Минобороны России развивает систему обучения искусственного интеллекта на основе реальных видеозаписей применения беспилотников в зоне СВО. По словам заместителя министра обороны Дмитрия Щербинина, к закрытому сервису уже подключились более 40 IT-организаций, которые смогут использовать накопленные материалы для совершенствования нейросетей.
Новая система позволяет разработчикам работать с видеозаписями, полученными в ходе применения беспилотников, и использовать их для обучения алгоритмов искусственного интеллекта. Речь идёт не только о моделировании возможных ситуаций, но и об анализе реальных эпизодов, в которых беспилотные аппараты выполняли задачи в сложных условиях, сообщает Царьград.
Как сообщается, важной особенностью сервиса стал единый классификатор для разметки видеоматериалов. Ранее разные команды могли использовать собственные подходы к обозначению объектов и событий, что затрудняло сопоставление результатов. Теперь разработчики должны работать по общему стандарту, а результаты их работы проходят проверку перед включением в общую базу данных.
Такой подход позволяет объединять наработки разных организаций и использовать их для дальнейшего развития технологий. Вместо разрозненных наборов данных формируется единая система, в которой результаты анализа могут применяться при последующем обучении нейросетей. При этом конкретные показатели повышения эффективности алгоритмов в опубликованном материале не приводятся.
Развитие подобных сервисов связано с растущей ролью беспилотных систем в современных вооружённых конфликтах. Разработчики стремятся повысить способность аппаратов распознавать объекты и ориентироваться в меняющейся обстановке, в том числе при воздействии средств радиоэлектронной борьбы. Использование данных реальных полётов может помочь выявлять ошибки алгоритмов и совершенствовать их работу.
Одним из ожидаемых результатов развития таких технологий называют сокращение времени между появлением новых данных и адаптацией программного обеспечения к изменившимся условиям. В идеале процесс должен работать как непрерывный цикл: записи применения беспилотников используются для обучения нейросетей, обновлённые алгоритмы тестируются, а новые результаты снова поступают в систему.
Ещё одним направлением внедрения искусственного интеллекта называют системы управления боем и обработки радиолокационной информации. Ранее в России анонсировали разработку единой цифровой системы, которая должна объединять данные различных радиолокационных станций — от комплексов дальнего обнаружения до средств выявления небольших беспилотников. Предполагается, что такая интеграция позволит быстрее получать информацию о воздушной обстановке и передавать её подразделениям противовоздушной обороны.
Отдельное внимание уделяется беспилотникам-перехватчикам, использующим алгоритмы автоматического сопровождения целей. В качестве примера в исходной публикации приводится аппарат «Ёлка», который, согласно описанию, способен захватывать обнаруженную цель и продолжать преследование без постоянного ручного управления.
Внедрение искусственного интеллекта в военную сферу сопровождается вопросами о надёжности распознавания объектов, устойчивости к помехам и контроле со стороны человека. Ошибки алгоритмов в боевой обстановке могут иметь серьёзные последствия, поэтому важную роль играют испытания, проверка результатов и определение границ автоматизации. Сам факт использования нейросетей ещё не означает, что система способна безошибочно принимать решения в любых условиях.
