Применение нейросетей в современных военных технологиях: возможности и вызовы

Нейросети воспроизводят функционирование нейронов в человеческом мозге и способны обрабатывать информацию, обнаруживать закономерности и принимать решения, основанные на этой информации. Значение и роль нейросети в гражданской сфере и в военном деле.

Рубрика Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 13.12.2024
Размер файла 18,3 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Применение нейросетей в современных военных технологиях: возможности и вызовы

Владимиров Д.М., Алексеев А.А.

Аннотация: в работе рассмотрено, как нейросеть может использоваться в военном деле. военное управление нейросеть военный

Ключевые слова: военное управление, нейросеть, ИИ в военном деле.

Vladimirov D.M., Alekseev A.A.

USE OF NEURAL NETWORKS IN MODERN MILITARY TECHNOLOGIES: OPPORTUNITIES AND CHALLENGES

Abstract: the paper considers how a neural network can be used in military affairs.

Keywords: military management, neural network, AI in military affairs.

Нейросеть, что это такое?

Нейросеть -- математическая модель, работающая по принципам нервной системы живых организмов. Ее основное назначение -- решать интеллектуальные задачи, т.е. те задачи, которые нет изначального заданного алгоритма действий и спрогнозированного результата.

Технологии нейросети являются одной из ведущих и наиболее важных технологий. Они стали настоящим прорывом в области искусственного интеллекта и машинного обучения, позволяя компьютерам анализировать, понимать и принимать решения на основе сложных данных.

Нейросети воспроизводят функционирование нейронов в человеческом мозге и способны обрабатывать информацию, обнаруживать закономерности и принимать решения, основанные на этой информации.

Нейросети находят применение во многих сферах, включая медицину, финансы, транспорт, рекламу, живопись, музыку и многое другое. Они используются для решения сложных задач, таких как распознавание лиц, прогнозирование погоды, рекомендации товаров, голосовое управление, автономное вождение и другие.

Однако, рост нейросетей также приводит к появлению новых вызовов и вопросов. Такие проблемы, как объяснимость и интерпретируемость результатов, этические аспекты, защита данных и конфиденциальность становятся важными. Нейросети требуют осторожного применения и грамотного использования, чтобы получить максимальную пользу от их возможностей и минимизировать возможные риски.

Несмотря на эти вызовы, нейросети продолжают эволюционировать и улучшаться. Новые архитектуры и алгоритмы непрерывно разрабатываются, чтобы достичь высокой точности и эффективности. Большие объемы данных и все большая вычислительная мощность позволяют создавать более сложные и улучшенные модели нейросетей.

Нейросеть в гражданской сфере

Нейросети имеют широкий спектр применения в гражданской сфере и вносят существенный вклад в различные области жизни людей. Вот некоторые примеры их применения:

1. Медицина: Нейросети используются для диагностики заболеваний, обнаружения рака, анализа медицинского изображения (такого как рентгены, МРТ и КТ), прогнозирования заболеваний и оптимизации лечения.

2. Финансы: Нейросети применяются для различных задач в финансовом секторе, таких как прогнозирование цен на акции и валюты, анализ рынков, обнаружение финансовых мошенничеств.

3. Транспорт и логистика: Нейросети используются для управления транспортом, детекции и классификации объектов на дорогах, прогнозирования трафика, оптимизации маршрутов и улучшения безопасности.

4. Реклама и маркетинг: Нейросети используются для персонализации рекламы, прогнозирования предпочтений потребителей, анализа поведения пользователей и сегментации целевой аудитории.

Это лишь некоторые примеры применения нейросетей в гражданской сфере. С каждым днем появляются новые возможности использования. Роль нейросетей стремительно растёт, способствуя прогрессу и улучшению жизни людей.

Нейросеть в военном деле

Военная сфера также активно применяет нейросети и приобретает значительную пользу от их применения. Некоторые примеры использования нейросетей в военной области включают:

1. Анализ образов и разведка: Нейросети применяются для анализа изображений с различных датчиков, таких как аэрофотосъемка или видеонаблюдение, для распознавания и классификации объектов, определения позиций и трассировки движения. Один из ярких примеров - это раскрытие ИИ- стартап Reface, которая спутниковым снимкам распознаёт принадлежность военной техники к роду войск государства. Данный стартап сейчас используется Россией в специальной военной операции на территории ЛНР, ДНР и Украины.

2. Беспилотные летательные аппараты (БПЛА): Нейросети используются для навигации, посадки и развертывания БПЛА. Они позволяют БПЛА обнаруживать препятствия, распознавать цели, планировать и выполнять миссии. Например, Ливанская шиитская группировка "Хезболла" опубликовала видеозаписи применения беспилотных аппаратов "Khatif-1" и "Ababil-2T" ("Qasef-2K") в отношении израильских объектов, техники и транспортных средств, развёрнутых в районе Ливанской границы.

3. Кибербезопасность: Нейросети применяются для обнаружения хакерских атак и аномалий в сетевом трафике, классификации угроз, анализа больших объемов данных и прогнозирования уязвимостей. На данный момент нет достоверной информации, кто именно наносит ущерб информации и базами данных России и Украины. Так как, в России и в Украине, существуют хакерские группировки, которые атакуют сервера разных стран и определить, кто именно атаковал достаточно сложно.

4. Автономная техника: Нейросети используются для развития и улучшения автономных систем, таких как беспилотные автомобили, роботы и дроны. Они позволяют им распознавать окружающую среду, принимать решения и действовать на основе собранных данных. Самый простой пример в наше время это дроны. Раньше на каждый дрон нужен был один пилот, но с осени 2023 года, Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГ*АиК) запустил проект, где ведутся разработки массового управления дронами. Нейросети будет управлять одновременно несколькими дронами для создания картографических и геодезических карта, то есть человек перестанет управлять дронами вручную. Ему будет достаточно сообщить нейросети, что ему нужно сделать. Разуметься эта технология, будет использоваться в военной операции, для разведки или для массового поражения противниками дронами- камикадзе. Также в 2023 году на выставке "Армия-2023" был представлен дрон- камикадзе Z-53. Российские конструкторы, создавшие дрон "знамя", внедрили систему наведения с интегрированным искусственным интеллектом, использующим без вовлечения человеческого оператора автоматизированную систему наведения, умеющую распознавать существенное число целей. Причем подобные решения не встречались среди ранних образцов компании ZALA. Дрон спроектирован с учётом групповой охоты, где в качестве ударной части используется 5-килограммовая боевая начинка. По задумке изобретателей, рой таких БПЛА предназначен накрывать одним заходом на цель позиции РСЗО и зенитных батарей, либо бронетанковые колонны на марше

5. Системы поддержки принятия решений: Нейросети используются для анализа и обработки больших объемов данных, помогая прогнозировать события, определять приоритеты, улучшать качество принятие решений и планирование военных операций. В 2022 году началось применение систем поддержки принятия решения с искусственным интеллектом для Воздушнодесантных войск, а именно «Полет-К» с «Андромедой-Д» и «Кассиопеей-Д». «Полет-К» был разработан для создания автоматизированной системы управления парашютно-десантным (десантно-штурмовым) батальоном. «Андромедой-Д» завершилась создание отдельных подвижных и стационарных изделий и комплекса средств автоматизации (КСА) тактического звена управления (часть, соединение). «Кассиопеей-Д» - это совершенствование полевых компонентов, создаваемой АСУ ВДВ для всех звеньев управления Воздушно-десантных войск на основе разработки базового комплекса средств связи. Каждый из этих проектов, помогает курсантам принимать решения в сложных боевых действиях.

6. Симуляторы: Нейросети применяются для создания виртуальных сред и симуляций. Создаются различные виртуальные условия сценариев и действий военнослужащих не только индивидуально, но и в составе групп, помогая обучить курсантов и военнослужащих действовать в стрессовых ситуациях, вести бой, разведывать местность и другое. Зимой 2021 года Главный радиочастотный центр (ГРЧЦ) планировал внедрить ИИ в обучение военнослужащих в узкопрофильных профессиях. На данный момент используется ИИ и нейросеть, которая сама генерирует разные ситуации боя, как нападение, оборона, атак и другое. Нейросеть используется для ускоренного обучения военнослужащих. На данный момент -- это программа больше используется в США. В России используют гибрид, то есть курсанты проходят обучение в виртуальной реальности, а навыки оттачивают на полигоне.

Военное использование нейросетей также вызывает вопросы этики и безопасности, особенно в контексте автономных систем и решений. Разработчики нейросетей и военные организации должны учесть подобные вопросы и гарантировать соответствие принципам международного права и нормам управления.

А можно ли победить в войне с помощью нейросети?

Нейросети являются мощным инструментом и могут применяться для улучшения конструкции военной техники, разведки, принятия решений и других аспектов военной деятельности. Однако, война - сложный и многогранный процесс, где важны не только технические возможности, но и политические, социальные и моральные факторы.

Победа в войне зависит от множества факторов, включая стратегическое планирование, тактическое применение, обучение и подготовки военных, уровень командования и лидерства, присутствие союзников и дипломатические навыки. Нейросеть может быть полезным инструментом, но ни как не способом гарантированной победы в войне, так как война - это гораздо более комплексный процесс, вовлекающий не только технологии, но и людей, их эмоции, решения.

Заключение

В войне будущего, нейросеть представляет собой мощный инструмент, который может быть применен в различных аспектах военного дела. Она имеет потенциал повысить эффективность управления, анализа и обработки больших объемов данных и помощи в принятии более информированных решений на тактическом и стратегическом уровнях управления. Однако, важно учитывать этические нормы и аспекты безопасности использования нейросети в военном деле, особенно когда речь идет о автономных системах или вооруженных роботах. Необходимо гарантировать соблюдение международного права и этических норм, а также обеспечить открытый и ответственный подход к использованию этих технологий в военных операциях.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Словарь Ожегова [Электронный ресурс]. URL: https://slovarozhegova.ru/view_search.php (дата обращения: 20.11.2023);

2. Хабр. Нейронная сеть для ведения боевых действий. Какая война может быть с технологически развитой страной? [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/articles/671948/ (дата обращения: 20.11.2023);

3. Дзен. Нейросети в военном деле [Электронный ресурс]. URL: https://dzen.ru/a/ZBm7vYXn2AJOlm (дата обращения: 21.11.2023);

4. Военное обозрение. Искусственный интеллект: применение в военнотехнической сфере [Электронный ресурс]. URL: https://topwar.ru/181682- iskusstvennyj-intellekt-primenenie-v-voenno-tehnicheskoj-sfere.html (дата

обращения: 21.11.2023);

5. Хабр. ГРЧЦ планирует перенять зарубежный опыт применения игрового ИИ для обучения российских военных [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/news/593609/ (дата обращения: 23.11.2023);

6. Хабр. «Военный ИИ на основе нейросети атаковал собственного оператора во время учений?» Давайте разберёмся [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/741116/ (дата обращения: 24.11.2023);

7. Конт. В России создали технологию на основе ИИ, которая позволяет одновременно контролировать до 500 тыс. дронов [Электронный ресурс]. URL: https://cont.ws/@fruct/2665255 (дата обращения: 24.11.2023);

8. Армейский сборник. В.Разников, В.Елистратов. Система поддержки принятия решения с искусственным интеллектом для Воздушно-десантных войск [Электронный ресурс]. URL: https://army.ric.mil.ru/Stati/item/372265/ (дата обращения: 24.11.2023).

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Авторская разработка модели измерительного нейрона в рамках эквисторной структуры измерительной нейросети, формируемые на ней ассоциативно-проективные измерительные структуры. Повышение метрологических характеристик аналогово-цифрового преобразователя.

    дипломная работа [1,4 M], добавлен 25.10.2013

  • Особенности использования навигационно-временных технологий в ходе военных действий. Необходимость, возможности и способы учета геофизических параметров атмосферы в интересах повышения точности местоопределения потребителей навигационной информации.

    автореферат [97,4 K], добавлен 27.12.2010

  • Сферы и условия эффективного применения легированных полимеров, устройства на их основе. Функции и значение полимерной электроники: фотодиодов, транзисторов, светодиодов. Исследование и оценка главных преимуществ, недостатков электропроводящих полимеров.

    контрольная работа [822,8 K], добавлен 08.06.2016

  • Понятие, виды, структура светодиодов, их свойства и характеристики, особенности принципа работы. Возможности, недостатки и эффективность светодиодных ламп. Применение органических светодиодов при создании устройств отображения информации (дисплеев).

    реферат [587,6 K], добавлен 23.07.2010

  • Проектирование системы отображения информации, с помощью которой на экране монитора можно отображать информацию методом линейчатого малоформатного растра. Функциональная схема устройства, принципы формирования горизонтальной и вертикальной разверток.

    курсовая работа [119,0 K], добавлен 20.07.2010

  • Роль внедрения информационных технологий. Особенности передачи информации, возможности и недостатки разработок многоканальных систем. Экспериментальное исследование основных параметров и характеристик. Описание принципиальной схемы приемопередатчика.

    контрольная работа [1,3 M], добавлен 19.02.2009

  • Построение нормированной диаграммы направленности антенны в полярной системе координат. Последовательность решения с применением пакета программ Mathcad 14. Предельное расстояние, на котором земная станция будет принимать сигналы космического аппарата.

    курсовая работа [900,8 K], добавлен 16.10.2014

  • Понятие и обзор современных систем передачи информации, исследование основ преобразования сигналов и характеристик цифровых фильтров. Общая характеристика и специфические признаки процесса построения цифрового фильтра на основе полиномов Бернштейна.

    дипломная работа [740,3 K], добавлен 23.06.2011

  • Принципы формирования трехмерной картинки и их использование в современных технологиях 3D-виденья. Основные понятия трехмерной графики. Сущность стереодисплея. Современные 3D-телевизоры: анализ конструктивных особенностей нескольких моделей ведущих фирм.

    реферат [21,7 K], добавлен 15.12.2013

  • Определение своего базового адреса, исходя из двух последних цифр шифра. Создание программы, обеспечивающей функционирование микропроцессорной системы ввода-вывода дискретной информации на базе БИС КР580 ВВ55 программируемого параллельного интерфейса.

    курсовая работа [328,7 K], добавлен 22.04.2014

  • Проект технической составляющей системы защиты речевой информации на объекте информатизации. Функциональные каналы утечки информации. Расчет возможности существования акустического канала утечки информации за пределами помещения по методу Покровского.

    курсовая работа [2,2 M], добавлен 13.04.2013

  • Информационные процессы, их роль в жизни общества. Сбор, извлечение и передача хранимой информации. Канал связи, кодирующее и декодирующее устройство. Виды информации и их кодирование. Понятие системы счисления. Роль средств массовой информации.

    курсовая работа [305,4 K], добавлен 21.02.2009

  • Описание выявленных функциональных каналов утечки информации. Методологические подходы к оценке эффективности защиты речевой информации. Расчет возможности существования естественного акустического канала утечки информации по методу Н.Б. Покровского.

    курсовая работа [3,6 M], добавлен 06.08.2013

  • Описание связи, как технической базы, обеспечивающей передачу и прием информации между удаленными друг от друга людьми или устройствами. Принципы и средства связи, основанные на использовании электрической энергии. Основные параметры телефонного сигнала.

    тезисы [393,2 K], добавлен 04.05.2009

  • Классическое шифрование передачи криптографического ключа. Протоколы квантовой криптографии, их сущность и содержание. Анализ возможности передачи конфиденциальной информации по квантовым каналам связи. Способы исправления ошибок при передаче информации.

    курсовая работа [394,3 K], добавлен 08.05.2015

  • Количественные закономерности передачи, хранения и обработки информации. Описание ансамбля сообщений совокупностью возможных сообщений и их вероятностей. Определение количества информации, содержащееся в одном сообщении. Кодирование префиксным кодом.

    контрольная работа [297,1 K], добавлен 21.05.2015

  • Понятие чип-карты, ее значение и применение для санкционированного доступа к информации, распространение на современном этапе и принцип действия. Порядок создания "фальшивой" чип-карты и сферы ее применения, методика и этапы программирования карт.

    реферат [69,9 K], добавлен 09.05.2009

  • Звукозапись – процесс записи звуковой информации с целью её сохранения и последующего воспроизведения. Характеристика механической звукозаписи. Фонодокумент – аудиовизуальный документ на ленточном или дисковом носителе, содержащий звуковую информацию.

    курсовая работа [84,3 K], добавлен 04.03.2011

  • Анализ требований по устойчивости к внешним воздействиям. Выбор материалов для изготовления печатной платы и способов защиты устройства от дестабилизирующих факторов. Методы обеспечения надёжности РЭА, его ориентировочный расчёт. Сборка печатного узла.

    курсовая работа [87,9 K], добавлен 30.01.2015

  • Дискретные способы модуляции, основанные на дискретизации непрерывных процессов как по амплитуде, так и по времени. Преимущество цифровых методов записи, воспроизведения и передачи аналоговой информации. Амплитудная модуляция с одной боковой полосой.

    реферат [1,7 M], добавлен 06.03.2016

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.