CC BY
48Концептуальные основы применения технологий искусственного интеллекта
в системе материально-технического обеспечения Вооруженных Сил Российской Федерации
С.А. АНТИПОВА, кандидат физико-математических наук
Полковник запаса В.В. ЛАБЕЦ, кандидат технических наук
Подполковник запаса М.П. ФИЛЯЕВ, доктор технических наук
АННОТАЦИЯ ABSTRACT
Обосновано применение технологий искусственного интеллекта в перспективных системах поддержки принятия решений. Сформированы концептуальные основы применения искусственного интеллекта в системе материально-технического обеспечения ВС РФ, включающие базовые принципы и подходы к решению рассматриваемой проблемы.
Интеллектуальные информационные технологии, искусственный интеллект, материально-техническое обеспечение, система поддержки принятия решений.
The paper substantiates the use of artificial intelligence technologies in promising decision support systems and forms the conceptual basis for the use of artificial intelligence in the logistical support system of the Armed Forces of the Russian Federation, including the basic principles and approaches to solving the problem.
KEYWORDS
Intelligent information technologies, artificial intelligence, logistics, decision support system.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
СЛОЖНОСТЬ современных форм применения войск (сил) и способов ведения вооруженной борьбы требует постоянного совершенствования тылового и технического обеспечения, а также повышения эффективности управления ими. Система материально-технического обеспечения (МТО) войск (сил) является в том числе сложной логистической системой, для которой применение интеллектуальных информационных технологий — уже сложившаяся мировая тенденция1.
Об этом свидетельствует практика Тыла Вооруженных Сил, которая еще с 70-х годов прошлого столетия неразрывно связана с широким внедрением передовых информационных технологий и автоматизации управления на основе динамичного развития советской вычислительной техники (рис. 1).
На рубеже 1970—1980-х годов были разработаны научно-методологические основы моделирования и автоматизации управления тылом2, которые включали в свой состав комплексы математических моделей типовых процессов тыло-
вого обеспечения. При этом следует отметить, что указанные математические модели носили сугубо аналитический характер и в их основе лежали алгоритмы решения различных расчетных задач. Практическая реализация таких алгоритмов в достаточно мощных комплексах средств автоматизации того времени, таких как АСУТ «Лаванда» и «Сайгак», позволяла осуществлять управление тыловым обеспечением войск в автоматизированном режиме и значительно сокращать сроки и время, отводимое на решение тыловых задач3.
Рис. 1. Эволюция производительности советской вычислительной техники
Необходимость развития систем автоматизации управления процессами МТО войск (сил) на современном этапе обусловлена существованием двух противоречивых обстоятельств. С одной стороны, в современных условиях высокой динамики изменения ситуации в ходе подготовки и ведения операций управление МТО войск (сил) постоянно усложняется, возрастают объемы анализируемой для принятия решений информации, с другой — повышаются требования к своевременности и качеству
принятия этих решений. Однако когнитивные способности человека-оператора имеют свой предел — с ростом объема, вариабельности и скорости поступления информации значительная ее часть должным образом практически не анализируется, как показано на рисунке 2.
Развитие вооружения и военной техники, в том числе высокоточного оружия, обусловливает организацию эффективного управления МТО войск (сил) в условиях возрастания вероятности полного или частичного уничтожения запасов материальных
Рис. 2. Проблема обработки информации на основе когнитивной деятельности человека-оператора и пути ее решения
средств, объектов коммуникаций, сил и средств МТО, что требует учета всех возникающих событий в едином времени. В связи с этим математическое моделирование процессов МТО войск (сил) на основе применения ранее разработанных аналитических методов4, в современных условиях затруднено. Это повышает актуальность внедрения в управление имитационных моделей, позволяющих использовать иные подходы к формализации и исследованию этих процессов5. В свою очередь, практическое применение имитационных моделей в качестве базовых элементов современных систем поддержки принятия решений (СППР) органов военного управления (ОВУ) МТО войск (сил) характеризуется значительными временными затратами. Осуществление поиска рационального варианта применения сил и средств тылового и технического обеспечения в заданных условиях оперативной обстановки в реальном времени не соответствует требованиям по оперативности.
Разорвать замкнутый круг отмеченных проблемных вопросов в ближайшей перспективе представляется возможным только на основе применения интеллектуальных информационных технологий, а в ряде
случаев — отдельных технологий искусственного интеллекта (ИИ).
Безусловно, технологии поддержки решений ОВУ МТО к настоящему времени уже эволюционировали от автоматизации решения различных расчетных задач до применения комплексов математического (имитационного) моделирования типовых процессов тылового и технического обеспечения и продолжают свое развитие в направлении применения технологий ИИ. Эту тенденцию можно охарактеризовать как дальнейшую интеллектуализацию деятельности должностных лиц ОВУ МТО (рис. 3).
Рассматриваемый как четвертая промышленная революция искусственный интеллект стал реальностью в современном мире, перспективы его развития в настоящее время практически всеми военными специалистами ассоциируются в первую очередь с информатизацией, роботизацией, автоматизацией управления войсками (силами) и оружием6'7. Технологическая независимость России в эпоху цифровой трансформации предусматривает ускоренный переход от импорто-замещения отдельных элементов ИИ-инфраструктуры к интегрированной отечественной экосистеме
Рис. 3. Эволюция технологий поддержки решений в направлении интеллектуализации деятельности должностных лиц ОВУ МТО в зависимости от основных факторов развития компьютерных технологий
программно-аппаратных комплексов, включающей разработку специализированного программного обеспечения, серверного и коммутационного оборудования, локализацию производства электронно-компонентной базы.
Несмотря на то что на сегодняшний день имеется немалое количество публикаций по перспективам применения ИИ в военной сфере, большая часть работ по данному вопросу носит обзорный характер, имеет место ряд противоречий по возможностям и способам применения технологий в различных видах (родах) Вооруженных Сил (ВС). В настоящей статье на примере системы МТО ВС РФ предпринята попытка обобщить имеющийся научно-технический задел по рассматриваемому направлению, сформулировать основную идею и определить вектор движения к достижению поставленной цели — интеллектуализации данной системы в среднесрочной перспективе.
При этом в первую очередь целесообразно рассмотреть два ключевых фактора, которые в целом определяют особенности применения технологий ИИ в системе МТО.
Во-первых, необходимо подчеркнуть, что анализ состава и структуры системы МТО на современном этапе свидетельствует о том, что она представляет собой сложнейшую организационно-техническую систему, включающую более десяти основных подсистем по видам обеспечения, кардинально отличающихся по решаемым задачам, но тесно взаимосвязанных между собой и активно взаимодействующих с внешней средой. Методы ведения военных операций в настоящее время выдвигают все новые и новые требования к организации процессов их материально-технического обеспечения8. В связи с этим рассматриваемая система должна обладать развитым свойством адаптивности к изменяющимся условиям функционирования и воздействиям
внешней среды и сохранять устойчивость в случаях:
• нанесения противником массированных ударов по объектам хранения вооружения и военной техники, складской инфраструктуры войск и местной экономической базы;
• массовых разрушений на объектах сети военно-автомобильных и железных дорог;
• разрушений объектов аэродромной сети, морских и речных портов и значительного снижения их пропускной способности;
• нанесения противником ударов непосредственно по силам и средствам тылового и технического обеспечения войск, приводящих к существенному снижению их боеспособности.
Очевидно, что в этих условиях эффективное функционирование системы МТО без должной интеллектуальной информационной поддержки на всех уровнях управления практически неосуществимо.
Вторым ключевым фактором, определяющим основные направления применения технологий ИИ в системе МТО, является необходимость уточнения понятия интеллектуальных информационных систем и технологий, роли и места ИИ в их составе.
Интеллектуальные информационные технологии формируются в ходе разработки информационных систем в целях повышения эффективности принятия решений в условиях, связанных с возникновением проблемных ситуаций с множеством исходов (вариантов)9. Любой процесс или объект описывается в виде некоторой модели, которая впоследствии используется в качестве основы для проведения моделирования, в том числе компьютерного, определяя организационный и технический облик современных интеллектуальных систем.
Интеллектуальной можно назвать техническую или программную систему, способную решать ряд задач, традиционно считающихся творческими и принадлежащих к определенной предметной области, знания о которой хранятся в долгосрочной памяти такой системы. Поэтому структура типовой интеллектуальной системы обычно включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный пользовательский интерфейс.
В настоящее время можно наблюдать неуклонную тенденцию к интеллектуализации аппаратного обеспечения и специального программного обеспечения (СПО) деятельности должностных лиц в различных сферах деятельности. Основные функции интеллектуальных систем — это решение задач разной вычислительной сложности, предполагающее поиск эффективных алгоритмов ее понижения, в том числе для управления базами знаний, обеспечения достоверности и валидности логических выводов и т. д. Интеллектуализация, как правило, осуществляется за счет разработки как специальных аппаратных средств (например, нейрокомпьютеров, специальных ускорителей вычислений), так и СПО (экспертных систем, баз данных, решателей задач, средств разработки и отладки и т. д.).
Определение понятия «интеллектуальная система» было предложено в различной интерпретации еще во второй половине прошлого столетия различными зарубежными и отечественными исследователями: Н. Винером, В. Глушковым, А. Китовым, А. Ляпуновым и др. Система считается интеллектуальной, если в ней реализованы три следующие базовые функции:
• представления и обработки знаний (информации);
• осмысления;
• действия.
В свете данной тенденции ИИ можно рассматривать и как свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, традиционно являющиеся прерогативой человека, и как технологию создания интеллектуальных систем.
Современное состояние технологий ИИ характеризуется объединением методов и подходов, разработанных в рамках относительно не связанных между собой научных исследований. При разработке технологий искусственного интеллекта используют достижения науки в программной инженерии, биологии, радиофизике, микроэлектронике, освоении космического пространства, создании беспилотного транспорта и беспроводных сетей нового поколения и т. д.
Прорыв в данной области стал возможен в том числе за счет стремительного развития современных информационных технологий и разработки мощных вычислительных средств, например, графи-
ческих (GPU) процессоров с тысячами ядер, оптимизированных для выполнения множества параллельных задач; тензорных процессоров (TPU) и др. Вообще говоря, до 2010 года одним из основных методов повышения производительности компьютеров было увеличение тактовой частоты процессора. Появление GPU с программируемым конвейером привлекло внимание многих исследователей, в том числе в нашей стране, к возможности использования графического оборудования для проведения специализированных вычислений.
Так, основные технологии ИИ, рассматриваемые на современном этапе (рис. 4) и реализующие когнитивные функции распознавания, осмысления и действия, так или иначе зависят от возможностей и конфигурации вычислительной техники, а в более широком смысле — от достижений микроэлектронной промышленности.
Рис. 4. Основные технологии ИИ, исследуемые на современном этапе развития
ИИ в военном деле представляет собой область научных исследований, в рамках которой разрабатываются модели, системы и устройства, имитирующие интеллектуальную
деятельность оператора (восприятие различной информации, логическое мышление), а также робототехниче-ские комплексы, применяемые в сфере вооруженной борьбы. Исследо-
вания в данной области изначально велись по двум основным направлениям, базирующимся на:
а) применении экспертных систем, основанных на знаниях (простейшие системы поддержки принятия решений для жестко регламентированных небольших, с точки зрения данных, систем) — так называемый символьный ИИ;
б) эволюционных алгоритмах оптимизации.
С недавнего времени одним из основных направлений рассматриваемых исследований стало машинное обучение и внедрение нейросетевых алгоритмов.
Экспертные системы были одними из первых действительно успешных форм программного обеспечения ИИ в 1970-х годах. Экспертная система, как правило, делится на две подсистемы: механизм вывода и базу знаний. База знаний представляет факты и правила, а механизм вывода применяет правила к известным фактам для вывода новых фактов. Механизмы логического вывода также могут включать возможности объяснения и отладки, применять логические правила, основанные на фактах из базы знаний, сформированной экспертами. Эти правила обычно имеют форму логических операторов «если, то, иначе». Тем не менее возможности их применения для обработки огромных массивов данных сильно ограничены. Результаты работы напрямую зависят от компетентности и согласованности экспертов, формирующих правила выработки решений, при этом отсутствие даже малой части входных данных, используемой в модели, делают его неработоспособным подходом, так как решения основаны на очевидных закономерностях и не учитывают скрытые связи и взаимозависимости.
Эволюционные алгоритмы — направление в ИИ (раздел эволюци-
онного моделирования), которое использует и моделирует процессы естественного отбора. По сути, является вариантом решить задачу, когда нет других способов подобрать параметры, кроме как перебором. По факту — «умный» перебор. Область их применения довольно узкая: известно лишь о нескольких действительно успешных случаях промышленного применения подобных алгоритмов. Как правило, данные алгоритмы используются совместно с методологией многоагентного обучения с подкреплением для нахождения оптимального поведения объектов в условиях динамически меняющихся требований.
Применение машинного обучения предполагает, что система обучается, а не программируется явно. Ей передаются многочисленные примеры, имеющие отношение к решаемой задаче, а она находит в этих примерах статистическую структуру, которая позволяет системе выработать правила для автоматического решения задачи.
Применение нейросетевого подхода (глубокого обучения — подобласти машинного обучения), в котором основная роль отводится применению многопараметрических архитектур нейронных сетей, является основным и на данный момент одним из самых перспективных концептуальных направлений развития ИИ.
Как правило, большая часть технологий ИИ применяет в качестве основы искусственные глубокие нейронные сети и может быть использована для повышения эффективности функционирования, в том числе сил и средств системы МТО, а также коррелирует с направлениями основных прорывных исследований в этой области и заделом ведущих зарубежных стран10,11.
Таким образом, рассмотренные выше факторы позволяют сформи-
ровать концептуальные основы применения технологий ИИ в системе МТО, под которыми предлагается понимать совокупность ключевых идей, принципов и подходов, обеспечивающих достижение поставленной цели.
Очевидно, что концепция применения технологий ИИ должна включать как стратегические, так и тактические цели, а также способы их достижения; она является частью общей методологии повышения эффективности системы МТО ВС РФ.
Концептуальные основы применения технологий ИИ в системе МТО ВС РФ включают:
• цели и принципы применения технологий ИИ в системе;
• проблемные вопросы и задачи, связанные с применением технологий ИИ в системе МТО, и пути их решения.
Исходя из этого, основными целями применения ИИ в системе МТО предлагается рассматривать:
• повышение эффективности действий сил и средств МТО войск (сил) на основе широкого внедрения в процессы реализации ими функциональных задач элементов (технологий) ИИ;
• повышение эффективности управления силами и средствами МТО войск (сил) на основе широкого внедрения в процессы управления ими современных СППР.
Внедрение технологий ИИ в систему МТО должно строиться на единых принципах и подходах. При этом разнообразие сил и средств, объектов МТО, а также методов и алгоритмов управления ими в совокупности определяют актуальность формирования так называемой иерархии принципов применения технологий ИИ в рассматриваемой системе. Данную иерархию на верхнем уровне образуют следующие группы принципов: универсальная, процессная, специальная.
В универсальную группу предлагается включить такие основные принципы, как адаптивность, рациональность и эффективность.
Под адаптивностью при применении технологий ИИ в рассматриваемой предметной области целесообразно понимать способность внедряемой технологии к ее модификации в соответствии с условиями и особенностями функционирования отдельного объекта МТО, реализации процесса МТО в целом или его отдельных этапов.
Принцип рациональности предполагает обоснованную целесообразность применения той или иной технологии ИИ в сравнении с другими альтернативными интеллектуальными информационными технологиями с учетом целей решения выявленного проблемного вопроса.
Принцип эффективности в применении ИИ требует обеспечения при этом наилучшего результата по отношению к затрачиваемым на его внедрение ресурсам.
Группу процессных принципов применения ИИ составляют такие традиционные принципы, как информативность, синхронность, надежность, целевая направленность. В совокупности они определяют правила построения и реализации организованных, т. е. упорядоченных процессов, что в полной мере относится и к рассматриваемой предметной области.
При этом информативность предполагает возможность получения достоверной информации о состоянии отдельного объекта или всей системы, где внедрена та или иная технология ИИ. Принцип надежности обусловливает способность объекта или системы, в которой применяется ИИ, сохранять в заданных пределах значения всех параметров, характеризующих качество их функционирования. Принцип синхронности обеспечивает сохранение временного соответ-
ствия между отдельными этапами совершенствуемого процесса МТО при применении технологии ИИ.
К группе специальных принципов целесообразно отнести, например, вариативность и интерактивность. Первый из этих принципов предполагает достижение целей воздействия на объект или систему путем применения совокупности технологий ИИ и их использования в зависимости от условий применения. Применение принципа интерактивности при внедрении ИИ предполагает наличие в оперативном режиме устойчивой обратной связи с модернизируемым объектом, процессом или системой.
Комплексное применение рассмотренных выше принципов позволяет реализовать основную концептуальную идею внедрения технологий ИИ в систему МТО ВС РФ. Она заключается в проведении постоянного мониторинга проблемных вопросов, так называемых «узких мест», существующих как в действиях сил и средств МТО, так и в процессах управления ими. Последующее решение выявленных проблемных вопросов целесообразно осуществлять на основе целенаправленного поиска существующих технологических решений применения ИИ с учетом его возможной интеграции с другими интеллектуальными информационными технологиями.
Данный подход предполагает применение ИИ на отдельных этапах для решения частных задач, реализуемых в масштабных процессах тылового и технического обеспечения войск. При этом ключевым условием, определяющим целесообразность внедрения той или иной технологии ИИ в процесс МТО, должна являться низкая эффективность или невозможность решения выявленного проблемного вопроса на основе другой известной ранее интеллектуальной информационной технологии (автоматизации, компьютерного моделирования).
Предлагаемая концептуальная идея применения технологий ИИ в системе МТО кардинально отличается от складывающейся в настоящее время тенденции поиска реализованных в гражданской сфере технологических решений на основе ИИ и определении возможности их реализации в военной сфере, т. е. по принципу «что есть и где это можно применить».
Определение проблемных вопросов и задач, связанных с применением технологий ИИ в системе МТО, основывается на том, что она является комплексной, многоуровневой и сложной системой, которую можно декомпозировать, как было отмечено выше, на ряд основных составных подсистем:
• материального обеспечения;
• транспортного обеспечения;
• технического обеспечения;
• коммунально-эксплуатационного обеспечения;
• ветеринарно-санитарного обеспечения;
• обеспечения экологической безопасности;
• обеспечения пожарной безопасности;
• управления МТО.
В зависимости от решаемых каждой подсистемой задач, можно сделать первичные выводы об общих направлениях применения технологий ИИ (в том числе их целесообразности) и смежных информационных технологий (рис. 5—7).
Вопросы коммунально-эксплуатационного обеспечения (КЭО) занимают особое место в общей совокупности задач МТО войск (сил). Это обусловлено, с одной стороны, спецификой собственно КЭО как составной части тылового обеспечения, а с другой — минимальными отличиями организации КЭО в мирное и военное время. Внедрение технологий ИИ в систему функционирования
органов КЭО позволит структурировать процесс обработки массивов как статистической разнотипной информации об объектах коммунального
хозяйства, так и данных, получаемых с приборов учета, беспроводных датчиков контроля (температуры, влажности и т. д.).
Материальное обеспечение
Подсистема обеспечения горючим и ракетным топливом
Роботизация складской и обеспечивающей инфраструктур службы горючего.
Разработка интеллектуальны* роботов погрузки, разгрузки, массовой заправки техники горючим и контроля качества горючего.
Детальное {посуточное} прогнозирование расхода и потерь горючего в коде боевых действий
Подсистема продовольственного обеспечения
Подсистема вещевого обеспечения
Роботизация складской и обеспечивающей инфраструктур продовольственной
службы.
Разработка интеллектуальных роботов погрузки, разгрузки продовольствия, комплектования индивидуальны* рационов питания, приготовления пищи и хлебопечения
Роботизация складской и обеспечивающей инфраструктур вещевой службы.
Разработка интеллектуальных роботов пошива и комплектования предметов военной одежды, обмундирования и обуви
Рис. 5. Основные направления применения технологий ИИ в подсистеме материального обеспечения
Техническое обеспечение
Подсистема рзкетно-технического и артиллери и с коте к ни ческ о го обеспечения
Подсистема та н котехн и ческо го обеспечения
Подсистема автотехн и ческого обеспечения
Подсистема метрологического обеспечения
Робо1изация складской и обеспечивающем инфраструктур службы РА В, разработка интеллектуальных роботов технической разведки, эвакуации и ремонта PA8.
Детальное (посуточное) прогнозирование расхода и потерь PAS и В i и в операциях (боевых действиях)
Роботизации складской и обеспечивающей инфраструктур бронетанковой службы, разработка интеллектуальных роботов технической разведки, эвакуации и ремонта
б ТВ.
Детальное (посуточное) прогнозирование расхода и потерь БТВ в операциях (боевых
действиях]
Роботизация складской и обеспечивающей инфраструктур автомобильной службы, разработка интеллектуальны« роботов технической разведка, эвакуации и ремонта АТ и имущества.
Детальное (посуточное) прогнозирование расхода и потерь АТ в операциях (боевых действиях)
Роботизации складской и обеспечивающей инфраструктур ВИТ. разработка интелпектуальных роботов для производства и испытаний ВИТ.
Детальное (посуточное) прогнозирование расхода и потерь ВИТ в операциях (боевых
действиях).
Автоматизированная поверка и реминг средств измерения из состава образцов 8ВТ
Подсистема технического обеспечения по службам материального обеспечения
Детальное (посуточное) прогнозирование расхода и потерь технических средств сл!ужб материального обеспечения войск (сил) в операциях (борных действиях). Разработка интеллектуальных беспипотных роботов технической разведки, эвакуации и ремонта техники ты па
Рис. 6. Основные направления применения технологий ИИ в подсистеме технического обеспечения
Транспортное обеспечение
Подсистема дорожного обеспечения Дорожная разведка и регулирование движения на ВАД с использованием интеллектуальных наземных и воздушных беспилотных аппаратов
Подсистема автотранспортного обеспечения Организация движения автомобильных колонн с беспилотным управлением автотранспортом
Подсистема воинских перевозок Интеллектуальная поддержка принятия решений и планирования воинских перевозок
Подсистема вспомогательного флота Роботизация складской и обеспечивающей инфраструктур вспомогательного флота в основных пунктах базирования и пунктах маневренного базирования. Разработка интеллектуальных беспилотных средств доставки МС в удаленные районы морей и океанов. Создание беспилотных поисково-спасательных роботов, средств измерения физических попей и размагничивания кораблей. Автономные самообучаемые дроныг спасательные роботы
Подсистема применения Железнодорожных войск Техническая разведка железных дорог на основе использования интеллектуальных беспилотных аппаратов и роботизированных комплексов для восстановления ж\ц. Детальный прогноз возможных разрушений и объемов восстановительных работ на »VI направлениях
Рис. 7. Основные направления применения технологий ИИ в подсистеме транспортного обеспечения
Оценка динамики передачи вирусных инфекций в стаде, ранняя и надежная диагностика заболеваний нейросетевыми методами обработки, психографический и эмоциональный анализ поведения животных на основе технологий компьютерного зрения — примеры направлений применения элементов ИИ в подсистеме ветеринарно-санитарного обеспечения.
Актуальным является проведение ориентированных фундаментальных и прикладных исследований в области ИИ и использование полученных результатов для разработки и внедрения программной платформы мониторинга и управления климатическими и экологическими рисками в рамках реализации Национальной стратегии развития искусственного интеллекта12 и Энергетической стратегии РФ13 для поддержки управленческих решений по снижению
углеродного следа. Также и в Морской доктрине14 особое место уделено отслеживанию экологических проблем Арктического региона и Северного морского пути, определению мер по повышению их безопасности — развитию систем связи и позиционирования, технологий предикативного прогнозирования чрезвычайных ситуаций, что коррелирует с задачами экологического обеспечения системы МТО по контролю объектов Министерства обороны, оказывающих негативное влияние на окружающую среду.
Основными элементами подсистемы обеспечения пожарной безопасности являются мероприятия по выполнению комплекса организационных и технических мероприятий, направленных на предотвращение пожаров и их тушение, ликвидацию чрезвычайных ситуаций, повышение живучести объектов, создание условий для
Основная концептуальная идея внедрения технологий ИИ в систему МТО ВС РФ заключается в проведении постоянного мониторинга проблемных вопросов, так называемых «узких мест», существующих как в действиях сил и средств МТО, так и в процессах управления ими. Последующее решение выявленных проблемных вопросов целесообразно осуществлять на основе целенаправленного поиска существующих технологических решений применения ИИ с учетом его возможной интеграции с другими интеллектуальными информационными технологиями.
защиты и эвакуации людей, вооружения, техники и материальных ценностей в чрезвычайных ситуациях в условиях мирного и военного времени. Одним из возможных направлений применения технологий ИИ может явиться разработка системы противопожарной защиты, которая будет сочетать в себе сенсорные датчики и камеры, устанавливаемые в зданиях (сооружениях) и взаимодействующие между собой (диспетчерским пунктом управления) в режиме реального времени. Данные с них могут быть обработаны интеллектуальными алгоритмами в целях оперативного обнаружения очагов задымленности или отслеживания динамики распространения огня.
Типичными и актуальными с точки зрения применения технологий ИИ в системе управления МТО являются разработка специализированных интеллектуальных решений для анализа, обработки различных потоков информации, административно-организационных документов, касающихся повседневной организаторской, хозяйственной деятельности штабов, войск (сил) и т. д.
Главная задача внедрения подобных решений — снижение нагрузки на должностных лиц, повышение степени релевантности при сборе, анализе и классификации различных данных. Сбор и интеллектуальная обработка неструктурированных (слабо структурированных) данных, а также
последующий автоматизированный обмен формализованной информацией в единой вычислительной сети с Центром, пунктами управления позволят повысить оперативность и качество принимаемых решений.
Проблемные вопросы, связанные с применением технологий ИИ в системе МТО ВС РФ, так или иначе пересекаются с фундаментальными технологическими ограничениями и препятствиями, возникающими в процессе разработки и внедрения технологий ИИ в российский промышленно-экономиче-ский сегмент.
В первую очередь к ним относятся задачи качественного сбора, подготовки разнородных массивов информации; обеспечение сверхвысокой надежности и скорости передачи данных; разработка суверенных отечественных нейросетевых архитектур, библиотек и фреймворков для работы с ними; использование мощной научной базы и современных высокопроизводительных программно-аппаратных платформ; необходимость использования нейросетей в связке с технологиями «цифровых двойников», имитационным моделированием и т. д.
Задача исследователей, разработчиков и военных инженеров заключается в преодолении этих и других проблем, что в среднесрочной перспективе позволит обеспечить эффективное и, что особенно важно,
безопасное функционирование тех или иных сложных технических систем в интересах материально-технического обеспечения ВС РФ. Отдельно стоит упомянуть о необходимости упрощения механизма управленческих процессов, возникающих на всем этапе жизненного цикла ИИ-моделей: от идеи до рабочего прототипа. Важно минимизировать при этом и бюрократические риски, и временные издержки.
Таким образом, в системе МТО первоочередные усилия по применению технологий ИИ должны быть направлены на замену тех процессов, в которых присутствуют явные риски для жизни военнослужащего, одно-
типность и повторяемость действий при реализации функциональных задач, свойственных каждой подсистеме, а также действий, реализация которых кратно ускорит когнитивную деятельность человека при управлении сложными программно-техническими комплексами. Вместе с тем основными триггерами для принятий решения о целесообразности внедрения ИИ в ту или иную подсистему МТО являются уровень исходной автоматизации процессов, способность к наращиванию вычислительных возможностей и модернизации, если речь идет об образцах специальной техники тыла, а также автоматизированной системы управления.
ПРИМЕЧАНИЯ
1 Буренок В.М. Современные мировые тенденции развития и применения систем материально-технического обеспечения действий войск // Вооружение и экономика. 2022. № 2 (60). С. 7—11.
2 Голушко И.М., Варламов Н.В. Основы моделирования и автоматизации управления тылом. М.: Воениздат, 1982. 237 с.
3 Аверин И.С. Перспективы автоматизации управления тыловым обеспечением войск // Наука и военная безопасность. 2006. № 4. С. 47—51.
4 Голушко И.М., Варламов Н.В. Основы моделирования и автоматизации...
5 Воробьев А.А., Филяев М.П., Як-шин А.С. Перспективы развития автоматизированной системы управления материально-техническим обеспечением // Наука и военная безопасность. 2019. № 3 (18). С. 67—74.
6 Галкин Д.В., Коляндра П.А., Степанов А.В. Состояние и перспективы использования искусственного интеллекта в военном деле // Военная Мысль. 2021. № 1. С. 113—124.
7 Протасов А.А., Ширманов А.В., Ра-доманов С.И. Современные задачи автоматизации органов военного управления на базе технологий искусственного интеллекта // Военная Мысль. 2022. № 2. С. 79—87.
8 Топоров А.В., Бондарь М.С., Ахметья-нов Р.В. Материально-техническая поддержка в бою и операции: проблемный вопрос и направления его разрешения // Военная Мысль. 2022. № 5. С. 46—59.
9 Интеллектуальные информационные системы в управлении знаниями. URL: https://www.sites.google.com/ site/upravlenieznaniami/ intellektualnye-informacionnye-sistemy-v-upravlenii-znaniami (дата обращения: 23.11.2022).
10 Антипова С.А., Тляшев О.М. Искусственный интеллект в сфере национальной безопасности: стратегическое противостояние КНР и США // Военная Мысль. 2021. № 7. С. 130—140.
11 Степанов А.В. Основные направления применения искусственного интеллекта в вооруженных силах ведущих зарубежных стран // Зарубежное военное обозрение. 2021. № 1. С. 30—35.
12 Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 года № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации».
13 Распоряжение Правительства Российской Федерации от 09.06.2020 №1523-р «Энергетическая стратегия Российской Федерации на период до 2035 года».
14 Указ Президента Российской Федерации от 31 июля 2022 года № 512 «Об утверждении Морской доктрины Российской Федерации».
