Использование нейросетей для решения военно-прикладных задач

1. Использование нейросетей для решения военно прикладных задач

Федеральное государственное бюджетное военное образовательное
учреждение высшего образования «Академия гражданской защиты
Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны,
чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных
бедствий имени генерал-лейтенанта Д.И.Михайлика»
Кадетский пожарно-спасательный корпус
Использование
нейросетей для
решения военно
прикладных задач
Автор проекта: кадет 2 взвода 2 курса
Коков Хамид Мухамедович
Руководитель проекта: Федотенков Александр Николаевич

2.

Цель работы: Изучить потенциал нейросетей в военно-оборонной сфере и их
влияние на эффективность военно-операционных задач.
Задачи: анализ текущих применений нейросетей, изучение интеграции
технологий, оценка будущих трендов в развитии.

3.

Актуальность работы
В 2023 году рынок военных технологий, включая ИИ и нейросети, был
оценен в 20 миллиардов долларов США и к завершению 2025 года принесет
рост более чем на 50%.
Уровень применения ИИ в военных сферах по версии McKinsey к 2025 году
составит 75%, если не более.
Актуальность работы определяется необходимостью внедрения передовых
технологий для поддержания конкурентоспособности и повышения общего
уровня безопасности.

4. Ч

Симуляторы
Анализ образов и
разведка
Системы поддержки
принятия решений
Автономная техника
Обучение
Ч
Cферы применения

5.

Анализ образов и разведка
Нейросети способны
анализировать визуальную
информацию с точностью до 95% в
идентификации объектов.
Пример: использование нейросетей
для анализа снимков беспилотников
позволяет обнаруживать изменения
на территориях с точностью 85%,
что значительно улучшает
результаты военных
разведывательных операций.(орлан30)

6.

Обучение
Внедрение нейросетей и виртуальной реальности (VR) в
обучение может увеличить уровень освоения материала
на 60%.
Сравнение традиционного обучения и VR показало, что
обучение с использованием VR соответствует реальным
ситуациям на 85% в отличие от 40% стандартного
обучения.

7.

Симуляторы
С помощью симуляторов на
основе нейросетей обучение
военнослужащих сокращается на
40% по сравнению с
традиционными методами.
Пример: тренажеры и симуляторы,
такие как "Synthetic Training
Environment", используются в
США и позволяют проводить
учения с 95% реализмом.

8.

Системы поддержки принятия решений
Нейросети анализируют данные в режиме реального времени, минимизируя время
принятия решения на 30%.
Примеры: системы «Полет-К» и «Андромеда-Д» используются для автоматизированного
анализа обстановки и принятия решения с точностью, достигнутой на уровне 90%.

9.

Ошибки ИИ и его использования
Система «Лаванда» была представлена как новый уровень автоматизации, но
30% операций закончились ошибками в идентификации, вызывая неправильные
действия.
Каскадное применение неправильно обученных моделей нейросетей может
приводить к непредсказуемым последствиям и крайне высокой стоимости
ошибок.
АОИ систематически наносила удары по целям в ночное время, когда рядом
находились их семьи, а не в ходе боевых действий. Такой подход был выбран
потому, что с точки зрения ИИ было проще обнаружить цели в их домах.
Тысячи палестинцев, большинство из которых женщины и дети, или люди,
не участвовавшие в боевых действиях, были уничтожены израильскими
авиаударами, особенно в первые недели войны, из-за решений программы ИИ.

10.

Примеры техники
Боевой многофункциональный
робототехнический комплекс «Уран-9»
Российская военная техника
активно внедряет ИНС для создания
автономных беспилотных систем.
Примером является боевой
многофункциональный
робототехнический комплекс «Уран9», который способен выполнять
разведывательные и боевые миссии
без участия человека в зоне
опасности.
ИНС в «Уран-9» позволяют
анализировать данные с сенсоров и
принимать решения о маневрах и
стрельбе.

11.

Примеры техники
Российские ракетные системы
активно внедряют инерциальные
навигационные системы (ИНС)
для повышения точности и
эффективности.
Например, крылатая ракета
«Калибр» оснащена ИНС, что
позволяет ей точно наводиться
на цель и эффективно поражать
важные объекты на больших
расстояниях.
Крылатая ракета «Калибр-СК»

12.

Примеры техники
Беспилотный грузовик КамАЗ-5350,
разработанный на базе военной техники,
подвергся внедрению ряда передовых
технологий. Среди них — система
технического зрения, дистанционное
управление с минимальным
вмешательством оператора, функции
автономного движения, усиленная
кибербезопасность и аварийная система
экстренного торможения. Для проверки
эффективности распознавания объектов
беспилотником были организованы
испытания на полигоне в Ногинске.
Беспилотный грузовик КамАЗ-5350

13.

Примеры техники
По словам разработчика Александра
Грязнова, дрон «Микроб» способен
самостоятельно
сопровождать
захваченную
цель
благодаря
интегрированной
ИИ-технологии
донаведения.
Грязнов
отметил
высокую скорость и устойчивость к
перегрузкам дрона. По его словам,
подразделение
Минобороны,
используя
40
«Микробов»,
уничтожило технику противника на
сумму, превышающую стоимость 3
тыс. произведённых БПЛА.
Дрон камикадзе «Микроб»

14.

Вывод:
В последние годы в России активно развивается
искусственный интеллект и внедряется в военной технике.
Некоторые образцы уже на вооружении. Ожидается
появление новых военных и невоенных робототехнических
комплексов с ИИ, полезных различным организациям.
Ситуация располагает к оптимизму, но важно помнить,
что ИИ — опасная технология и другие страны тоже ведут
разработки, поэтому необходимо сохранять лидирующие
позиции в этой области.