Владимир Овчинский

Завтра

Часть XLV. Цифровые горизонты Пентагона

---

Практическое применение ИИ в военных операциях Пентагона

AIR SPACE FORCES MAGAZINE (07.10.2024) публикует беседу с Анджелой Шеффилд, всемирно признанным экспертом в области ядерного нераспространения и применения ИИ в целях национальной безопасности.

Шеффилд была отмечена за «трансформацию» Управления по оборонному ядерному нераспространению Национального агентства по ядерной безопасности с помощью инновационных исследований и разработок в области ИИ. Там, будучи старшим менеджером программы по ИИ и науке о данных, Шеффилд разработала инструменты следующего поколения для обнаружения ранних признаков незаконной разработки ядерного оружия.

Теперь у Шеффилд новая роль директора программ ИИ в SAIC, ведущем системном интеграторе и поставщике решений для федеральных и оборонных приложений США. Бывший офицер разведки ВВС, она видит многочисленные возможности внедрения ИИ в множество оборонных требований и говорит, что начать часто бывает сложнее всего, потому что это означает преодолеть все причины не двигаться вперед.

«У нас всегда будут устаревшие системы», — говорит Шеффилд. «У нас всегда будут фрагментированные и разрозненные хранилища данных. Это не те вещи, от которых мы можем отказаться».

Но они также не должны быть барьерами для автоматизации. Независимо от того, решаете ли вы сложную проблему, такую ​​как Combined Joint All Domain Command and Control, крупные инициативы по модернизации систем вооружения или усилия по автоматизации Tasking, Collection, Processing, Exploitation, and Dissemination (TCPED), рутинные задачи, которые включают рутинную работу, могут быть автоматизированы для снижения когнитивной нагрузки человека.

«Есть много других приложений, готовых к возможностям, для модернизации, инноваций и ИИ», — сказал Шеффилд. И это не обязательно должны быть сложные, сверхсложные варианты использования: бизнес-операции и другие рутинные оперативные задачи «действительно являются для нас прекрасными возможностями для использования ИИ. Автоматизация может освободить наших летчиков и других наших военнослужащих и гражданских лиц… для решения проблем, с которыми сталкивается Министерство обороны сегодня».

В некотором смысле это начинает происходить. Корпоративные ИТ-отделы завоевывают позиции благодаря возможностям на основе ИИ, интегрированным в электронную почту и другие виды совместной работы.

«Мы начинаем ожидать этого как части услуг, которые мы получаем от наших корпоративных ИТ», — сказала Шеффилд. ИИ также может поддерживать эффективность, добавила она, в бизнес-операциях и выполнении миссий «для выполнения требований в области вычислений, в управлении разрозненными источниками данных».

Именно здесь интегратор может быть особенно ценным. «SAIC является частью внедрения этих решений в ВВС и остальные объединенные силы с такими концепциями, как слои данных, которые соединяют разрозненные или фрагментированные системы данных», — сказала она.

Как только данные станут доступны для совместного использования в разных системах, от этого выиграют все: «Вы сможете получить единую картину или единое представление обо всех ваших ресурсах, собранных в разных хранилищах», — сказала она, что позволит автоматизировать процессы с помощью ИИ, улучшить аналитику и принимать обоснованные и ускоренные решения.

Пользователи не обязательно легко купят автоматизацию, сказала она. Доверие должно быть заслужено — и построено — со временем, чтобы пользователи обрели уверенность в интеллектуальных системах. Они должны видеть, что программное обеспечение работает, сказала Шеффилд, и «понимать, как оно работает, работает ли оно в предполагаемых пределах». И они должны быть уверены, что ИИ не генерирует ошибочные «галлюцинации», сказала она.

ИИ должен быть основным драйвером для включения CJADC2, поскольку без него наборы данных слишком велики, а проблемы слишком сложны, чтобы поддерживать информационное преимущество на скорости современной войны. CJADC2 требует обмена данными в режиме реального времени между службами, национальными и цифровыми границами.

Это означает преодоление устаревших ИТ-препятствий и информационных систем, которые не могут общаться друг с другом. Совместимые базы данных и автоматизация на основе ИИ являются частью решения. «CJADC2 произойдет в результате этой модернизации, причем таким образом, что это будет даже более мощно, чем то, что мы начинаем видеть в пилотных демонстрациях», — прогнозирует Шеффилд.

Например, система управления боем Indo-Pacific Command’s Joint Fires Network, которая предоставляет в режиме реального времени данные об угрозах для совместных, партнерских и союзных сил. SAIC участвует в этом пилотном проекте, и Шеффилд предвидит больше внедрений на основе ИИ, подобных этому, «где мы быстрее замыкаем цепочки убийств и достигаем этих успехов».

Разрозненные системы и технологии, часто специально созданные с использованием фирменных технологий, должны быть интегрированы, чтобы заставить их работать. «Вот где может помочь интегратор вроде SAIC», — сказала она.

Будучи федеральным менеджером программы, она вспоминала: «Я часто полагалась на своих подрядчиков или исполнителей, чтобы обеспечить эту видимость — уроки, извлеченные из одного агентства в другое», — сказала она. Коммерческие партнеры «помогли мне иметь эту видимость того, что происходит в межведомственном масштабе».

Именно это, по словам Шеффилд, она привносит в свою работу в SAIC. «Рассмотрение нашего многоцелевого портфеля и предоставление лучших решений для миссий Министерства обороны — это то, на что они могут положиться», — сказала она.

Побеждает ли «большой ИИ» «малый ИИ» — и что это означает для Пентагона?

Этот вопрос задает Патрик Такер, редактор раздела «Наука и технологии», Defense One (07.10.2024). Он делает вывод о том, что «попытки создать гигантские, потребляющие много энергии модели могут вытеснить те проекты по внедрению вычислений на периферии, которые действительно нужны военным».

Он пишет:

«Преобладающий подход к ИИ по принципу «чем больше, тем лучше» — поглощать больше обучающих данных, создавать более крупные модели, строить более крупные центры обработки данных — может подорвать тот тип исследований и разработок, которые действительно нужны американским военным сейчас и в будущем.

Производительность более крупных моделей не обязательно оправдывает значительно возросшие ресурсы, необходимые для их создания и поддержки. Концентрация усилий по ИИ в относительно небольшом числе крупных технологических компаний добавляет геополитические риски.

В целом, Министерство обороны США занимается ИИ по двум направлениям: большие модели, требующие огромных вычислительных ресурсов, и ИИ меньшего размера, работающий на платформе, который может функционировать без подключения к Интернету. Исследования подтверждают второй подход. Однако будущие исследования в области «малого ИИ» могут быть ограничены из-за растущего влияния крупных поставщиков ИИ.

Откуда взялась идея, что чем больше, тем лучше, по крайней мере, в ИИ? В своей статье Гаэль Вароко из Университета Париж-Сакле, Александра Саша Луччони из Института ИИ Квебека и Мередит Уиттакер из Signal Foundation прослеживают ее до статьи 2012 года профессора Университета Торонто Алекса Крижевска, который утверждал, что большие данные и крупномасштабные нейронные сети дают гораздо лучшие результаты для классификации изображений, чем более мелкие. Эта идея была поддержана другими исследователями и с тех пор стала основным элементом подхода крупных компаний к ИИ.

«Следствием этого является как взрыв инвестиций в крупномасштабные модели ИИ, так и сопутствующий скачок в размерах заметных (высокоцитируемых) моделей. Генеративный ИИ, будь то для изображений или текста, вывел это предположение на новый уровень, как в рамках дисциплины исследования ИИ, так и в качестве компонента популярного нарратива «больше — значит лучше», окружающего ИИ», — пишут они.

Авторы собирают доказательства, показывающие, что преимущества масштабирования моделей ИИ быстро уменьшаются по сравнению с возросшими вычислительными требованиями.

Например, экологические издержки, измеряемые потреблением энергии, растут значительно быстрее, чем улучшение производительности модели, что делает крупномасштабный ИИ не особенно эффективным. Это упускается из виду многими богатейшими и наиболее известными сторонниками большого ИИ, такими как бывший председатель Google Эрик Шмидт, который в начале октября 2024 года утверждал , что предприятия и правительства должны продолжать заниматься энергоемкими большими моделями ИИ независимо от стоимости энергии, потому что «мы все равно не достигнем климатических целей».

Военные не могут так легкомысленно относиться к огромным энергетическим затратам ИИ. Министерство обороны рассматривает изменение климата как проблему национальной безопасности, но, что еще важнее, также рассматривает энергоэффективность как ключевую военную цель для будущих операций.

Хуже того, общепринятое мнение о том, что исследования в области ИИ по принципу «больше — значит лучше», сужается и теряет разнообразие, пишут они. «Норма «больше — значит лучше» также является самоусиливающейся, формируя область исследований ИИ, информируя о том, какие виды исследований стимулируются».

Это означает, что исследователи будут все чаще игнорировать области, где более мелкие модели могли бы иметь большое значение, например, в таких областях, как здравоохранение и образование.

Хотя авторы не рассматривают это в своей статье, этот эффект сужения имеет последствия для собственной разработки ИИ военными. Меньшие модели также могут иметь большое значение в местах, где компьютерных ресурсов мало, а связь прерывистая, редкая или даже отсутствует. Это может применяться ко всему: от автономных беспилотников, работающих в средах, насыщенных электромагнитными эффектами войны противника, до небольших баз в передовых позициях, где энергии мало, а связь слабая.

Быстрое развитие оружия и тактики означает, что все большему числу операторов, находящихся на грани боя, придется изобретать или модифицировать собственное снаряжение и оружие. Операторы на передовых базах могут столкнуться со множеством ситуаций, в которых им может пригодиться модель ИИ, работающая на относительно небольшом массиве данных и не требующая для работы массивной серверной фермы или большого количества графических процессоров.

К ним могут относиться приложения, анализирующие данные изображений с дронов или спутников для определенных типов транспортных средств, анализирующие определенные сигнатуры электромагнитного оружия, с которыми они сталкиваются, или даже просто понимающие местные экономические, погодные, демографические или потребительские данные для планирования более эффективных и безопасных операций в плотных городских условиях.

Но если область исследований ИИ отдает приоритет экспертизе в области большого ИИ над малым, это может означать меньше исследований и меньше экспертов для обучения операторов тому, как хорошо создавать свои собственные небольшие модели ИИ.

Растущая тенденция к большому ИИ имеет еще одно геополитическое последствие — концентрацию власти. Лишь немногие компании обладают ресурсами для создания и развертывания крупных моделей. «Концентрированная частная власть над ИИ создает небольшой и финансово мотивированный сегмент лиц, принимающих решения в области ИИ. Мы должны рассмотреть, как такая концентрированная власть с агентством над централизованным ИИ может формировать общество в более авторитарных условиях», — пишут они.

Одним из очевидных примеров угрозы, которую представляет собой, является Илон Маск, один из самых богатых в мире оборонных подрядчиков и, через SpaceX, ключевой поставщик космического доступа и спутниковой связи для Пентагона. Маск также имеет тесные финансовые связи с Саудовской Аравией и использовал свое обширное и дорогостоящее присутствие в социальных сетях для продвижения постов и контента, связанных с российскими дезинформационными операциями. Маск также становится одним из ключевых финансовых игроков в разработке будущего ИИ.

Уиттакер и ее коллеги-авторы входят в небольшое, но растущее число исследователей, занимающихся ИИ, которые указывают на риски, связанные с преобладанием школы ИИ «чем больше, тем лучше». В отдельной статье, опубликованной в сентябре 2024 года группой исследователей из Беркли, также отмечается: «Чрезвычайно часто бывает так, что более мелкие, более ориентированные на задачи модели работают лучше, чем крупные, широкопрофильные модели, при решении конкретных задач ниже по течению».

Новый класс инновационных специалистов в области ИИ также подчеркивает, в какой степени разговоры о большом ИИ заглушают подходы, которые могли бы быть более полезными для конкретных групп.

Пит Уорден, генеральный директор стартапа ИИ Useful Sensors, один из них. Работа Уордена сосредоточена на внедрении интеллекта в устройства или компьютеры. Он говорит, что одержимость индустрии и академических кругов более масштабным ИИ упускает то, чего большинство людей на самом деле хотят от ИИ, с которым они взаимодействуют.

«Академические бенчмарки расходятся с требованиями реального мира», — сказал Уорден. «Например, многие клиенты просто хотят иметь возможность извлекать результаты из существующей информации (например, руководств пользователя), а не генерировать новый текст в ответ на вопросы, но исследователи не считают это интересным». По его словам, расширенная генерация поиска — это академический конек. Но приложениям клиентов не нужен такой уровень сложности», — сказал он Defense One .

«Для многих реалистичных задач, например, отслеживания дронов, базовые модели теперь достаточно хороши, и реальная проблема заключается в их интеграции в более крупные системы. Нам не нужны новые прорывы в области компьютерного зрения или новые архитектуры моделей. Нам просто нужны более качественные данные, которые отражают реальные проблемы при развертывании, и способ установки моделей на оборудование».

Дрю Бреуниг руководил проектами по науке о данных и стратегическим клиентам в PlaceIQ, который теперь является частью Precisely. В сентябре 2024 года он написал пост о том, что высокие ожидания многих людей в отношении генеративного ИИ, квинтэссенциального примера больших моделей ИИ, вряд ли будут оправданы. Когда эти осознания устоятся, это может привести к более широкому обсуждению различных потенциальных путей развития ИИ.

Бреуниг рассказал Defense One: « Возможности наших существующих моделей значительно превосходят пользовательский интерфейс и фреймворки, которые мы создали для предоставления их интеллектуальных возможностей практически для всех реальных проблем, которые они решают».

Он делит ИИ на три группы.

«Боги», которых он определяет как «Сверхразумные штуки с ИИ. Замена людям, делающим много разных вещей без присмотра».

Ниже них находятся «стажеры», которых он описывает как «Вторые пилоты. Специфические для предметной области приложения, которые помогают экспертам с напряженной и утомительной работой, делая то, что мог бы сделать стажер. Стажеры находятся под наблюдением экспертов, поэтому ваша толерантность к галлюцинациям высока. Программист, писатель или кто-то еще замечает ошибки, когда они происходят, и движется дальше».

Наконец, наиболее локальной формой ИИ являются «Cogs (шестеренки)», определяемые как «модели, настроенные на выполнение одной задачи, с очень низкой устойчивостью к ошибкам, работающие без присмотра в приложениях или конвейерах. Это, безусловно, доминирующий вариант использования. Все крупные платформы (AWS, Azure, Databricks и т. д.) переключились на помощь компаниям в загрузке их собственных данных для настройки открытых моделей для хорошего выполнения одной небольшой задачи».

Несмотря на то, что пилотам с генеративным ИИ уделяется гораздо больше внимания, военные изучают все три направления с помощью программ, которые обеспечивают помощь в принятии решений для идентификации целей, например, Project Maven, и других усилий по оказанию помощи в принятии решений, а также усилий по «шестеренкам», таких как визуальное распознавание индикаторов приборов в кабинах вертолетов.

Поскольку такие потребности будут только расти, для военных важно, чтобы будущее исследований в области ИИ было достаточно обширным, чтобы продолжать поддерживать все три направления.

«Научные исследования ученых не соответствуют практической реальности фактического строительства с использованием ИИ, это потому, что большая часть их внимания сосредоточена на «достижении богов», а не на скучной работе по созданию «шестеренок», — сказал Бреуниг. «Крутая вещь в сосредоточении на «шестеренках» заключается в том, что вы можете сделать так много с маленькими моделями! Крошечная модель, настроенная на что-то одно, может превзойти гигантскую общую модель при выполнении той же задачи. И это быстрее, дешевле и т. д.»

Northrop Grumman добавляет ИИ в командную систему армии США для защиты от беспилотников

По данным компании Northrop Grumman, летом 2024 года на испытательном полигоне Юма прошли полевые испытания новой системы «Advanced Battle Manager» для широко используемой системы командования и управления передовой зоны ПВО (FAAD).

С 2020 года, когда Пентагон создал техническую архитектуру для соединения систем противодействия беспилотникам, их цифровой основой является командование и управление ПВО передового района армии. FAAD-C2 производится компанией Northrop Grumman и широко используется вооруженными силами США и, все чаще, иностранными союзниками, такими как страны Балтии. Сегодня Northrop объявила о разработке нового обновления на основе ИИ для FAAD-C2, усовершенствованного боевого менеджера, который поможет пользователям справляться со «сложными сценариями воздушных роев».

«ПРО может генерировать планы ведения боя менее чем за четверть секунды», — сообщил представитель Northrop изданию Breaking Defense (07.10.2024). «Формальные испытания завершены, и ПРО будет вскоре развернута армией США».

Advanced Battle Manager берет данные, которые FAAD-C2 уже получает от нескольких датчиков, анализирует угрозу, а затем быстро рекомендует наилучшее доступное оружие для поражения каждой цели — то, что называется «сопряжением оружия и цели», — избегая при этом сбития «дружественным огнем» американских и союзных активов. Он может похвастаться дизайном «открытой архитектуры», то есть он использует общие промышленные и военные технические стандарты, которые позволяют широкому спектру оружия и датчиков поставщиков подключаться и работать, а не ограничиваться тесно сохранным фирменным интерфейсом. И, как говорится в пресс — релизе, его алгоритмы были обучены на «годах данных боевых стрельб», а затем «успешно протестированы весной и в конце лета на испытательном полигоне Юма в Аризоне».

Пока не ясно, пересекались ли эти испытания с многонедельной демонстрацией JCO 5 в июне 2024года, также в Юме, где был выставлен ряд оборонительных систем против до 50 входящих угроз одновременно, от крошечных винтовых дронов до беспилотных мини-самолетов весом более полутонны. Но эта демонстрация определенно указала на типы угроз, которые беспокоят военных.

Пентагон давно рассматривает противовоздушную оборону в целом — а не только против дронов — как основную область для развертывания ИИ, потому что угрозы могут появляться так быстро и с самых разных направлений, что это может подавить способность человека реагировать.

«По мере развития угроз возросла потребность в том, чтобы операции стали простыми и понятными во время напряженных многоцелевых столкновений», — сказал вице-президент Northrop и отставной офицер ВВС Кеннет Тодоров, согласно пресс-релизу. «Это критическое усовершенствование ИИ создаст оптимизированный и интуитивно понятный план взаимодействия, предоставляя военнослужащим больше времени для спасения жизней одним щелчком мыши».

Пентагон строит магистральную сеть данных CJADC2

«Северная Корея запускает ракету, а командование вооруженных сил США в Корее и Индо-Тихоокеанском регионе изначально осуществляет командование и контроль над ситуацией». Так начинается гипотетический сценарий, предложенный бывшим начальником штаба ВВС.

«Теперь предположим, что эта ракета… направляется в космос, мы думаем, что она поразит спутник, теперь Космическое командование имеет C2», — сказал Грег Литтл, старший советник Palantir, на конференции и выставке «Новые технологии для обороны» Национальной оборонно-промышленной ассоциации в начале октября 2024 года. «Теперь мы не думаем, что она поразит спутник, она возвращается в Японию», — снова берет на себя управление Indopacom, но «потом, когда она на самом деле направляется, как мы думаем, в Калифорнию», Северное командование берет ситуацию под контроль, как это представлял себе отставной генерал Дэвид Голдфейн.

«Теперь представьте себе тысячи ракет, сотни кораблей, сотни танков, не только в Тихом океане, но и на Ближнем Востоке и в Европе… а затем представьте себе, что вы на самом деле управляете всем этим комплексно в эпоху конкуренции великих держав», — продолжил Литтл. «Единственный способ сделать это — использовать цифровые технологии», такие как искусственный интеллект, передовые вычисления и аналитика.

Именно это Министерство обороны США пытается сделать в рамках своей инициативы «Объединенное объединенное командование всех областей» (Combined Joint All-Domain Command Control, CJADC2): соединить датчики и стрелков всех видов вооруженных сил США, а также союзников и партнеров, через единую сеть на базе ИИ для повышения скорости принятия решений.

Хотя в феврале 2024 года министерство объявило, что представило первоначальный «минимально жизнеспособный» вариант CJADC2, официальные лица говорят, что воплощение концепции в реальность все еще находится в стадии разработки.

С момента начала работы в 2022 году Главное управление по цифровому и искусственному интеллекту (CDAO) играет ключевую роль в этой инициативе.

Заместитель министра обороны Кэтлин Хикс заявила летом 2023 года, что она «бросила вызов CDAO и ее партнерам по миссии, поставив задачу обеспечить минимально жизнеспособный потенциал для CJADC2 к концу 2023 года».

«Я могу сказать, что это была непростая задача — особенно за шесть месяцев. Но благодаря большой и упорной работе многих команд — объединению операторов из разных команд с инженерами из Министерства обороны и промышленности — они выполнили поставленную задачу вовремя и в соответствии с поставленной задачей, объединив программные приложения, интеграцию данных в реальном времени, реальные сети, новые кросс-доменные операционные концепции и бойцов по всему миру, чтобы обеспечить еще лучшее преимущество в принятии решений для Министерства обороны и наших военных командиров», — сказала Хикс во время своего выступления на симпозиуме, организованном офисом в феврале 2024 года.

Доктор Радха Пламб, которая в апреле 2024 года заняла должность главного специалиста по цифровым технологиям и ИИ, заявила, что ее организация применила «экспериментальный подход» к реализации возможностей CJADC2.

Офис проводит серию экспериментов по глобальному информационному доминированию (Global Information Dominance Experiments, GIDE), которые «предназначены для итеративного тестирования, измерения, оптимизации и внедрения комбинированных совместных общедоменных решений по управлению и контролю с использованием унифицированного уровня данных, не зависящего от поставщика», — говорится в пресс-релизе департамента.

Эти эксперименты — 11 из них уже завершены, а 12-й будет проведен осенью 2024 года — представляют собой «межведомственные усилия по изучению того, какую цепочку убийств мы хотим закрыть?» — сказал Пламб на мероприятии Центра стратегических и международных исследований в июле 2024 года. «Где интеграции, которые нам нужно решить? Что нужно бойцам, чтобы иметь возможность интегрировать эту информацию и принимать решения? И давайте протестируем технологические решения в 90-дневном цикле, чтобы придумать то, что правильно масштабируемым способом».

Джон Уотерстон, главный инженер в офисе усовершенствованного ускорителя командования и управления CDAO, сказал, что предыдущие выпуски GIDE были сосредоточены на совместном планировании между боевыми командованиями и на совместных огнях на большие расстояния, и офис работает с Объединенным штабом и операторами, чтобы определить «следующую проблему, для решения которой нам понадобятся инструменты».

«Сегодня есть люди, которые несут службу, ежедневно принимая решения, и мы хотим модернизировать и улучшить эти» процессы, сказал Уотерстон в ходе панельной дискуссии на конференции ETI.

Эта модернизация будет продолжена в рамках экспериментов по глобальному информационному доминированию, а также нового подхода, объявленного CDAO в мае 2024 года, к масштабированию данных, аналитики и ИИ.

Инициатива государственных хранилищ данных и приложений Open Data and Applications Interoperable Repositories (Open DAGIR) представляет собой «мультивендорную экосистему… которая позволяет промышленности и правительству интегрировать платформы данных, инструменты разработки, сервисы и приложения таким образом, чтобы сохранить право собственности правительства на данные и интеллектуальную собственность отрасли», при этом первоначальное внимание будет уделяться инфраструктуре данных и приложениям CJADC2, говорится в пресс-релизе Министерства обороны.

Технология, лежащая в основе экосистемы Open DAGIR, — это интеллектуальная система Maven от Palantir. Главное управление по цифровым технологиям и искусственному интеллекту в мае 2024 года заключило с компанией контракт на предоставление лицензий на систему Министерству обороны, начиная с первоначального заказа на сумму 153 млн долларов для поддержки боевых командований и Объединенного штаба, а дополнительные контракты могут быть предоставлены на сумму до 480 млн долларов в течение пятилетнего периода, говорится в пресс-релизе Palantir.

Шеннон Кларк, руководитель отдела развития оборонной отрасли компании Palantir, заявила, что интеллектуальная система Maven возникла в результате работы, начатой ​​в 2018 году в рамках проекта Министерства обороны США Maven, ориентированного на ИИ.

Министерство обороны хотело «систему, которая действительно могла бы стать основой ее концепции CJADC2, и именно ею стала MSS», — сказал Кларк в интервью. «Она предоставляет эту унифицированную общую операционную картину… и эту платформу для принятия решений в реальном времени для боевых команд» и некоторые компоненты обслуживания.

Система принимает данные с датчиков, начиная со спутников и заканчивая беспилотниками и наземными радарами, чтобы предоставить операторам «360-градусный обзор боевого пространства», сказала она. Затем эти данные можно синтезировать, проанализировать и при необходимости перевести, чтобы гарантировать, что они «понятны и актуальны» для операторов, чтобы они могли принимать решения «быстрее, чем когда-либо».

Главное управление по цифровым технологиям и искусственному интеллекту также заключило с Palantir контракт на сумму 33 миллиона долларов «на быструю и безопасную интеграцию возможностей сторонних поставщиков и правительства» в интеллектуальную систему Maven «для удовлетворения приоритетных цифровых потребностей боевого командования», говорится в пресс-релизе компании.

«Правительственные операторы и сторонние поставщики смогут создавать интеграции данных, конвейеры и приложения в рамках платформы или на других платформах с помощью открытых интерфейсов прикладного программирования и комплектов разработки программного обеспечения Ontology», — говорится в пресс — релизе. В сочетании со сторонними возможностями для формирования более крупной экосистемы CJADC2 интеллектуальная система Maven будет поддерживать рабочие процессы бойцов, такие как осведомленность о пространстве боя, оспариваемая логистика, совместные обстрелы и нацеливание.

В пресс-релизе Министерства обороны говорится, что в ходе будущих экспериментов по глобальному информационному доминированию будут оцениваться потенциальные технологии, которые могут быть добавлены в экосистему Open DAGIR.

«Ни одна компания не обладает всеми инновациями CJADC2», — сказал Уотерстон. Подход Open DAGIR и Maven Smart System предоставляют платформу для обмена информацией между репозиториями государственных данных и пользовательскими приложениями, созданными разработчиками из отрасли или правительства.

«Здесь не будет какой-то простой дорожной карты, но мы создаем современные инструменты, которые позволяют этому рынку существовать», — сказал он. «Первое, что мы создаем, — это надежный каталог метаданных для боевых данных», чтобы разработчикам приложений или операторам в боевых командованиях было проще искать, получать доступ и использовать эти данные.

«Поскольку мы продолжаем добавлять все больше и больше источников данных и пользователей данных, а также связывать этот график, я думаю, мы увидим дальнейшее улучшение в этой области», — добавил он.

По словам Уотерстона, еще одним потенциальным преимуществом интеллектуальной системы Maven является улучшение координации между боевыми командованиями, что имеет решающее значение, если произойдет сценарий, подобный описанному Литтлом.

Например, возможности, разработанные в одном командовании, теперь могут быть развернуты в масштабе всех объединенных сил, сказал он. «Итак, мы начинаем получать те корпоративные эффекты, когда пользователи находят ценность в инструментах, которые являются общими для всех боевых командований и позволяют боевым командованиям фактически сотрудничать, что мы действительно хотим поощрять».

Кларк сказал, что интеграция третьих сторон с Maven Smart System может принимать различные формы. Некоторые компании могут захотеть извлечь правительственные данные из системы на свою собственную платформу. Другие организации, такие как коммерческие или государственные сборщики спутниковых изображений, могут захотеть предоставить данные системе. Или организации могут «взять данные с платформы Palantir… а затем построить что-то поверх платформы и в самой платформе».

Palantir признает, что «мы не можем делать все — мы не хотим делать все, честно говоря». «Мы считаем, что расширение базы оборонной промышленности и привлечение большего количества таких компаний, которые настолько умны, у которых есть умные инженеры, работающие на них, и возможности, которые они создали, мы хотим, чтобы они стали частью не только базы оборонной промышленности, но и частью этой экосистемы».

Интеллектуальная система Maven уже используется Объединенным штабом, а также Центральным командованием, Европейским командованием, Индо-Тихоокеанским командованием, Северным командованием и Транспортным командованием.

Наряду с другими компаниями, сегодня у нас есть операторы, которые встраиваются в платформу, независимо от того, занимаются ли они интеграцией данных самостоятельно или создают приложения поверх базовой инфраструктуры Palantir.

Это и есть главное в этой инициативе Open DAGIR. Она создает среду, в которой правительство, где другие компании, могут интегрировать новейший, лучший ИИ в платформу.

Мегган Шёнберг, главный директор по интегрированной сетевой системе систем в аппарате заместителя министра обороны по исследованиям и инжинирингу, заявила, что технологии наконец-то достигли той стадии развития, когда они могут справляться с проблемами «больших данных», такими как совместное командование и контроль.

«Когда я только начинала, люди долгое время не знали, как обрабатывать большую часть данных», но новые технологии, такие как ИИ и машинное обучение, все чаще объединяются, «чтобы показать нам, что мы можем это сделать», — сказала Шенберг.

ВВС США разрабатывает цифровую структуру надзора за системой управления боем

ВВС США объявили 7 октября 2024 года о заключении контракта на сумму 303 миллиона долларов с компанией Leidos на надзор за сетью усовершенствованной системы управления боем — цифровой инфраструктуры (ABMS-DI), которая является ключевым элементом инициативы Министерства обороны США по объединенному вседоменному командованию и управлению (JADC2).

В июне 2022 года ВВС создали консорциум компаний, включая Leidos, для оказания помощи в разработке требований к ABMS-DI. Благодаря этим усилиям компании помогают проектировать, разрабатывать и развертывать современные возможности JADC2 для ВВС и Космических сил.

Сегодняшнее объявление о контракте расширяет сотрудничество Leidos с ВВС в рамках программы JADC2.

«Чтобы руководители боевых действий могли принимать более быстрые и обоснованные решения, им необходимо, чтобы государственные и коммерческие технологии работали слаженно», — заявил в пресс-релизе от 7 октября Рой Стивенс, президент сектора национальной безопасности Leidos .

«Мы возглавим безопасную и быструю интеграцию облачных вычислений, аналитики данных и коммуникационных возможностей, чтобы наши летчики и Стражи имели необходимые им тактические, оперативные и стратегические данные», — добавил Стивенс.

Исполнительный директор программы ВВС по командованию, контролю, связи и управлению боевыми действиями заключил контракт, который охватывает трехлетний период выполнения работ с двумя опционными годами.

Лейдос заявил, что в качестве сетевого менеджера ABMS-DI компания будет выполнять «широкий спектр управленческих функций для поддержки успешного функционирования цифровой инфраструктурной сети».

Космические силы Пентагона (SSC) объявили о двух новых миссиях для демонстрации маневра на орбите

SSC 4 октября 2024 года объявили, что новые миссии Victus Surgo и Victus Salo внесут коррективы в программу «Тактически оперативного космоса» (TacRS), проверив новую систему маневрирования на орбите и нацелившись не только на низкую околоземную орбиту, но и на геостационарную орбиту.

Обе миссии будут сосредоточены на повышении осведомленности в космической сфере.

Командование космических систем объявило о подписании контракта на сумму 34,5 миллиона долларов с Impulse Space, стартапом, основанным одним из первых сотрудников SpaceX, на две миссии.

Каждая миссия будет отправлять космический корабль с использованием орбитального маневренного транспортного средства (OMV) «Mira» компании Impulse , двигательной установки, которая обеспечивает быструю «доставку последней мили» для доставки полезных грузов в космос. После запуска в космос OMV помогает отрегулировать или переместить полезный груз. Транспортное средство предназначено для доставки полезного груза через LEO, MEO, GEO или даже в окололунное пространство.

«Мы продолжаем расширять границы, чтобы доказать, как можно быстро удовлетворить насущные потребности бойцов», — заявил в пресс-релизе полковник Брайон Макклейн, исполнительный директор программы SSC по осведомленности о космической сфере и боевой мощи.

Victus Surgo включает в себя коммерческую готовую оптическую полезную нагрузку — часто ссылаясь на тип системы визуализации — которую несет OMV. Кроме того, миссия увидит первое использование Impulse своей технологии «Helios».

Первоначально система визуализации будет запущена на ракете SpaceX Falcon 9 на геостационарную переходную орбиту (GTO) — путь к достижению GEO. Оказавшись на GTO, Helios отделится от ракеты и обеспечит дополнительную тягу, чтобы помочь космическому аппарату маневрировать на всем пути к GEO. Согласно описанию компании, аппарат Helios может поднять более 5 тонн полезной нагрузки с LEO на GEO менее чем за день.

Оказавшись на GTO, OMV поможет оптической полезной нагрузке перестроиться в ее окончательное положение. Подразделение оборонных инноваций выступает соспонсором этой миссии и добавит свою собственную полезную нагрузку или оборудование в систему Helios.

С другой стороны, Victus Salo будет запущен на одной из ракет-носителей SpaceX. Он будет нести предоставленную правительством полезную нагрузку, разработанную в лаборатории Линкольна Массачусетского технологического института. SSC не предоставила немедленно никакой дополнительной информации о типе или возможностях полезной нагрузки.

«Victus Surgo и Victus Salo предложат более гибкие решения для удовлетворения неотложных потребностей на орбите», — сказал подполковник Кахоа Миллер, руководитель материально-технического обеспечения SSC для Space Safari.

Предполагаемый срок запуска Surgo — «конец лета/начало осени 2026 года», а Salo предварительно запланирован на осень 2026 года, сообщил представитель SSC журналу Air & Space Forces Magazine. Представитель добавил, что точные даты запуска «все еще согласовываются и дорабатываются». Проект должен быть завершен не позднее декабря 2026 года .

Серия Victus является частью более широкой инициативы службы «Тактически реагирующее пространство» (TacRS), направленной на радикальное сокращение времени запуска полезных нагрузок и повышение готовности к реагированию на потенциальные угрозы.

«Коммерческая космическая отрасль поставляет нам продукцию, необходимую для обеспечения высокоэффективных возможностей будущих операций TacRS», — добавил Миллер.

В сентябре 2023 года Космические силы установили рекорды с Victus Nox, развернув спутник всего через 27 часов после получения приказа о запуске. Следующим шагом будет Victus Haze, двойной проект, который начальник космических операций генерал Б. Ченс Зальцман хочет запустить еще быстрее, чем Victus Nox. Бюджетные документы также предполагают еще одну миссию, Victus Sol, после этого.

Представитель добавил, что Victus Surgo станет первой миссией TacRS, развернутой на геостационарной орбите, а конечным пунктом назначения станет геостационарная околоземная орбита.

«Сотрудничество с Impulse, MIT LL и многими другими дополнительно расширяет наши возможности быстрой интеграции, развертывания и работы в тактически значимые сроки», — добавил Макклейн о двух недавно анонсированных миссиях Victus.

Impulse Space была основана в 2021 году Томом Мюллером, бывшим инженером SpaceX, известным своей работой над двигательными системами. В начале 2024 года компания приветствовала в своем совете директоров отставного генерала Джона «Джея» Рэймонда, бывшего руководителя космических операций.

Полуавтономная система обезвреживания мин проходит испытания на полигоне ВМС США

Компания Raytheon (подразделение RTX) провела серию контролируемых испытаний в условиях окружающей среды системы нейтрализации мин Barracuda — полуавтономной системы, которая использует гидролокатор и камеры для обнаружения и нейтрализации подводных минных угроз — в Центре надводных боевых действий ВМС США в Кардероке.

Согласно отчету Raytheon, в ходе испытаний использовался репрезентативный испытательный образец для демонстрации способности аппарата самостоятельно обнаруживать, отслеживать и удерживать позицию на цели. Barracuda работала и собирала данные в условиях различных морских состояний и течений, демонстрируя способность гидродинамически управлять собой в условиях, имитирующих океан.

В заявлении Raytheon говорится, что это был первый случай проведения компанией Raytheon подобного рода испытаний с использованием подводного аппарата-нейтрализатора мин Barracuda, и утверждается, что результаты испытаний приближают программу на один шаг к выполнению эксплуатационных требований.

Raytheon выиграла первый контракт на Barracuda в 2018 году. Программа завершила критический обзор проекта в марте 2023 года и сейчас находится на этапе квалификационных испытаний. Raytheon выиграла контракт на поставку инженерных опытных образцов для ВМС США в июле 2023 года. Программа должна выйти на начальное производство с низкой скоростью в 2027 году.

Цифровые закупки Пентагона: сегодня и в будущем

Более 40 лет Министерство обороны США и промышленность находятся на долгом пути цифровой трансформации. Внедрение промышленностью систем автоматизированного проектирования и производства и настольных издательских систем в 1980-х годах привело к модернизации министерства и началу требования цифровых результатов. Но технологии продолжали развиваться, превращая цифровые взаимодействия, которые когда-то были сложными техническими задачами, в рутинные повседневные события.

Например, было время, когда электронная коммерция была сложной. Теперь покупка и продажа товаров онлайн стали обычным делом. Опыт показал, что наибольшие выгоды возникают, когда технологии используются для внедрения новых процессов и методов ведения бизнеса. Сегодня Министерство обороны и оборонная промышленная база находятся на пороге получения все больших выгод от системной инженерии на основе моделей, цифровых близнецов и генеративного ИИ— возможностей, которые невозможно было представить несколько лет назад.

Промышленность начала идти по этому пути. Министерство признало необходимость снова модернизировать свою политику, цифровую среду и развитие рабочей силы, чтобы воспользоваться преимуществами этих современных технологий в контексте нынешней эпохи конкуренции. Цифровая трансформация необходима для более быстрой доставки возможностей бойцу безопасным и устойчивым образом.

Основным направлением цифровой трансформации закупок Министерства обороны является инженерия. В 2023 году министерство опубликовало Инструкцию Минобороны 5000.97, которая предписывает всем компонентам использовать «методологии, технологии и практики цифровой инженерии на протяжении всего жизненного цикла программ закупок, систем и систем систем для поддержки исследований, инженерной и управленческой деятельности».

В инструкции также описывается создание экосистем цифровой инженерии. Основным компонентом экосистемы являются инструменты, а для инженерии они включают использование приложений программного обеспечения для системной инженерии на основе моделей и более широкое использование аналитики данных и ИИ. Для надзора за разработкой и использованием цифровой экосистемы Инструкция 5000.97 предписывает руководителям компонентов департамента с полномочиями по приобретению создать должностное лицо или офис, которые будут действовать в качестве координационного центра.

Вслед за инструкцией по цифровой инженерии армия опубликовала Директиву 2024-03. Политика обслуживания включает в себя установление направлений цифровой инженерии, программ поиска путей, содействие взаимодействию и внедрению, а также развитие рабочей силы.

Военно-морской флот одним из первых осознал преимущества цифровой трансформации и в 2020 году опубликовал Стратегию трансформации цифровых систем инженерии ВМС и Корпуса морской пехоты. Она сосредоточена на технологических инструментах и ​​использовании моделей. Военно-морской флот создал интегрированную среду моделирования, которая предоставляет инфраструктуру и программные сервисы, доступные на уровне военно-морского предприятия, которая ориентирована на данные и работает в нескольких сетях.

Корпус морской пехоты использует эту интегрированную среду моделирования и другие инструменты для изучения внедрения цифровой трансформации, проводя небольшие пилотные проекты, чтобы продемонстрировать своим сотрудникам по закупкам искусство возможного. Другой акцент был сделан на обучении своих сотрудников по закупкам системной инженерии на основе моделей и инструментов и процессов поддержки продуктов на основе моделей.

Военно-воздушные силы запустили инициативу по цифровому управлению материальными средствами под руководством Командования по материальному обеспечению ВВС, которая охватывает все этапы жизненного цикла. Документ о видении 2022 года «Цифровое управление материальными средствами: ускоренное будущее состояние» нацелен на преимущества цифровой трансформации в изобретении, системной инженерии, моделировании и проектировании производительности, тестировании и проверке производительности, производстве, поддержании, модификациях и установке, а также поддержке миссий. Офис цифровой трансформации Командования по материальному обеспечению ВВС является координационным центром для работы с промышленностью, включая Национальную оборонно-промышленную ассоциацию, поскольку руководство ВВС определяет новые процессы и требования к контрактам для использования новых цифровых возможностей.

Национальная оборонно-промышленная ассоциация тесно сотрудничает с Министерством обороны через свои технические подразделения, рабочие группы и Институт новых технологий. Отдел системной инженерии уже давно является партнером министерства в определении практик и ожиданий в области системной инженерии на основе моделей. Производственный отдел создал новую рабочую группу по цифровому производству, чтобы сосредоточиться на вариантах использования в производстве. Отдел управления логистикой, Отдел кибербезопасности, Отдел технической информации, Отдел закупок и, конечно же, большинство подразделений и рабочих групп NDIA являются заинтересованными сторонами в цифровой трансформации в цепочках поставок и на интерфейсе с государственными заказчиками.

В 2023 году Институт новых технологий ассоциации выступил соорганизатором семинара по цифровой трансформации/цифровому управлению материальными средствами в ноябре 2023 года с ВВС и армией. Это сотрудничество положило начало растущему партнерству между промышленностью и Министерством обороны на этом долгом пути цифровой трансформации.

Метки: вооружение, искусственный интеллект, Пентагон, США, технологии