Heli Posted June 7, 2018 Author Share Posted June 7, 2018 Elbit Systems представила систему анализа тактической обстановки MAY, которая в режиме реального времени обеспечивает автономную акустическую разведку, улучшая ситуационную осведомленность и время реакции для служб безопасности в городских условиях и пограничных областях Компактные и неприхотливые акустические датчики работают в режиме 24/7 через проводные и беспроводные линии связи, программное обеспечение обнаруживает акустические аномалии (стрельба оружия, сирены, крики) и выдает предупреждения значимых событиях http://www.monch.com/mpg/news/c5i/3508-elbit-may-system.html Link to comment Share on other sites More sharing options...
Heli Posted October 12, 2018 Author Share Posted October 12, 2018 Агентство перспективных оборонных проектов (DARPA) Пентагона запустило программу разработки системы, которая будет в реальном времени автоматически распознавать цели на изображениях, выдаваемых радиолокационной станцией истребителя в режиме синтезированной апертуры. Как пишет Aviation Week, программа получила название TRACE (Target Recognition and Adaption in Contested Environments, распознавание целей и самообучение в боевых условиях). По оценке военных, решить поставленную задачу поможет машинное обучение. Программа рассчитана на четыре года. Продолжительность первого этапа составит два года. За это время четыре участника должны будут разработать алгоритмы распознавания целей и создать систему с низким энергопотреблением. В ходе второго этапа длительностью полтора года участники должны будут доработать программное обеспечение и адаптировать созданные ими системы для установки на опытовый самолет для летных испытаний. Третий полугодовой этап будет предусматривать летные испытания системы. В конечном счете DARPA рассчитывает получить устройство массой не более 1,4 килограмма и с потребляемой мощностью не более 20 ватт. Для сравнения, масса наземной станции автоматического распознавания целей составляет около 45,4 килограмма, а потребляемая ей мощность — чуть менее одного киловатта. Бортовая система должна быть построена с использованием архитектуры «система-на-чипе» с производительностью 25-50 гигафлопсов на один ватт потребляемой энергии. Распознавание наземных целей должно производиться с высокой точностью по изображениям с разрешением не хуже 30 сантиметров, полученных с работающего в режиме синтезированной апертуры радара. Наконец, система должна быть самообучающейся: впервые обнаружив новую цель, данные о которой отсутствуют в базе, она должна дать хотя бы точное указание на класс найденной техники, а впоследствии уже безошибочно указывать такие же цели. Готовая система будет использоваться в первую очередь на истребителях семейства F-35 Lightning II. Устройство должно быть выполнено по открытой архитектуре, чтобы сторонние разработчики в перспективе могли дополнять ее возможности. Как ожидается, в первом этапе программы TRACE примут участие компания Arlington. Leidos, Woburn и Teledyne Scientific and Imaging. На последующих этапах разработки новой системы часть участников будет отсеяна. В настоящее время летчики боевых самолетов распознают наземные цели либо сами, ли при помощи автоматизированной системы распознавания по шаблонам. В среднем на распознавание одной цели летчиком уходит три-четыре минуты. При скорости полета в 900-1100 километров в час к тому времени, когда пилот сможет точно определить тип увиденной радаром техники и принять решение о нанесении удара, самолет улетит от цели на расстояние по меньшей мере 30 километров. Автоматизированная система распознавания целей по шаблонам представляет собой наземное оборудование с большой базой данных об основных параметрах известных военным типов техники. При пользовании такой системой радиолокационные данные с истребителя передаются на наземный пункт, где на изображении уже выявляются и распознаются цели. Затем сведения о той техники, которую удалось распознать, отправляются обратно на боевой самолет. Этот процесс также требует времени и не всегда доступен в боевых условиях. https://nplus1.ru/news/2016/05/26/fighters ВМС США также ведут разработки в этой области Link to comment Share on other sites More sharing options...
Heli Posted December 1, 2018 Author Share Posted December 1, 2018 BAE Systems заключили контракт с DARPA контракт ценой 9,2 млн. $ на разработку машинных алгоритмов распознавания и идентификации радиосигналов в зашумленном фоне https://www.monch.com/mpg/news/ew-c4i-channel/4565-darpa-contracts-bae-systems.html Link to comment Share on other sites More sharing options...
Heli Posted May 10, 2019 Author Share Posted May 10, 2019 ДАРПА начинает программу Air Combat Evolution (ACE) по созданию искусственного интеллекта для ведения воздушного боя программное обеспечение должно быть способно вести ближний воздушный бой без вмешательства человека https://www.theregister.co.uk/2019/05/09/ai_fighter_planes_darpa/ Link to comment Share on other sites More sharing options...
KHV Posted May 23, 2019 Share Posted May 23, 2019 Не знаю,почему эту статью обошли боком,как по мне очень интересная. Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (англ. Defense Advanced Research Projects Agency — DARPA) профинансирует шесть организаций в рамках программы Next-Generation Nonsurgical Neurotechnology (сокращённо «N3» и в переводе «Следующее поколение нехирургической нейротехнологии»), впервые объявленной в марте 2018 года. В программе будут участвовать Мемориальный институт Баттелла, Университет Карнеги — Меллона, Лаборатория прикладной физики Университета Джона Хопкинса, Исследовательский центр Пало-Альто (PARC), Университет Райса и компания Teledyne Scientific, которые имеют собственные команды учёных и исследователей в области разработки двунаправленных нейрокомпьютерных интерфейсов. DARPA рассчитывает, что эти технологии в будущем позволят квалифицированным военным напрямую управлять активными системами киберзащиты и роями беспилотных летательных аппаратов, а также использовать их для совместной работы с компьютерными системами при выполнении сложных многозадачных миссий. «DARPA готовится к будущему, в котором сочетание беспилотных систем, искусственного интеллекта и киберопераций может приводить к ситуациям, требующим слишком быстрой скорости принятия решений, чтобы эффективно справляться с ними без помощи современных технологий» — сказал доктор Аль Эммонди (Dr. Al Emondi), менеджер программы N3. «Создав доступный интерфейс мозг-машина, который не потребует хирургического вмешательства, чтобы его использовать, DARPA сможет предоставить армии инструмент, позволяющий командирам миссий осмысленно участвовать в динамических операциях, которые проходят на сверхбыстрых скоростях». https://3dnews.ru/987848 По ссылке больше) [url=https://3dnews.ru/987848][/url] Link to comment Share on other sites More sharing options...
nickbolt Posted May 23, 2019 Share Posted May 23, 2019 Нейроинтерфейсы пока только развиваются.Кстати,есть успехи (от той же Дарпы) во вживлении электродов крыскам(сами назвали "швейной машинкой" ) Рязань 3600\32 Я несерьезен, каждая моя фраза-сарказм. Link to comment Share on other sites More sharing options...
Heli Posted May 9, 2020 Author Share Posted May 9, 2020 Skunk Works продемонстрировала ВВС США в тестовых полетах на АБ Edwards подвесной контейнер с элементами искусственного интеллекта, который автоматически ищет цели и ориентируется на них https://www.flightglobal.com/military-uavs/lockheed-martin-skunk-works-demos-autonomous-reconnaissance-pod/138296.article#.XrYgj4ejXRY.twitter Link to comment Share on other sites More sharing options...
arcivanov Posted June 4, 2020 Share Posted June 4, 2020 К июлю 2021 ВВС США собирается подготовить ИИ способный вести автономный воздушный бой. https://insidedefense.com/daily-news/rapid-autonomy-development-team-sets-18-month-plan-autonomous-fighter-jet Link to comment Share on other sites More sharing options...
ED Team SL PAK Posted June 4, 2020 ED Team Share Posted June 4, 2020 Искусственный интеллект будет имитировать Российскую армию. Официальные представители Агентства перспективных исследовательских оборонных проектов министерства обороны США в Арлингтоне, штат Вирджиния, на прошлой неделе выпустили запрос по проекту «Создание сражения в машинном боевом обучении с тактикой противника» (COnstructive Machine-learning Battles with Adversary Tactics - COMBAT). В рамках COMBAT должны быть разработаны алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) для генерации моделей поведения соединений противника бригадного уровня, которые будут атаковать и реагировать на действия "дружественных сил" в симуляционных экспериментах. https://bmpd.livejournal.com/4048936.html Link to comment Share on other sites More sharing options...
Heli Posted June 5, 2020 Author Share Posted June 5, 2020 (edited) К июлю 2021 ВВС США собирается подготовить ИИ способный вести автономный воздушный бой. https://insidedefense.com/daily-news/rapid-autonomy-development-team-sets-18-month-plan-autonomous-fighter-jet прекрасная новость Edited June 6, 2020 by Heli Link to comment Share on other sites More sharing options...
Heli Posted July 10, 2020 Author Share Posted July 10, 2020 (edited) Американская компания Calspan Corporation получила контракт Агентства перспективных оборонных разработок (DARPA) министерства обороны США, согласно которому должна будет модифицировать учебные самолеты L-39 Albatros чешского производства таким образом, чтобы ими могла управлять система искусственного интеллекта. Согласно сообщению компании, модификация самолетов будет вестись в рамках программы ACE (Air Combat Evolution). Программа ACE предполагает разработку системы искусственного интеллекта, который сможет вести маневренный ближний воздушный бой. Система должна быть обучаемой — она будет учиться воздушному бою аналогично курсантам-людям, начиная простыми маневрами и заканчивая фигурами высшего пилотажа. Конечной целью программы ACE является создание системы искусственного интеллекта для боевых беспилотников, включая беспилотных ведомых, которые будут прикрывать пилотируемые истребители. В рамках контракта DARPA, рассчитанного на четыре года, компания Calspan Corporation должна будет оснастить до четырех учебных самолетов L-39 электродистанционной системой управления с открытой архитектурой. Благодаря этой системе компании — участницы ACE смогут установить на самолеты свои системы искусственного интеллекта. В конечном итоге модифицированные L-39 будут использоваться для испытаний систем искусственного интеллекта, которые будут управлять ими в том числе и во время учебного воздушного боя. https://nplus1.ru/news/2020/07/10/ai-albatros Edited July 10, 2020 by Heli Link to comment Share on other sites More sharing options...
arcivanov Posted August 20, 2020 Share Posted August 20, 2020 Link to comment Share on other sites More sharing options...
arcivanov Posted August 20, 2020 Share Posted August 20, 2020 Прямая трансляция. Локхид выигрывает. Link to comment Share on other sites More sharing options...
Кош Posted August 20, 2020 Share Posted August 20, 2020 прекрасная новость Главное чтобы у серийной машины возможность дистанционного управления отсутствовала аппаратно. Иначе вся эта авантюра будет насмарку. ППС АВТ 100 60 36 Ф < | > ! ПД К i5-10600k/32GB 3600/SSD NVME/4070ti/2560x1440'32/VPC T-50 VPC T-50CM3 throttle Saitek combat rudder Link to comment Share on other sites More sharing options...
arcivanov Posted August 20, 2020 Share Posted August 20, 2020 Главное чтобы у серийной машины возможность дистанционного управления отсутствовала аппаратно. Иначе вся эта авантюра будет насмарку. Вы много знаете о захваченных спутниках и т.п.? Удаленные системы управления таки очень безопасны. Реальных ситуаций с захватом зашифрованных каналов таки нет. Link to comment Share on other sites More sharing options...
Кош Posted August 21, 2020 Share Posted August 21, 2020 Вы много знаете о захваченных спутниках и т.п.? Удаленные системы управления таки очень безопасны. Реальных ситуаций с захватом зашифрованных каналов таки нет. 1. Знаю о захваченных и разбитых и захваченных и посаженных БПЛА. 2. У девайса с 12 амраамами и 6 мавериками вероятность перехвата управления должна быть строго равна нулю - один перехваченный аппарат способен наворотить дел в оперативном масштабе. 3. Это чисто инженерная, не теоретическая, задача. Конечно все это справедливо если вы имеете дело с технически развитым противником мотивированным на боевые действия а не паркет и парады. Именно для этого и нужен бот - бот автономен. И мне кажется что работать по воздуху боту будет легче чем по земле - есть формальные признаки вражеских целей. По земле, зная успехи ИИ и нейросетей в распознавании образов - пока имхо рано. ППС АВТ 100 60 36 Ф < | > ! ПД К i5-10600k/32GB 3600/SSD NVME/4070ti/2560x1440'32/VPC T-50 VPC T-50CM3 throttle Saitek combat rudder Link to comment Share on other sites More sharing options...
arcivanov Posted August 21, 2020 Share Posted August 21, 2020 1. Знаю о захваченных и разбитых и захваченных и посаженных БПЛА. 2. У девайса с 12 амраамами и 6 мавериками вероятность перехвата управления должна быть строго равна нулю - один перехваченный аппарат способен наворотить дел в оперативном масштабе. 3. Это чисто инженерная, не теоретическая, задача. Конечно все это справедливо если вы имеете дело с технически развитым противником мотивированным на боевые действия а не паркет и парады. Именно для этого и нужен бот - бот автономен. И мне кажется что работать по воздуху боту будет легче чем по земле - есть формальные признаки вражеских целей. По земле, зная успехи ИИ и нейросетей в распознавании образов - пока имхо рано. Все захваченные\посаженные БПЛА не имели систем шифрования в канале контроля и\или не имели автономии при потере сигнала контроля. Тут же будет автомат получающий наводящие (контролирующие внимание), а не управляющие команды. Link to comment Share on other sites More sharing options...
Heli Posted August 21, 2020 Author Share Posted August 21, 2020 (edited) В августе прошлого года агентство Defense Advanced Research Project Agency (DARPA) выбрало восемь команд для участия в серии испытаний. В список попали Aurora Flight Sciences, EpiSys Science, Georgia Tech Research Institute, Heron Systems, Lockheed Martin, Perspecta Labs, PhysicsAI и SoarTech (как можно понять, наряду с крупными подрядчиками оборонной промышленности, типа Lockheed Martin вопросом занимались и небольшие компании, вроде Heron Systems). Целью программы являлось создание ИИ-систем для боевых беспилотников и беспилотных ведомых, прикрывающих пилотируемые истребители. Учёные и военные рассчитывают, что ИИ сможет вести воздушный бой быстрее и эффективнее человека, снизить нагрузку на летчика, предоставив ему время для принятия важных тактических решений в рамках более масштабной боевой задачи. Первый этап AlphaDogfight Trials проводился в ноябре 2019 года в лаборатории прикладной физики университета Джонса Хопкинса. На нем нейросетевые алгоритмы, созданные разными командами, вели воздушный бой с системой искусственного интеллекта Red, созданной специалистами DARPA. Бои между алгоритмами велись в режиме 1х1 на низком уровне сложности. Второй этап испытаний прошел в январе 2020 года. Он отличался от первого повышенной сложностью. Заключительный этап испытаний, состоявшийся 20 августа 2020 года, можно было посмотреть в прямом эфире на . Испытания проводились в авиационном симуляторе FlightGear с использованием программной модели динамики полета JSBSim. В первых двух этапах нейросетевые алгоритмы управляли истребителями F-15C Eagle, а в третьем — F-16 Fighting Falcon. Как машина победила человека На третьем этапе испытаний нейросетевые алгоритмы сперва провели воздушные бои друг с другом. Победителем всех боев была признана система, созданная компанией Heron Systems. Воздушные бои велись на ближней дистанции с использованием только пушечного вооружения. Затем алгоритм Heron Systems провел воздушный бой с опытным летчиком-истребителем и инструктором ВВС США с позывным Banhger. Всего было проведено пять боев. ИИ-алгоритм одержал победу во всех. «Стандартные приёмы воздушного боя, которые изучают летчики-истребители, не сработали», — признал проигравший машине пилот. Но в последних раундах человек смог продержаться дольше. Причина в том, что ИИ не могли учиться на собственном опыте во время реальных испытаний. К пятому, последнему раунду воздушной схватки пилот-человек смог значительно изменить свою тактику, что и позволило продержаться намного дольше. Тем не менее, недостаточная скорость обучения опытного лётчика привела к его поражению. Другим победителем испытаний можно назвать глубокое обучение с подкреплением, при котором алгоритмы искусственного интеллекта снова и снова, иногда очень быстро, испытывают задачу в виртуальной среде, пока не разовьют нечто вроде понимания. Какой тип нейронной сети использовали разработчики, не раскрывается. Heron Systems использовала обучение с подкреплением для обучения нейронной сети. Во время обучения сеть провела четыре миллиарда симуляций. Второй результат в виртуальных воздушных боях показал алгоритм, разработанный компанией Lockheed Martin. Его подготовка также велась методом обучения нейросети с подкреплением. Немного деталей Ли Ритхольц, директор и главный архитектор искусственного интеллекта из Lockheed Martin, после испытаний рассказал журналистам, что попытка заставить алгоритм хорошо работать в воздушном бою сильно отличается от обучения программному обеспечению просто «летать», то есть поддерживать определённое направление, высоту и скорость. «Изначально компьютерная программа не понимает даже самые элементарные вещи, что ставит её в уязвимое положение по сравнению с любым человеком. Вам не нужно объяснять пилоту, что он не должен врезаться в землю. Это базовые инстинкты, напрочь отсутствующие у машины. Преодоление этого незнания требует обучения алгоритма тому, что за каждую ошибку приходится платить. Обучение с подкреплением вступает в игру, когда алгоритм назначает веса [затраты] каждому маневру, а затем повторно определяет эти веса по мере обновления своего опыта. Процесс сильно варьируется в зависимости от входных данных, включая сознательные и бессознательные предубеждения программистов в отношении того, как структурировать моделирование. В команде были жаркие споры на тему того, что лучше: написать программное правило, основанное на человеческих знаниях, чтобы ограничить ИИ, или позволить ИИ учиться методом проб и ошибок. Мы решили, что внедрение правил ограничивает производительность программы. Ей нужно учиться методом проб и ошибок», — рассказал Ритольц. Нет сомнений в том, что ИИ может учиться, и очень быстро. Используя локальные или облачные ресурсы для моделирования воздушных боёв, что он может повторять урок снова и снова на нескольких машинах. У Lockheed, как и у нескольких других команд, был пилот-истребитель. Они также могли запускать обучающие наборы на 25 серверах DGx1 одновременно. Но то, что они в конечном итоге производили, могло работать на одном GPU. Для сравнения, после победы Бен Белл, старший инженер по машинному обучению в Heron Systems, сказал, что их алгоритм прошёл не менее 4 млрд симуляций и приобрёл примерно 12 лет опыта. В итоге DARPA поздравили с победой стартап Heron Systems, чей алгоритм сумел обойти разработки более крупных компаний вроде Lockheed Martin. https://habr.com/ru/company/cloud4y/blog/516078/ Edited August 21, 2020 by Heli Link to comment Share on other sites More sharing options...
ED Team Yo-Yo Posted September 10, 2020 ED Team Share Posted September 10, 2020 https://hromadske.ua/posts/vijskovi-ssha-uspishno-viprobuvali-robopsiv-dlya-patrulyuvannya-teritoriyi-u-majbutnomu-voni-stanut-chastinoyu-armiyi Ніщо так сильно не ранить мозок, як уламки скла від розбитих рожевих окулярів There is nothing so hurtful for the brain as splinters of broken rose-coloured spectacles. Ничто так сильно не ранит мозг, как осколки стекла от разбитых розовых очков (С) Me Link to comment Share on other sites More sharing options...
arcivanov Posted September 10, 2020 Share Posted September 10, 2020 https://hromadske.ua/posts/vijskovi-ssha-uspishno-viprobuvali-robopsiv-dlya-patrulyuvannya-teritoriyi-u-majbutnomu-voni-stanut-chastinoyu-armiyi Восхождение по лестнице хреновое. Link to comment Share on other sites More sharing options...
Recommended Posts