Рынок военных нейрокомпьютеров

Скляренко Р. П.

Применение нейрокомпьютеров в военной технике всегда вызывало интерес в первую очередь благодаря их преимуществам в быстродействии, небольшим габаритам и массам, а также малому энергопотреблению. Нейрокомпьютеры позволяют решать сложные и сверхсложные задачи, не возникавшие до недавнего времени просто из-за невозможности их решения с помощью линейных вычислительных средств. Применение нейросетевого логического базиса позволило перейти к новому отношению производительность – стоимость, за счет резкого повышения первой, основанной на автоматизации исследования предметной области, создания алгоритмов, моделирования, проверки релевантности моделей и обучению по принципу проб и ошибок.

Фирмами промышленно развитых страны мира, в первую очередь США, Великобритания и Япония, ведется интенсивное исследование и применение нейрокомпьютерной технологии при создании военной техники. Первая программа подобного рода бала выполнена США в 1987-1988 годах Лабораторией Линкольна Массачусетского института за счет военного бюджета. Особое внимание к данной сфере Президента США Дж.Буша позволило на начало 90-х годов достигнуть существенного прогресса, выражаемого в росте компаний разрабатывающих подобные средства.

По оценкам американских консалтинговых фирм за 90-е годы мировой рынок военных нейрокомпьютеров вырос со 100 млн. долларов до полутора миллиардов долларов. Сейчас количество фирм, занимающихся нейрокомпьютерами, приближается к 300, однако эта оценка крайне не объективна, благодаря большой скрытности подобных разработок.

Направления применения нейрокомпьютеров крайне разнообразны. Не заменима их роль в областях предполагающий недостаток информации в условиях динамичной среды с высоким уровнем шума, это в первую очередь космос, авиация, робототехника, пеленгация, энергетика, обработка информации, автоматические системы управления и коммуникация, медицина и статистика.

В 80-е годы США предполагали применение нейрокомпьютеров для управления мощным лазерным оружием в рамках Стратегической оборонной инициативы. Созданные наработки позволяют управлять кривизной зеркал в телескопах и поддерживать заданные параметры в высокоточных системах ориентации.

Применение нейрокомпьютеров наиболее наглядно можно понять в управлении космической робототехникой, в частности используемой на кораблях системы “Шаттл”: механическая рука, телероботы. Это позволяет значительно снизить нагрузку на оператора.

Успешно применяются нейросети в планировании работы антенных устройств, размещенных на спутниках. Обработка больших массивов информации, также может осуществляться непосредственно на спутнике, что позволяет избежать передачи с орбиты шума. Причем, нейронные сети позволяют обрабатывать на орбите даже изображения, что многократно упрощает процесс картографирования. Совмещение с экспертными системами позволяет реагировать на изменения поверхности в реальном масштабе времени.

Впечатляюще выглядит применение нейрокомпьютеров для распознавания облаков в различных диапазонах с вероятностью более 96% и составлением карт ветров.

Распознавание линейчатых структур на изображениях, таких как дрога, трубопровод, линия электропередач и т.п., позволяет в автоматическом режиме производить поиск признаков цивилизации на планетах других космических систем.

Предсказание повреждений космических станций вследствие столкновения с космическими частицами является еще одной важной областью, определяющей степень защиты станции и массу спутника выводимого на орбиту.

Система обеспечения безопасности полетов основанная на предсказание молний на космодроме во время запусков позволяет ослабить ограничения интервалов запуска, данная система может быть интегрирована в систему ПРО и систему командования на ТВД.

Перспективно применение нейросетевой системы при выборе маневров в воздушном бою на самолетах будущего поколения, поскольку воздушное боевое маневрирование содержит ситуации, отвечающие более одному правилу при наличие помех, с которыми линейные вычислительные средства справиться не могут. Система позволит летчику выбрать лучший маневр из нескольких возможных. Сети обучаются как летчики-курсанты, т. е. им предлагается большое число сценариев воздушного боевого маневрирования, для выбора оптимального, сети также обучаются реагировать на изменения внешних условий с учетом всех текущих данных борта.

Нейронные сети позволяют решить задачи связанные с технической диагностикой летательных аппаратов с применением методов неразрушающего контроля в реальном времени. Оценивается усталость и механические повреждения, как на Земле, так и в полете. Метод высокочастотного ультразвукового сканирования позволяет достигнуть почти 100% точности. Сети позволяют прогнозировать надежность всех систем применяемых как на самолете, так и в наземном управлении движением полетами.

Применяются нейрокомпьютеры и для распознавания типов самолетов по изображению, причем допускаются повороты профилей, смещения, изменение масштаба изображения, высокий уровень шума.

Нейросетевые алгоритмы и нейроктроллеры успешно применяются при обучении управлению вертолетом начинающих-пилотов. Обучение проходит автоматически, без участия человека: система управления вертолетом активно принуждает новичка увеличивать степень контроля над полетом для достижения определенного мастерства. Как и в истребительной авиации, здесь нейркомпьютеры могут отвечать за точный маневр пр