Последние новости политики России,
Украины, Белоруссии и мира

Главная
В России В мире Украина Политика Аналитика Видео Война Карикатуры

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

В России разработан новейший программно-аппаратный комплекс (ПАК) для исследования и отработки технологий искусственного интеллекта. Об этом заявил в интервью RT заместитель начальника научно-исследовательского отдела военного инновационного технополиса «Эра» Евгений Назаров. ПАК может использоваться для распознавания целей на поле боя. В настоящее время его банк данных включает 100 тыс. изображений объектов в оптическом диапазоне и 5 тыс. целей в радиолокационном. Его использование позволит максимально автоматизировать разведывательные и ударные системы российской армии. По мнению экспертов, такие комплексы могут устанавливаться на беспилотники, самолёты, вертолёты и корабли, а также на наземную технику.
 
Комплекс воздушной разведки с БПЛА большой продолжительности полета с возможностью выполнения разведывательно-ударных задач «Орион» РИА Новости © Кирилл Каллиников
 

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.

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.

«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.

Подпишитесь на нас Вконтакте, Одноклассники


Загрузка...



523

Похожие новости
27 октября 2020, 12:40
27 октября 2020, 02:35
26 октября 2020, 12:50
28 октября 2020, 18:00
27 октября 2020, 15:25
29 октября 2020, 15:05

Новости партнеров
 

Выбор дня
29 октября 2020, 02:20
29 октября 2020, 00:30
29 октября 2020, 04:10
29 октября 2020, 00:30
29 октября 2020, 06:00

Новости партнеров
Загрузка...
Загрузка...

СМИ партнеров
 

Новости СМИ

Популярные новости
23 октября 2020, 08:50
25 октября 2020, 11:15
24 октября 2020, 17:50
26 октября 2020, 07:25
25 октября 2020, 20:25
26 октября 2020, 03:45
29 октября 2020, 00:30