Умное оружие формирует мыслительные поля битвы

Современные поля сражений погружены в электронные устройства и данные, будь то на земле, в море или в воздухе. Объемы данных от хорошо зарекомендовавших себя систем и технологий, таких как радар, гидролокатор и LiDAR, становятся слишком большими, чтобы их мог обработать любой воин, что способствует разработке полуавтономного или «умного» оружия, которое может участвовать в принятии решений.

Оснащенное технологиями искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), многие из этих видов оружия управляются световыми, звуковыми или электромагнитными (EM) волнами для достижения выбранной цели с высокой точностью. Кроме того, интеллектуальное оружие можно запрограммировать для фильтрации нежелательных сигналов в средах с множеством сигналов и поиска конкретной цели на поле боя с множеством потенциальных целей.

Электронная война (РЭБ) долгое время полагалась на развитие новых технологий, таких как LiDAR и радар, как правило, чтобы получить преимущество над противником или обеспечить заблаговременное предупреждение о действиях противника. Умные военные системы наведения когда-то назывались рулевыми по спутниковым сигналам глобальной системы позиционирования (GPS). Однако операции, которые происходят в областях, в которых сигналы GPS недоступны или блокируются злоумышленником, требуют альтернативного руководства, основанного на доступных технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения.

Интеллектуальное оружие и системы наведения используют искусственный интеллект и машинное обучение, наделенные полномочиями встроенных компьютеров, чтобы «делиться» некоторыми решениями, касающимися ответа, с их человеческими контроллерами. Оружие, в котором все еще требуется управление человеком, известно как полуавтономные устройства. В конечном итоге такие организации, как Агентство перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA) и Центр командного вооружения армии США по развитию боевых возможностей (CCDC), разрабатывают различные типы интеллектуального оружия с прицелом на создание полностью автономных версий, которые могут принять решение об ударе или нанесении удара. отвечать самостоятельно.

DARPA недавно объявило, что шесть команд получат финансирование в рамках программы нехирургических нейротехнологий следующего поколения (N3) для разработки технологии двусторонней связи между человеческим мозгом и машинами без хирургического вмешательства. Программа предполагает, что люди, перегруженные объемом данных, получаемых на поле боя, будут иметь в качестве партнеров машины с искусственным интеллектом и потребуют почти мгновенного времени отклика.

Люди теперь страдают от задержек в принятии решений с помощью машин из-за того, как нервная система взаимодействует с микропроцессорами машин. Программа будет исследовать использование вирусных векторов или вирусов, которые переносят белки в мозг, для обнаружения света от нейронов. Обнаруживая активность нейронов, можно также определить мысли и мыслительные процессы человека для более быстрого взаимодействия с системами, управляемыми ИИ.

Назначенная правительством комиссия рассмотрела преимущества и риски умного оружия на поле боя. Независимая комиссия национальной безопасности по искусственному интеллекту (NSCAI), созданная в 2018 году, недавно завершила 130-страничный проект отчета, который планируется представить в Конгресс США в этом месяце. Он рекомендует использовать технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для использования в военных целях, отмечая, что ожидается, что оружие с использованием искусственного интеллекта будет совершать меньше ошибок, чем люди-комбатанты, и может сыграть жизненно важную положительную роль в обеспечении национальной безопасности.

Группу возглавил Эрик Шмидт, бывший генеральный директор Google. Против этого выступила коалиция неправительственных организаций и 30 стран, которые настаивали на заключении договора о запрещении умного оружия на том основании, что человеческий контроль необходим для этичного управления полем боя.

Будущие стратегии на поле боя планируются с использованием ИИ в качестве жизненно важного компонента при анализе ситуаций на поле боя на суше, на море и в воздухе. ИИ будет использоваться как часть встроенных систем РЭБ для предоставления операторам информации в дополненной реальности (AR).

Данные AR будут собираться многими различными датчиками поля боя, такими как устаревшие радары и системы LiDAR. Он будет представлен на различных формах дисплеев для солдат-людей и / или систем интеллектуального электронного оружия, которые будут запрограммированы на реагирование на входящие данные посредством действий, которые включают идентификацию угроз, а также дружественных войск, классификацию угроз и определение приоритетности целей.

Путь к автономии

Системы, которые в настоящее время называются интеллектуальным оружием, обладают ограниченными автономными возможностями, хотя ожидается, что использование технологий ИИ и машинного обучения значительно возрастет в течение следующего десятилетия. Концепция вычислительных машин для поля битвы не нова. Фактически, он находился в разработке после Второй мировой войны, когда были созданы таблицы статистики стрельбы, которые анализировались и использовались для повышения точности наведения баллистических ракет.

Разработчики военных систем планируют три уровня ИИ: искусственный узкий интеллект (ANI) с ограниченными возможностями принятия решений для конкретных задач; общий искусственный интеллект (AGI) с возможностями принятия решений, которые могут соответствовать человеческому интеллекту для решения любой задачи; и искусственный суперинтеллект (ИСИ) с возможностями принятия решений, которые превосходят человеческий интеллект для решения любых задач.

Хотя видение многих проектировщиков систем заключается в полностью автономном оружии, работающем без надзора, многие приложения потребуют продвинутого обучения и взаимодействия человек-машина. Одним из таких случаев является использование нескольких роботизированных систем.

Например, это может применяться к удаленному направлению «стаи» миниатюрных беспилотных авиационных систем (БПЛА) для целей наблюдения или когда миниатюрные дроны, вооруженные для атаки, должны быть наведены на цель и взорваны. Эта потребность в надежном удаленном человеко-машинном интерфейсе в условиях боя подчеркивает важность сетей связи военного уровня, способных обрабатывать большие объемы данных во враждебных условиях эксплуатации, включая кибератаки.

Повышение эффективности

Отправной точкой для многих интеллектуальных видов оружия является применение ИИ и машинного обучения в системах РЭБ для повышения производительности, например увеличения дальности и точности прицеливания. Компания Northrop Grumman Corp. недавно заключила контракт с Управлением тактических технологий (TTO) DARPA на передовое технологическое оружие, способное иметь гораздо большую дальность и точность, чем существующие системы, при развертывании против воздушных угроз.

General Atomics и Lockheed Martin также получили контракты в рамках первого этапа программы. Программа , получившая соответствующее название LongShot , будет использовать опыт подрядчиков в области искусственного интеллекта и цифровой обработки сигналов (DSP) для разработки новых концепций летального поражения для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), приводимых в действие несколькими силовыми установками, которые могут использоваться как бомбардировщиками, так и бомбардировщиками. гораздо меньший истребитель. Система LongShot предназначена для внешней транспортировки на истребителях и внутренней транспортировки на бомбардировщиках.

По словам Хайме Энгдала, программного директора по кинетическому оружию и новым возможностям в Northrop Grumman, разработка интеллектуального оружия является необходимым ответом на растущее число роботизированных и автономных угроз. Он сказал: «Наше сотрудничество с DARPA - важный первый шаг в разработке инновационных операционных концепций и решений, которые повысят боеспособность наших истребителей против быстро растущей угрозы».

Что касается LongShot, Энгдал добавил: «Программа LongShot позволяет нам сочетать наши навыки цифровой инженерии с нашими обширными знаниями в области высокотехнологичного оружия, автономных систем и ударных платформ для увеличения дальности и эффективности оружия».

Сочетание противокорабельной ракеты дальнего действия (LRASM) от Lockheed Martin и технологии самонаведения ракет BAE Systems также сочетает в себе методы искусственного интеллекта с синтезом датчиков для управления ракетой на расстояние до 200 морских миль. Система находится в производстве несколько лет. Первоначально она была частью совместного проекта DARPA, ВМС США (USN) и ВВС США (USAF) по созданию противокорабельной ракеты, которая могла запускаться с истребителя / бомбардировщика USN F / A-18E / F Super Hornet. или бомбардировщик USAF B-1B Lancer. По мере того, как возможности подавления сигналов GPS среди противников увеличивались, вырос спрос на LRASM - оружие, которое может преодолевать большие расстояния, не полагаясь на GPS, с использованием бортового радара LRASM и полуавтономных систем наведения.

Думая через погоду

Современные системы интеллектуального оружия часто используют искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения работы в неблагоприятных условиях, например, метко названный StormBreaker от Raytheon Technologies и его подразделения Raytheon Missiles & Defense . Интеллектуальное оружие (рис. 1) предназначено для поражения движущихся целей, несмотря на наихудшие погодные условия. Он автономно обнаруживает и классифицирует движущиеся цели в темноте, плохой погоде, сквозь дым и даже в пыли, поднимаемой вертолетами над полем боя.

1. StormBreaker автономно обнаруживает и уничтожает движущиеся цели в ненастную погоду, используя искусственный интеллект для прочесывания данных, собранных несколькими искателями, включая радары миллиметрового диапазона, инфракрасные изображения и лазерные системы.  (Предоставлено Raytheon Technologies, Raytheon Missiles & amp; Defense)
1. StormBreaker автономно обнаруживает и уничтожает движущиеся цели в ненастную погоду, используя искусственный интеллект для прочесывания данных, собранных несколькими искателями, включая радары миллиметрового диапазона, инфракрасные изображения и лазерные системы. (Предоставлено Raytheon Technologies, Raytheon Missiles & Defense)

Встроенный интеллект StormBreaker дополняется многомодовым искателем с множеством мощных датчиков, включая радар миллиметрового диапазона, инфракрасную (ИК) систему визуализации, позволяющую отличать цели от дружественных сил в ненастную погоду, и полуактивную лазерную систему, которая может отслеживать наземные или воздушные цели. Поскольку данные от нескольких датчиков искателя являются общими, система может точно идентифицировать и отслеживать неподвижные или движущиеся цели даже в самых сложных условиях окружающей среды.

Система StormBreaker чрезвычайно компактна, что позволяет истребителям нести несколько систем. Истребитель F-15 может нести семь групп из четырех умных орудий StormBreaker или в общей сложности 28 систем боеприпасов. Система обеспечивает высокую точность, поэтому взрывы остаются на небольшой площади.

StormBreaker также является интеллектуальным, с высокоскоростным каналом передачи данных, который позволяет летчику-истребителю взаимодействовать с системой интеллектуального оружия и изменять цели, даже когда оружие летит на землю к своей начальной цели. Система была одобрена для использования на истребителе F-15E, а ВВС и ВМС США начали интеграцию систем StormBreaker в истребитель F-35 Joint Strike Fighter (JSF) и истребитель F / A-18E / F Super Hornet.

В составе систем интеллектуального оружия технологии искусственного интеллекта и машинного обучения могут использоваться для наведения, сбора разведданных, наблюдения и, в некоторых случаях, в качестве части реакции электронного противодействия (ECM) на роботизированные системы противника, управляемые с помощью искусственного интеллекта. Например, Boeing работает с Lockheed Martin над разработкой ГСН нового поколения для ракетной системы Patriot Advanced Capability-3 (PAC-3) армии США, продолжая производство ГСН текущего поколения PAC-3. ГСН является ключевым компонентом системы наведения ракетного комплекса PAC-3 (рис. 2) , используемого в качестве защиты от самолетов противника, тактических баллистических ракет и крылатых ракет.

2. Последняя версия ГСН PAC-3 использует несколько датчиков и методы искусственного интеллекта для наведения умного оружия на вражеские самолеты, тактические баллистические ракеты и крылатые ракеты.  (Любезно предоставлено компанией Boeing Co.)
2. Последняя версия ГСН PAC-3 использует несколько датчиков и методы искусственного интеллекта для наведения умного оружия на вражеские самолеты, тактические баллистические ракеты и крылатые ракеты. (Любезно предоставлено компанией Boeing Co.)

Защита от автономных угроз считается неотъемлемой частью будущего планирования поля боя. На этом фронте компания Boeing недавно модернизировала свое оружие направленной энергии - компактную систему лазерного оружия (CLWS) для заказчика Министерства обороны США (DoD). Обновления включают в себя увеличенную мощность луча и надежность в ситуациях, когда на поле боя растет число более крупных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).

Курт Соренсон, менеджер программы Boeing для CLWS, объясняет: «Модернизированные подразделения обеспечат боевым истребителям улучшенную защиту от более крупных и многочисленных вражеских беспилотных авиационных систем. Они также позволят им быстрее и эффективнее устранять угрозы». CLWS доказал свою эффективность против БПЛА в многочисленных учениях, требующих обнаружения цели и отслеживания нескольких движущихся миниатюрных самолетов.

Интеллектуальные меры противодействия

Одним из аспектов обучения сражаться бок о бок с умным оружием является эффективная интеграция в рабочее пространство боя и не отказываться от существующих систем ради «более интеллектуальных». Система Smart D2 от BAE Systems - это автоматизированная система управления угрозами, предназначенная для интеграции в существующие и будущие системы ECM. Он обеспечивает ИИ, безопасную связь и автоматизацию в виде основных компонентов, таких как программатор, секвенсор и дозатор. Программист имеет регулярно обновляемую базу данных об угрозах и может определять оптимальные полезные нагрузки, количество и интервалы выдачи оружия, используемого для каждого ответа ECM.

Система Smart D2 включает в себя стандартный интерфейс связи Smart Stores (SSCI) НАТО для связи между раздаточной системой и интеллектуальными системами ECM и обеспечивает двустороннюю передачу критически важной информации для пилотов-людей, чтобы они могли принимать собственные решения о соответствующих ответах ECM (рис. 3) . Система Smart D2 может быть интегрирована в бортовую систему распределения средств противодействия ALE-47 самолета. Вместо замены системы ALE-47 ее основные элементы заменяются элементами Smart D2.

3. Smart D2 - это автономная подсистема ECM, которая сочетает в себе искусственный интеллект с безопасным сбором данных и анализом под управлением искусственного интеллекта.  Его можно интегрировать в существующие и будущие системы ECM.  (Любезно предоставлено BAE Systems)
3. Smart D2 - это автономная подсистема ECM, которая сочетает в себе искусственный интеллект с безопасным сбором данных и анализом под управлением искусственного интеллекта. Его можно интегрировать в существующие и будущие системы ECM. (Любезно предоставлено BAE Systems)

На земле Исследовательская лаборатория армии США недавно расширила свой совместный кампус исследований робототехники (R2C2) к северу от Балтимора, штат Мэриленд, для оценки беспилотных наземных транспортных средств (UGV) и наземного интеллектуального оружия. Абердинский испытательный полигон занимает около 200 акров земли для тестирования наземных систем (рис. 4) и моделирования условий поля боя с использованием робототехнических систем, управляемых искусственным интеллектом.

4. ARL расширяет свои знания о наземных робототехнических системах на Абердинском испытательном полигоне, раздвигая границы обработки искусственного интеллекта, чтобы адаптироваться к труднопроходимой местности.  (Предоставлено Исследовательской лабораторией армии США)
4. ARL расширяет свои знания о наземных робототехнических системах на Абердинском испытательном полигоне, раздвигая границы обработки искусственного интеллекта, чтобы адаптироваться к труднопроходимой местности. (Предоставлено Исследовательской лабораторией армии США)

Полевые испытания следует за компьютерным моделированием UGV, предоставляя тестовые данные, основанные на реалистичной операционной среде. Как аппаратное, так и программное обеспечение, такое как стек алгоритмов ARL Autonomy, можно проверить в лаборатории на открытом воздухе, чтобы оценить такие эффекты, как частота и беспорядочные изменения ландшафта и большие препятствия. Результаты тестирования помогают разрабатывать решения машинного обучения для будущего повышения производительности универсальных транспортных средств.

Думающие машины и умное оружие могут быть через несколько лет до того, чтобы разделить поле битвы с людьми-воюющими. Тем не менее, крупные оборонные организации, такие как DARPA и DoD, привержены разработке оружия с использованием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, которые могут использоваться совместно с процессами принятия решений в средах с высокой плотностью данных.

Например, растущее использование небольших БПЛА или дронов может создать чрезвычайно опасную рабочую среду, в которой человеческим воинам с обычным оружием не хватает необходимой огневой мощи для защиты от стаи или орды роботов-противников. Поколение человеческих воинов, выросшее на видеоиграх, может обнаружить, что реальность начинает напоминать эти игры.