Выявление нестандартного поведения посредством машинного обучения было применено почти десять лет назад при поиске террористов в Пакистане, когда алгоритмы вычисляли курьеров по данным мобильных звонков.
Проект JAIC, сейчас проходящий тестирование в американских ВВС, позволит оптимизировать плановое техническое обслуживание, сократив в итоге внеплановые работы почти на треть.
Инструмент Northern Arrow от израильской компании создан для помощи командирам в планировании миссий. Программа обрабатывает данные по различным переменным (позиции врага, характеристики оружия, местность, погода и т.д.). При обычной работе с картами и справочниками планирование миссии может занимать 12-24 часа. Northern Arrow владеет данными из книг и руководств, а также интервью с опытными командирами. И справляется с задачей за 2 минуты. В США существует подобная программа для военных CADET.
В то же время Northern Arrow и CADET работают с одинаковыми входными и выходными данными. Программное обеспечение DARPA Adversarial Intelligence and RAID предназначено для прогнозирования целей, движений и даже возможных эмоций вражеских сил в реальном времени на пять часов вперёд. В ранних тестах 2004-2008 годов RAID работал с большей точностью и скоростью, чем планировщики. В смоделированных двухчасовых боях в Багдаде человеческие команды терпели поражения. В настоящее время разработка RAID продолжается для полноценного применения в армии.
Наибольшие перспективы сегодня видят в обучающихся нейронных сетях. Так алгоритмы компании DeepMind показали успехи в компьютерных играх. В марте 2016 года алгоритм AlphaGo победил одного из лучших в мире игроков в игру Go. В декабре 2018 года другой алгоритм AlphaStar победил одного из сильнейших игроков в StarCraft II.
Заявляется, что уже существующие сегодня технологии позволяют поддерживать принятие решений в боевых действиях, благодаря массивному моделированию почти в реальном времени. Минобороны Британии уже закупает демонстратор технологий для создания единого командного пространства, подсказывающего как на министерском уровне, так и для тактических командиров.
На создание военных систем с ИИ в 2016 году Пентагон потратил более 20 млрд. долларов. С Пентагоном работают такие компании как Амазон и Майкрософт, которые активно развивают нейронные сети в коммерческих целях. Платят специалистам по ИИ очень хорошо. Базовый специалист в Амазоне и других гигантах имеет $200-250 тыс. в год. Опытный разработчик - $0,5 млн. Ведущий проекта $1 млн.
Китай очень внимательно наблюдает за американскими разработками и старается не отстать. Искусственный интеллект, большие данные, гибридный человеко-машинный разум, роевой интеллект и автоматизированное принятие решений наряду с автономными беспилотными системами с интегрированным искусственным интеллектом и интеллектуальными роботами - темы над которыми китайцы активно работают. Все свои успехи они намерены внедрить в каждый компонент боевых систем. В 2018 году в Китае было более тысячи компаний, работающих в сфере разработки ИИ, с долей 20% от общемирового объёма. В Штатах порядка 2000 компаний на которые приходится более 30% мировых разработок. По имеющимся прогнозам расходы на ИИ в 2022 году составят около 80 млрд. долларов. Россия по количеству компаний, занимающихся разработками ИИ, не входит даже в общемировую десятку.
Очевидно, что будущее сражение между ИИ на полях битвы развернётся между Китаем и США. США тотально превосходит во всём. Количество, качество, перспективные разработки. Россия имеет равноценный Штатам ядерный арсенал, способна делать неплохие авиационные двигатели. Но, в программном обеспечении и электронике Россия уже отстаёт от Китая. В промышленных и экономических возможностях, Россия отстаёт от Китая уже катастрофически. Китай сегодня стремительно наращивает научные исследования во всех сферах, пытаясь догнать или хотя бы не отстать от США. Китай имеет мощнейшую экономику, которая уже составляет серьёзную конкуренцию американской. В то же время Штаты сегодня остаются уверенным лидером. Смогут ли они удержать свою позицию - покажет время.
Проект JAIC, сейчас проходящий тестирование в американских ВВС, позволит оптимизировать плановое техническое обслуживание, сократив в итоге внеплановые работы почти на треть.
Инструмент Northern Arrow от израильской компании создан для помощи командирам в планировании миссий. Программа обрабатывает данные по различным переменным (позиции врага, характеристики оружия, местность, погода и т.д.). При обычной работе с картами и справочниками планирование миссии может занимать 12-24 часа. Northern Arrow владеет данными из книг и руководств, а также интервью с опытными командирами. И справляется с задачей за 2 минуты. В США существует подобная программа для военных CADET.
В то же время Northern Arrow и CADET работают с одинаковыми входными и выходными данными. Программное обеспечение DARPA Adversarial Intelligence and RAID предназначено для прогнозирования целей, движений и даже возможных эмоций вражеских сил в реальном времени на пять часов вперёд. В ранних тестах 2004-2008 годов RAID работал с большей точностью и скоростью, чем планировщики. В смоделированных двухчасовых боях в Багдаде человеческие команды терпели поражения. В настоящее время разработка RAID продолжается для полноценного применения в армии.
Наибольшие перспективы сегодня видят в обучающихся нейронных сетях. Так алгоритмы компании DeepMind показали успехи в компьютерных играх. В марте 2016 года алгоритм AlphaGo победил одного из лучших в мире игроков в игру Go. В декабре 2018 года другой алгоритм AlphaStar победил одного из сильнейших игроков в StarCraft II.
Заявляется, что уже существующие сегодня технологии позволяют поддерживать принятие решений в боевых действиях, благодаря массивному моделированию почти в реальном времени. Минобороны Британии уже закупает демонстратор технологий для создания единого командного пространства, подсказывающего как на министерском уровне, так и для тактических командиров.
На создание военных систем с ИИ в 2016 году Пентагон потратил более 20 млрд. долларов. С Пентагоном работают такие компании как Амазон и Майкрософт, которые активно развивают нейронные сети в коммерческих целях. Платят специалистам по ИИ очень хорошо. Базовый специалист в Амазоне и других гигантах имеет $200-250 тыс. в год. Опытный разработчик - $0,5 млн. Ведущий проекта $1 млн.
Китай очень внимательно наблюдает за американскими разработками и старается не отстать. Искусственный интеллект, большие данные, гибридный человеко-машинный разум, роевой интеллект и автоматизированное принятие решений наряду с автономными беспилотными системами с интегрированным искусственным интеллектом и интеллектуальными роботами - темы над которыми китайцы активно работают. Все свои успехи они намерены внедрить в каждый компонент боевых систем. В 2018 году в Китае было более тысячи компаний, работающих в сфере разработки ИИ, с долей 20% от общемирового объёма. В Штатах порядка 2000 компаний на которые приходится более 30% мировых разработок. По имеющимся прогнозам расходы на ИИ в 2022 году составят около 80 млрд. долларов. Россия по количеству компаний, занимающихся разработками ИИ, не входит даже в общемировую десятку.
Очевидно, что будущее сражение между ИИ на полях битвы развернётся между Китаем и США. США тотально превосходит во всём. Количество, качество, перспективные разработки. Россия имеет равноценный Штатам ядерный арсенал, способна делать неплохие авиационные двигатели. Но, в программном обеспечении и электронике Россия уже отстаёт от Китая. В промышленных и экономических возможностях, Россия отстаёт от Китая уже катастрофически. Китай сегодня стремительно наращивает научные исследования во всех сферах, пытаясь догнать или хотя бы не отстать от США. Китай имеет мощнейшую экономику, которая уже составляет серьёзную конкуренцию американской. В то же время Штаты сегодня остаются уверенным лидером. Смогут ли они удержать свою позицию - покажет время.
Ан-124-100 «Руслан» передан Военно-Транспортной Авиации.
На Ульяновском самолетостроительном предприятии АО «Авиастар-СП» успешно завершена работа по сервисному обслуживанию и продлению ресурса летной годности второго в этом году сверхтяжелого военно-транспортного самолета Ан-124-100 «Руслан». 6 сентября он взлетел с взлетно-посадочной полосы аэродромного комплекса «Ульяновск-Восточный» и взял курс на Тверь, на место постоянного базирования.
На Ульяновском самолетостроительном предприятии АО «Авиастар-СП» успешно завершена работа по сервисному обслуживанию и продлению ресурса летной годности второго в этом году сверхтяжелого военно-транспортного самолета Ан-124-100 «Руслан». 6 сентября он взлетел с взлетно-посадочной полосы аэродромного комплекса «Ульяновск-Восточный» и взял курс на Тверь, на место постоянного базирования.
Таран двух Су-34 на прошлой неделе произошёл по вине пилотов. Наверное, фоткали друг дружку для какого-нибудь гопо-конкурса. Сейчас комиссия устанавливает кто больший баран, кто меньший. Самый искромётный момент в истории, что пилоты, возможно, будут компенсировать причинённый ущерб. Можно объявлять новый сбор денег с фанатской аудитории русских военных пилотов. На этот раз - "на самолёт".
В этом году это уже второй таран Су-34 друг дружки по вине пилотов. В предыдущий раз зимой было потеряно два самолёта и трое пилотов. В этот раз отделались серьёзными повреждениями машин, коричневыми штанами пилотов и голодными детишками, папки которых теперь будут делать денежный вклад в укрепление родины.
В этом году это уже второй таран Су-34 друг дружки по вине пилотов. В предыдущий раз зимой было потеряно два самолёта и трое пилотов. В этот раз отделались серьёзными повреждениями машин, коричневыми штанами пилотов и голодными детишками, папки которых теперь будут делать денежный вклад в укрепление родины.