Нейросети не доросли до беспилотников
Для внедрения искусственного интеллекта в военные БПЛА не хватает новейших технологий
Министр обороны Андрей Белоусов поручил систематизировать полученный на СВО опыт применения военных дронов, чтобы они могли использовать искусственный интеллект (ИИ) для более эффективного управления. Однако реализация этой идеи упирается в серьезные технологические барьеры и малое число данных для обучения ИИ. Без преодоления этих препятствий создание эффективного комплекса для управления БПЛА будет затруднено, предупреждает эксперт.
Фото: Александр Баранов, Коммерсантъ
Фото: Александр Баранов, Коммерсантъ
Разработать и систематизировать методику использования ИИ для управления военными дронами Андрей Белоусов поручил 11 июля во время визита на пункт управления группировки «Днепр». По мнению министра, в этой работе с участием профильных служб военного ведомства следует использовать уже наработанный в группировке опыт операторов БПЛА.
На основе этой методики и данных о боевом применении дронов Минобороны планирует создать аппаратный комплекс управления БПЛА с элементами ИИ.
Он должен автоматически анализировать информацию от всех основных типов российских военных дронов: FPV, беспилотников самолетного типа и квадрокоптеров — и в режиме реального времени предлагать оператору подходящие решения. Как сообщили в ведомстве, прототип системы уже проходит испытания.
Разработку дронов с элементами ИИ для распознавания и наведения ведут сейчас многие предприятия российского ВПК. Данные, закладываемые в основу любой боевой нейросети для БПЛА, получают из видео, которое снимают беспилотники в процессе своей работы. Записи автоматически разбиваются на кадры, которые затем сканирует нейросеть-детектор: она выискивает цели и присваивает каждому объекту класс, будь то танк, БТР, автомобиль или человек. После этого разметку проверяет и уточняет специалист. Именно такие «полевые» данные становятся основой для обучения ИИ. В идеале «высокоавтономный дрон» должен быть способен автоматически находить цели, распознавать их, наводиться и атаковать самую приоритетную цель по команде оператора.
Некоторые модели беспилотников, как подтвердили “Ъ” несколько источников, уже поступают в войска для апробации на фронте, но их число на фоне тысяч управляемых вручную FPV-дронов невелико, так как технология до сих пор дорабатывается. Как пояснил “Ъ” руководитель CV-направления (от английского computer vision — «компьютерное самонаведение») одного из российских конструкторских бюро БПЛА, основная сложность в этой работе связана с тем, что ни одна компания в мире еще не разработала электронные компоненты, способные раскрыть весь потенциал ИИ в беспилотной авиации. А имеющиеся сейчас узлы слишком дорогие и не подходят для серийного использования.
«Можно сказать, что мы ограничены технологиями своего времени. Современные робототехнические печатные платы пока не готовы тянуть подобные ChatGPT-модели ИИ из-за своей архитектуры»,— сетует разработчик.
По его словам, полноценно запустить их может только дорогое серверное оборудование, а не миниатюрные и легкие модули, которые можно было бы поместить на маленький дрон, чья полезная нагрузка редко превышает 1,5–3 кг. Поэтому для полной реализации этой концепции, как отмечает собеседник “Ъ”, производителям остается лишь ожидать развития технологий одноплатных нейронных процессоров NPU (Neural Processing Unit), чтобы все необходимые дрону функции могли аппаратно умещаться на одной небольшой плате.
Еще одна проблема — малое количество подходящих данных для обучения таких «военных нейросетей». Чтобы ИИ мог точно определять цель и траекторию поражения, его нужно обучать на тысячах качественных видеопримеров (сэмплов) для каждого типа объектов, обработанных специалистами вручную. Это же требование относится и к упомянутому выше аппаратному комплексу управления дронами от Минобороны.