корректировки огня. Вертолеты вооружены 16 противотанковыми бомбами, турелью с пулеметом калибра 7,62 мм, двумя пусковыми установками, каждая из которых рассчитана на 8 неуправляемых авиационных ракет.
После завершения испытаний в 2024 году в войсках появился тяжелый ударный БЛА «Охотник» компании «Сухой» с платформой 6‑го поколения, способный наносить удары по наземным и надводным целям и по авиации противника. Максимальная скорость 1000 км/ч. Практический потолок — 18 км. Максимальная дальность полета — 6 000 км. Боевая нагрузка — 8 т. По этим характеристикам «Охотник» значительно превосходит самые лучшие тяжелые БЛА MQ‑9 и X‑47B США (максимальная скорость — 400 и 990 км/ч, практический потолок — 15 и 12 км, максимальная дальность полета — 1900 и 3900 км, боевая нагрузка — 1,7 и 2 т). БЛА такого класса в мире немного, а таких, которые могут нести соизмеримую с истребителем ракетно-бомбовую нагрузку, практически нет. «Охотник» будет выполнять задачи самостоятельно при помощи наземного пункта управления и в координации с истребителями Су‑57. Использование в связке нескольких таких беспилотников и одного Су‑57 увеличивает арсенал и значительно осложняет противодействие такой группе. БЛА на порядок дешевле самолета. В нем отсутствует самый ценный элемент — пилот, без которого все остальное не будет работать в самолете, а это значит — сохранение жизни человека. Кроме того, подготовка пилота требует нескольких миллионов долларов и годы интенсивной работы. Потеря БЛА — всегда лишь удар для авиационной компоненты вооруженных сил.

ИИ, виртуальные технологии, связь и война

Одновременно в ВС США проводится комплекс мероприятий по адаптации технологий расширенной реальности к решению военных задач. Они находят свое применение в боевой деятельности и при обучении личного состава. Согласно отчету исследовательской службы Конгресса США, практическое применение в военной области нашли технологии, объединенные понятием «расширенная реальность» и получившие стремительное развитие в компьютерных играх. К ним относятся технологии виртуальной реальности (ВР), дополненной реальности (ДР) и смешанной реальности (СР).
Под ВР понимается созданный с помощью технических средств нематериальный мир, воспринимаемый человеком через зрение, слух и осязание.
ДР достигается путем наложения графических элементов на изображения материального мира с использованием средств вычислительной техники.
СР предполагает наличие возможности взаимодействия человека с виртуальными объектами посредством материальных.

Согласно бюджету МО США на 2022 год, технологии расширенной реальности включены в более чем 30 программ приобретения, а суммарные расходы Пентагона на эти цели превышают 22 млрд долларов. Исследования вопросов их применения в области обучения, а также в ходе боевых действий проводятся в каждом виде войск. Наиболее успешную практическую реализацию технологии расширенной реальности нашли в областях улучшения ситуационной осведомленности, отработки группового взаимодействия и личных навыков военнослужащих по управлению вооружением и военной техникой, оказанию медицинской помощи и обслуживанию сложной аппаратуры. В боевых условиях технологии ДР применяются для наведения оружия, а также отображения картины боевой обстановки и данных о состоянии военной техники. Например, пилоты тактических истребителей F‑35 используют шлем F‑35 Gen III HMDS американской компании Rockwell Collins и израильской ElbitSystems, которая сотрудничает с Lockheed Martin, со встроенными проекционными дисплеями. Устройство расширяет угол обзора до 360°, оснащается средствами связи и прибором ночного видения. Согласно данным производителя, по состоянию на январь 2022 года общий налет с использованием этого оборудования превысил 320 тыс. часов. Стоимость шлема 400 тыс. долларов США видится пустяком на фоне стоимости самолета 148–337 млн долларов США. В ВС США проводится комплекс мероприятий по адаптации технологий расширенной реальности к решению военных задач. Они находят свое применение в боевой деятельности и при обучении личного состава. Успешное использование устройств виртуальной и дополненной реальности в работе штатных подразделений в совокупности с современными портативными средствами обработки и передачи информации позволит Пентагону выйти на качественно новый уровень профессиональной подготовки и согласованности действий американских военнослужащих.
В феврале 2024 года стало известно о создании в КНР новой системы РЭБ на базе ИИ. Она обеспечивает бесшовный широкополосный мониторинг источников излучения электронных средств противника в режиме реального времени. Система обнаруживает сигналы с беспрецедентной скоростью, расшифровывает их характеристики и эффективно нейтрализует, обеспечивая при этом бесперебойную связь своих сил. Новая технология позволит беспрепятственно обнаруживать и отслеживать сигналы на частотах в гигагерцовом диапазоне, в том числе частоты спутников Starlink. По мнению экспертов, благодаря относительно небольшим размерам, высокой производительности и низкому энергопотреблению данная технология может вызвать «глубокий сдвиг» в тактике и даже стратегии ведения боевых действий.
В России появились детекторы дронов, показывающие появление объекта в небе и указывающие его модель. Создана нейросеть для повышения эффективности оптических детекторов дронов, способная увеличить на 40 % дальность обнаружения и позволяющая перевести систему противодействия дронам в полностью автономный режим работы.
Итак, мы рассмотрели основные направления развития и примеры применения ИИ и робототехники для ВиВТ в многополярном мире начала XXI века наземного, надводного, воздушного и подводного действия. Вывод напрашивается достаточно простой — новая многосферная технологическая гонка началась… 

Авторы:
Юрий Евстифеев, кандидат технических наук, профессор, старший научный сотрудник АО «Центральное конструкторское бюро «ДЕЙТОН»
Олег Тельминов, кандидат технических наук, начальник отдела перспективных исследований АО «НИИМЭ»