Як воюють дрони, озброєні штучним інтелектом
Якщо судити з інфополя, штучний інтелект уже всюди, він проник навіть у безпілотники. Але на фронті реальність інша – більшість бойових дронів, як і раніше, керуються вручну і візуально наводяться на ціль, обрану людиною. Так відбувається тому, що справжньої автономії для безпілотника дуже складно досягти. Військовий аналітик Бенджамін Кук пояснює, що має вміти повноцінний автономний ударний дрон на кожному етапі бойового застосування.
Виявлення
Перш ніж будь-що можна буде атакувати, система повинна знати, що вона бачить.
Виявлення більшості військових об'єктів тепер виконується за допомогою моделей, таких як YOLOv5 або YOLOv8 – скорочення від You Only Look Once («Ти дивишся лише один раз», одноходова уточнювальна нейронна мережа для виявляння об'єктів). Ці моделі аналізують відеокадри в реальному часі і формують рамки з мітками класів і оцінками достовірності.
Процес виявлення повинен відбуватися на легкому устаткуванні (зазвичай на периферійних чіпах ШІ, таких як Nvidia Jetson або Coral TPU), в реальному часі, при непередбачуваному висвітленні місцевості, погоді та рельєфі. Модель також має бути навчена на реалістичних бойових зображеннях, а не на комерційних наборах даних. (Україна має найбільшу у світі анотовану базу даних ворожої техніки.)
Ранні версії системи автономного керування електромобілями Tesla були засновані на моделях виявлення в стилі YOLO. Але автомобілі їздять асфальтованими дорогами з постійним освітленням і знаками. Дрони ж, що літають над випаленими полями, замаскованими автомобілями і уламками, що тліють, – це зовсім інший світ.
Відстеження
Одного виявлення недостатньо. Системі необхідно відстежувати об'єкт, навіть якщо він рухається, змінює кут, ненадовго зникає або частково закривається. Це завдання алгоритму відстеження часто DeepSORT або ByteTrack. Мета – безперервність, тобто знання того, що ця пляма у кадрі 47 – той самий об'єкт із кадру 42.
Якщо втратити цю нитку, системі доведеться починати все спочатку або, що ще гірше, вона зробить невірне припущення про те, куди попрямувала ціль.
Прогноз
Відстеження дає інформацію про те, де об'єкт знаходиться. Прогнозування – це інформація про те, куди він рухається.
У реальному бою цілі рухаються. Іноді повільно, іноді швидко. Щоб успішно вразити ціль, особливо баражуючим боєприпасом або дроном-камікадзе, система повинна розрахувати точку перехоплення на основі:
- швидкості та напрямки руху цілі;
- параметрів польоту дрона;
- вітру, рельєфу, висоти.
Ці розрахунки мають бути зроблені швидко та постійно переглядатися у міру зміни ситуації. Поганий прогноз означає промах.
Прийняття рішення та його виконання
Після того, як дрон виявив, відстежив і спрогнозував перехоплення, йому потрібно вирішити:
- це правильна ціль?
- зараз вдалий час для удару?
- завдати удару чи почекати?
Ця логіка часто закодована у механізмі прийняття рішень – низці правил, порогових значень або навіть класифікаторів ШІ, які вирішують, коли діяти. У деяких випадках до контуру включена людина, яка підтверджує, перш ніж зброя почне діяти. В інших випадках дрон діє повністю автономно.
Зрештою, система має активуватися, тобто скоригувати свій курс, почати пікірування чи скинути боєприпас. Система передачі – від сприйняття до контролера польоту – одна із найбільш схильних до збоїв частин системи.
Інтеграція
Жодна з цих частин не працює сама собою. Вони мають бути інтегровані в єдиний, організований програмний стек (ієрархічно організовану частину пам'яті):
- вхідні дані від датчиків камери, IMU (інерційний датчик положення), барометр;
- моделі для виявлення та прогнозування;
- логічні шари для зв'язку рішень із діями.
Крім того, потрібні спеціалізовані програмні платформи. До найпоширеніших з них належать:
- ROS (операційна система робота) – модульна, заснована на повідомленнях;
- Nvidia DeepStream – набір інструментів потокової аналітики для створення програм на базі штучного інтелекту;
- логіка користувача на Python або C++.
Кожен рівень вносить затримку, потребує обсягу пам'яті та несе ризик синхронізації. Якщо повідомлення не проходить, датчик відстає або потік від центрального процесора зупиняється, система може вийти з ладу або просто зависнути в процесі підготовки удару.
Безпека та зв'язок
Дрон, який «думає» і завдає удару самостійно, є метою для ворожої кібератаки. Ось чому криптографічна безпека є найважливішою частиною будь-якого автономного безпілотника. Тому:
- дані прицілювання мають бути зашифровані при зберіганні;
- канали зв'язку (якщо такі є) повинні бути безпечними та захищеними від несанкціонованого доступу;
- модель ШІ повинна бути засекреченою та захищеною від відновлення у випадку, якщо дрон буде збитий. Для цього потрібні криптографічні співпроцесори або захищені елементи, такі як модулі ATECC608A або STSAFE компанії Microchip, які збільшують розмір, вагу, енергоспоживання та вартість системи.
Чому це поки що не масштабується
Кожна з перерахованих вище підсистем є сукупністю потенційних точок відмови:
- запітніла лінза об'єктива заважає виявленню;
- втрачений пакет даних зупиняє відстеження;
- привід дрона, що неправильно спрацював, порушує перехоплення;
- пошкоджений ключ шифрування підриває довіру до даних;
- збій програмного забезпечення виводить дрон з-під контролю
тощо.
Ось чому більшість атак з використанням безпілотників зі ШІ, про які ми чуємо сьогодні, являють собою гібридні системи: ШІ допомагає ідентифікувати, відстежувати або наводитися, але при цьому людина керує, підтверджує ціль або починає атаку.
Справжня автономія на полі бою існує, але рідкісна. Не тому, що це неможливо, а тому, що складно змусити її стабільно безвідмовно працювати.