Министерство обороны США опубликовало «дорожную карту» развития военных роботов. Этот документ описывает видение того, какими должны стать беспилотные летательные аппараты, наземные, надводные и подводные роботы к 2042 году. В числе наиболее приоритетных направления развития таких систем военные назвали открытую архитектуру и модульность конструкции, высокую степень автоматизации для снижения нагрузки на оператора и формирование смешанных подразделений из людей и роботов.

Ведущие страны мира сегодня занимаются активной разработкой различных военных роботов: от разведывательных аппаратов до боевых, оснащенных оружием, систем. Военные полагают, что такие аппараты позволят солдатам эффективнее и быстрее решать самые разнообразные задачи. Кроме того, считается роботы позволят снизить потери во время боя, более эффективно вести разведку и наносить удары по целям противника. Наконец, роботизированные системы позволят значительно снизить или вовсе избежать сопутствующего ущерба при выполнении той или иной боевой задачи.

Американские военные уже активно используют роботов в военных операциях. В частности, в составе ВВС США числятся несколько типов беспилотных летательных аппаратов, которых военные используют для разведки и наблюдения, а также нанесения ударов по разведанным позициям противника. ВМС США применяют автономные необитаемые подводные аппараты для поиска мин, патрулирования входов в морские базы, обеспечения связи с подводными лодками и картографирования дна.

Согласно новой «дорожной карте» Пентагона, при разработке военных роботов следует больше внимания уделять нейросетевым технологиям. Предполагается, что роботы, оснащенные искусственным интеллектом, смогут стать напарниками солдат-людей на земле и в воздухе. Американское военное ведомство полагает, что благодаря искусственному интеллекту можно будет существенно повысить степень автономизации вооруженных роботов, которые смогут не только обнаруживать и брать на сопровождение цели, но также приоритизировать их, снижая нагрузку на оператора.

Оператор высоко автономных боевых систем должен будет лишь принимать решение об обстреле обнаруженных роботом целей. При этом вести огонь по целям по команде оператора и контролировать их уничтожение роботы смогут сами. В целом существенное повышение степени автономности разведывательных и боевых роботов позволит одному оператору-человеку одновременно управлять несколькими беспилотниками и наземными системами. Для сравнения, сегодня в расчет одного, например, ударного беспилотника входят по меньшей мере два человека: пилот и оператор сенсоров и вооружения.

В Пентагоне также полагают, что при развитии военных роботов следует делать упор на открытую архитектуру и модульность. Помимо прочего это позволит упростить обслуживание и модернизацию роботов, а также упростить интеграцию новых боевых машин в единую информационную сеть Пентагона, а также тактические сети. Открытая архитектура позволит сторонним компаниям создавать свои модули для роботов, что повысит конкуренцию и даст военным более широкий выбор различных дополнительных систем для роботизированной техники.

Наконец, открытая архитектура и модульность позволит добиться лучшего взаимодействия между управляемой и беспилотной техникой на уровне обмена данными. Это в свою очередь позволит существенно повысить эффективность смешанных подразделений роботов и людей. Последние, в свою очередь, в организационной структуре вооруженных сил смогут быстрее и эффективнее решать различные боевые задачи. В частности, благодаря тому, что роботы будут выполнять более рискованные действия. В целом, Пентагоне полагают, что первые роботы-напарники могут появиться в войсках между 2029-м и 2042 годом.

В конце августа 2018 года Агентство перспективных оборонных разработок (DARPA) министерства обороны США заказало американской компании Raytheon разработку нейросети, способной объяснить, почему она приняла то или иное решение. Эти наработки будут использованы в рамках масштабного проекта по созданию смешанных боевых подразделений. Проект получил обозначение XAI. Он предполагает создание нейросети, не уступающей в быстродействии обычным нейросетям, но способной показать всю цепочку анализа, на основании которого она приняла конкретное решение.

Автор: Василий Сычёв