Военно-морские силы США разрабатывают технологии, позволяющие минимизировать участие человека в противодействии атакам роя дронов. Исследование, проводимое Военно-морской аспирантурой (NPS), направлено на улучшение работы лазерного оружия с применением искусственного интеллекта для автоматического выявления и уничтожения множества целей.
Важность лазерного оружия
Лазерное оружие, обладающее возможностью поражать объекты со скоростью света, становится ключевым элементом в оборонных системах ведущих военных держав. Одной из главных угроз, против которых его разрабатывают, является использование беспилотных летательных аппаратов.
Однако существующие лазерные установки далеки от совершенства и требуют решения ряда проблем. В частности, их работа сейчас зависит от операторов, которые должны точно идентифицировать цель и навести луч на её уязвимые зоны. В условиях стремительного развития беспилотных технологий этот процесс становится все более сложным.
Основные задачи, стоящие перед системой, можно разделить на две части: сначала необходимо распознать тип атакующего дрона и определить его слабые места, затем — зафиксировать лазерный луч на уязвимой зоне достаточно долго, чтобы нейтрализовать угрозу. Если против одного дрона человек-оператор еще может справиться, то против роя беспилотников его возможности резко снижаются. Лазеры способны мгновенно переключаться между целями, но точное удержание луча на нужной точке остается сложной задачей, особенно в условиях реального боя.
Тренировка искусственного интеллекта
Для решения этой проблемы NPS совместно с Центром военно-морских вооружений Дальгрен (NSWC Dahlgren Division), компаниями Lockheed Martin и Boeing, а также Исследовательской лабораторией ВВС США (AFRL) разрабатывает систему отслеживания для лазерного оружия, использующую ИИ. Новая технология должна не только повышать точность наведения, но и компенсировать атмосферические искажения, которые могут отклонять лазерный луч от цели.
Для тренировки ИИ-алгоритмов использовалась 3D-печатная модель дрона Reaper из титаново-алюминиевого сплава. Её сканировали в инфракрасном диапазоне и с помощью радара, имитируя изображения, которые мог бы увидеть оптический прицел в условиях плохой видимости. В результате было создано две базы данных по 100 000 изображений, на которых обучалась система. Это позволило алгоритму не только идентифицировать цель и её положение в пространстве, но и выбирать оптимальную точку для атаки.
Обучение проводилось в три этапа: сначала на синтетических данных, затем на комбинации искусственных и реальных изображений, а в заключении — исключительно на реальных данных. Последний метод показал наилучшие результаты.
Следующим шагом станет полевое тестирование с применением радара и оптических систем для отслеживания реальных целей. На данном этапе оператор всё ещё будет управлять некоторыми аспектами процесса.
«Система уже работает в реальном времени внутри нашего трекингового комплекса», — отмечает Эрик Монтэг, специалист по обработке изображений из Дальгрена. По его словам, в этом году планируется демонстрация технологии автоматического выбора точек прицеливания в рамках системы наведения. При этом для тестирования алгоритма нет необходимости применять боевой лазер. Исследователи уже сотрудничают с другими проектами, такими как High Energy Laser Expeditionary (HELEX), чтобы испытать разработку в реальных условиях.
Результаты исследования опубликованы в научном журнале Machine Vision and Applications.
