В КВЦ «Патриот» с 22 по 28 августа прошел международный научно-технический форум «Армия-2021». В работе форума приняли участие представители 117 иностранных государств, направившие свои официальные военные делегации, из которых 36 — были высокого уровня. Общее количество представителей иностранных военных ведомств превысило 500 человек. На полях форума проведено 87 двусторонних встреч — 37 из них прошли с иностранными партнерами по линии Минобороны России, Минпромторга, ФСВТС. По линии АО «Рособоронэкспорт» и предприятий военно-промышленного комплекса состоялось 50 двусторонних встреч. На специализированной выставке «Военное образование — передовые технологии и цифровая трансформация» свой научно-технический задел продемонстрировали вузы и довузовские организации Минобороны России.
Такой разнообразный искусственный интеллект
В рамках деловой программы форума «Армия-2021» была выделена специальная пометка «искусственный интеллект», которой обозначались все мероприятия, связанные с использованием ИИ, но все они были разного качества. Например, круглый стола «Большие данные, нейротехнологии и квантовые технологии», организованный Минобрнауки, также был помечен как относящийся к тематике искусственного интеллекта, однако в реальности рассматривался набор разработок, которые проводились в рамках Федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014 — 2021 годы». Из участников программы, коих было более 2 тыс., были, видимо, выбраны те, которые максимально отвечали заявленной теме круглого стола. В реальности значительная часть представленных разработок, похоже, финансируется и разрабатывается достаточно давно — чуть ли не с советских времён, хотя их перспективность отрицать сложно. Однако к тематике искусственного интеллекта их отнести было очень проблематично.
Например, Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова представил технологию прямохаотической связи, которую можно использовать для получения данных с различных IoT-датчиков. Ее очень сложно привязать к теме искусственного интеллекта, разве, что в качестве источника накопления данных для обучения. Эта беспроводная технология передачи данных на скоростях до 20 МБит/с в радиусе 20 метров с помощью сигнала с «шумовым» спектром в принципе является очень перспективной. Особенно если учесть, что передача данных предполагается в диапазоне 3-5 ГГц, где по задумке должны работать технологии 5G. А ведь на разработку технологии было уже потрачено 10 млн бюджетных рублей и еще 1,4 млн внебюджетных средств, и в результате были разработаны активная RFID-метка, акустический сенсор и ретранслятор сигнала.
Еще одним примером, слабо связанным с тематикой искусственного интеллекта, но также включенного в круглый стол Минобрнауки был доклад ИТЦ УП РАН, который был посвящен оптическим, акустическим и акустооптическим методам контроля объектов. Сама технология гиперспектрометра, которая используется для контроля изображений, конечно очень важна и перспективна — она позволяет создать фотографию объекта, где каждый пиксель будет являться отдельной спектрограммой. По такому изображению можно многое сказать о материалах, из которых сделан попавший в кадр объект. Однако тема также слабо связана с искусственным интеллектом, разве что для анализа подобного изображения можно будет применять методы оптического распознавания — правда, про это в докладе сказано не было ничего.
Хотя были на круглом столе и доклады, где технология искусственного интеллекта все-таки была основной. Например, два доклада по заявленной тематике прочитал директор НИИ «Наукоемких компьютерных технологий» Александр Бухановский. В первом докладе он представил технологию сохранения предсказательных моделей искусственного интеллекта в блокчейн для организации их продажи в рамках платформы для кооперации поставщиков больших данных. Проект интересен для торговцев большими данными — им не нужно будет раскрывать свои «сырые данные», но достаточно подготовить на их основе прогнозную модель, поместить ее в блокчейн и можно этот продукт продавать или обмениваться с другими участниками рынка. Подобный маркетплейс может оказаться удобен для формирования банка данных для обучения различных моделей искусственного интеллекта. Второй его доклад был посвящен методам выявления девиантного поведения в сети Интернет по анализу посещения социальных сетей.
Не менее интересной теме, явно связанной с искусственным интеллектом, был доклад заведующего кафедрой информационной безопасности Курского государственного университета Леонида Крыжевича, который был посвящен разработкам беспилотного автомобиля для бездорожья. Университетом была сделана модель автомобиля, снабженного сонарами, который пытался самостоятельно найти маршрут в лесу с препятствиями в виде деревьев. Для обучения был разработан симулятор езды по пересеченной местности, с помощью которого было проще и быстрее обучить искусственный интеллект правильно находить маршрут по бездорожью.
Впрочем, в рамках «Армии-2021» были и мероприятия, на которых действительно обсуждали перспективы развития технологий искусственного интеллекта. В частности, наиболее интересной оказалась панельная дискуссия «Фундаментальные основы технологий ИИ», которая была организована уже Министерством обороны РФ. В ней приняли участие профильные научные институты, которые давно и успешно занимаются развитием искусственного интеллекта: МФТИ, ФИЦ ИУ РАН, МГУ им. М.В. Ломоносова. На этой дискуссии как раз и обсуждалось современное положение дел в развитии технологий искусственного интеллекта в России с точки зрения математических концепций.
Центральный доклад прочитал заведующий отделом ФИЦ ИУ РАН д.ф.-т.н Михаил Забежайло, который рассказал о формировании на западе и у нас в России третьей волны развития технологий искусственного интеллекта. Первая была в прошлом веке, когда были сформулированы основные принципы построения экспертных систем принятия решений с помощью правил, вторая — в начале этого века и основывалась она на методах статистического анализа данных от байесовского индуктивного вывода до искусственных нейронных сетей и машинного обучения, а третья — только формируется в частности в рамках проектов программы AIE DARPA.
Методы ИИ, которые разрабатываются в рамках проектов этой “третьей волны”, предполагают порождение новых гипотез и генерацию эмпирических теорий на основе анализа данных. То есть создание таких методов обработки информации, чтобы их можно было легко понимать и интерпретировать. Эти технологии позволяют обобщать данные таким образом, чтобы в явном виде формулировать выявляемые ими закономерности. К задачам, решаемым с помощью этого класса технологий, относится, например, определение устойчивости интерполяционных зависимостей и поиск причин такой устойчивости. Такой искусственный интеллект не просто может вывести закон, который отражен в собранных данных, но и выявить причины его устойчивость и границы применимости. Возможность порождения подобных интерпретируемых гипотез и законов позволяет строить системы ситуационного управления, которые работают с неполными данными в условиях неопределенности. Именно решение таких задач необходимо оборонным ведомствам для принятия управленческих решений во время противостояния с противником.
В России разработкой подобного типа технологий занимается главный научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН Виктор Финн. Он еще в 70-х годах прошлого века разработал так называемый ДСМ-метод — метод автоматического порождения гипотез — который формализует схему правдоподобного и достоверного вывода, называемую ДСМ-рассуждением. С его-то помощью и можно создать технологию третьей волны.
БПЛА с самозарядом
Впервые в рамках форума «Армия-2021» прошел научно-практический фестиваль робототехники и инновационных технологий «РобоАрмия». Гостям фестиваля была продемонстрирована интерактивная выставка, увлекательные мастер-классы, управление дронами, бои роботов, научные шоу и виртуальный гипермузей.
Кроме того, на форуме «Армия-2021» был представлен уникальный БПЛА, который умеет подзаряжаться от воздушных линий электропередач. Он был разработан Тюменским высшим военно-инженерным командным училищем именем маршала инженерных войск Алексея Прошлякова (ТВВИКУ). Главным предназначением данной разработки является увеличение дальности ведения инженерной разведки с возможностью подзарядки аккумулятора от проводов воздушных линий (ВЛ) электропередач при оборудовании БПЛА устройством отбора мощности и токовыми клещами. При минимальном заряде аккумулятора, коптер, с помощью специально разработанного устройства отбора мощности, крепится к ВЛ электропередач и подзаряжается до полного заряда батареи. Таким образом, беспилотному летательному аппарату не требуется возвращение к оператору, то есть он может постоянно вести наблюдение без прерывания инженерной разведки.
