Koda – первый полностью автономный благодаря оптоэлектронике и искусственному интеллекту робот-пес, созданный, чтобы помогать инвалидам и людям с ограниченными органами чувств воспринимать окружающий мир. Его многочисленные разнообразные датчики обрабатывают визуальную и слуховую информацию. Если позвать робота по имени (произнеся «Кода!»), он повернется к вам, проанализирует выражение вашего лица и поймет ваше настроение.
Оптическая промышленность уверенно движется в сторону замещения традиционных наблюдательных приборов, построенных на основе стеклянных линз, к оптоэлектронным устройствам. Это движение набирает обороты благодаря интеграции оптоэлектроники и искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, сокращенно AI). Подобно тому, как мультиспектральные камеры и электронные дисплеи, позволяющие пилотам ориентироваться в пространстве в экстремальных погодных условиях и отсутствии нормальной видимости, стали нормой в авиации, так и изощренные технологии постепенно становятся нормой. Например, в рамках программы командования Армии США по улучшению контроля, управляемости и взаимодействия подразделений разрабатывается единый канал радиосвязи, способный поддерживать и объединять интегрированную систему улучшения визуализации (Integrated Visual Augmentation System, сокращенно IVAS). Эта система повышает эффективность солдат за счет искусственного интеллекта, воплощенного в очках термального и ночного видения, помогающих ориентироваться на местности и находить цели. Окажется ли эта технология на гражданском рынке огнестрельного оружия? Несомненно. Она уже доступна!
Небольшое научное отступление позволите лучше понять, о чем идет речь. Оптоэлектроника – теоретическая и прикладная наука, занимающаяся созданием, обнаружением и управлением световыми излучениями. Многие ученые считают ее подразделом фотоники (наукой, посвященной излучаемой энергией). Она рассматривает любую излучаемую телом энергию как комбинацию видимого невооруженным глазом излучения (света) и невидимого излучения (инфракрасного, ультрафиолетового, радиоактивного, теплового). Фотонные устройства преобразуют энергию одного вида в другую (из электрической в оптическую и наоборот). К ним относятся электронно-оптические преобразователи (ЭОП) приборов ночного видения и матрицы тепловизоров. Зачастую в качестве синонима оптоэлектроники ошибочно употребляют термин «электрооптика». Электрооптика – намного более обширная сфера взаимодействия световых и электромагнитных полей.
Система управления огнем танка M1 Abrams состоит из оптоэлектронных приборов наблюдения, AI–систем анализа полученных данных (в т.ч. получаемых в режиме реального времени от других танков, дронов, самолетов воздушной разведки, пехотных подразделений и т.д.), которые ранжируют цели согласно их значимости, отображают и отслеживают их, выполняют прицеливание и управление огнем. И это не «прекрасное» будущее, а нынешняя реальность.
К слову, оптоэлектроника – не новейшая технология. Ее зарождение можно отнести к 1907 г., когда англичанин Генри Раунд открыл явления электролюминесценции в ходе экспериментов с карбидом кремния. По сути, он создал первый в мире светодиод. Впоследствии диоды и транзисторы стали основой микроэлектроники, без которой невозможен ни искусственный интеллект, ни оптоэлектроника.
В конце 1920-х русский физик Олег Лосев продолжил исследования светодиодов, начатые Генри Раундом. И хотя можно было бы предположить, что II Мировая война даст толчок практическому применению результатов его теоретических исследований, но на них не обращали внимания вплоть до конца 1950-х. Причины такого упущения неизвестна. Либо научное сообщество не увидело открывшихся возможностей, либо недооценило потенциал светодиодов – осталось загадкой.
FLIR добавил тепловизор Scion на базе передового процессора Boson в линейку как любительских, так и профессиональных устройств. Этот оптоэлектронный прибор позволяет быстро идентифицировать объект на предельной дистанции по его тепловой сигнатуре.
В начале 1961 г. в процессе работ над лазерным диодом в лаборатории компании Texas Instruments Боб Бьярд и Гарри Питтман случайно создали инфракрасный светодиод. В 1962 доктор Ник Холоняк Младший создал первый видимый красный светодиод. В результате этого открытия появились многоцветные светодиоды, жидкие кристаллы (LCD), органические (OLED) светодиоды, которые сделали возможным дальнейшее развитие оптоэлектроники. Без них мы бы не имели ни фотокамер смартфонов, ни компьютерных дисплеев самых разных размеров, ни лазерных дальномеров, ни приборов ночного видения (как активных, так и пассивных), ни электронных телескопов и микроскопов высокого разрешения, не говоря уж о светодиодных лампочках, фарах и тактических фонарях и еще много чего полезного.
Современные оптоэлектронные устройства, дополненные возможностями AI, могут самостоятельно обнаруживать и идентифицировать цели, стабилизировать электронное изображение, отсекая лишнюю информацию, делать расчет баллистики и предоставлять свои результаты расчетов в понятном человеку виде. На определенном этапе такие приборы станут дешевле, надежнее, компактнее и легче обычной «стеклянной» оптики. Они могут обновляться, перепрограммироваться и обмениться данными. Все это уже существует. Их функциональность и выгода от их применения стали реальностью.
Почему же производители до сих пор не предложили окончательного решения в виде идеального прицела для стрелкового оружия. Технологии доступны, но дороги. Однако, постепенно все ведущие изготовители прицелов добавляют оптоэлектронные функции в свои изделия. Распространение продвинутых технологий, как обычно, затрудняется проблемами создания удобного интерфейса для стрелка-оператора, его обучением и привыканием к новшествам. С такими же проблемами столкнулись при обучении обычных пилотов управлению дронами. Инженеры быстро поняли, что проще научить компьютерного геймера управлять дроном посредством джойстика или геймпада, нежели пилота вертолета или истребителя посредством привычных им штурвалов и рычагов. Причина заключалась в мышечной памяти привычных к компьютерным играм мальчиков и дружественности привычного им интерфейса.
Основной вызов, стоящий перед разработчиками оптоэлектронных устройств – создание логических и интуитивно понятных органов управления, которые походили бы на уже привычные операторам. Подобно панели управления дроном, оптоэлектронные прицелы должны быть интуитивно понятны любому, кто возьмет в руки винтовку, без обращения к многостраничной и нудной инструкции. В этом может помочь AI, причем оператор даже не будет понимать, что делает искусственный интеллект, а что он сам. И тут возникает другая проблема – проблема доверия пользователя компьютеру.
Доверие системе необходимо, если оператор пользуется «услугами» искусственного интеллекта. Особенно, если AI позволено открывать огонь без одобрения человека. Беда в том, что AI способен предложить решение (необязательно верное) намного быстрее, чем человек оценит условия задачи. Любое человеческое вмешательство в действия AI тормозит его, низводя его быстродействие до скорости человеческого мозга. Если система должна сначала передать изображение цели человеку-оператору, чтобы он подтвердил ее, а уж только после этого система открывает огонь, то с точки зрения компьютера принятие решения займет вечность. Поэтому AI, который обращается к человеку за подтверждением, всегда будет проигрывать искусственному интеллекту, которому плевать на людей.
При этом надо учитывать, что AI не всегда предлагает верное решение. Его достоверность зависит от чувствительности и настройки системы. Более понятная аналогия – мощный усилитель звука. Если он выполнен качественно, то на максимальной громкости мы будем хорошо слышать все ноты. Если он собран плохо – то мы будем явственно слышать шум. Подобный «электронный шум» затрудняет работу оптоэлектронных устройств. В течение многих лет DARPA (Управление перспективных исследовательских проектов Министерства войны США (повторно избранный президентом Д.Трамп переименовал Министерство обороны США в Министерство войны)) работает над проблемой достоверности информации, но пока безуспешно.
Параллельно DARPA работает над автоматизацией сбора и обработки, а также распространения больших массивов данных, собираемых в режиме реального времени разведкой и службами наблюдения США и их союзников по всему миру. В первую очередь это касается спутниковой разведки. И здесь опять в качестве «великого уравнителя» выступает AI. Люди-аналитики попросту не в состоянии обработать собираемый объем данных. Приходится звать на помощь искусственный интеллект.
После вывода американских войск из Ирака в 2011 г. Министерство Войны стало готовить свои инструменты и стратегию для войн следующего поколения. Основной упор был сделан на применение искусственного интеллекта и машинного обучения (Machine Learning (ML)) в глобальной войне против терроризма. Упрощенно говоря, машинное обучение – это принятие компьютером решений на основании статистического анализа больших данных. А анализ больших данных, в свою очередь, может потребовать от системы «углубленного обучения» (Deep Learning (DL)).
Что такое DL? Компания FLIR поясняет это так – «…Углубленное обучение – это многоуровневая нейросеть, где является точка вывода обработанной информации с одного уровня является точкой ввода информации для последующего уровня. Модель оптимизируется за счет приоритезации различных уровней. На каждом этапе обработки информации ее значимость для последующих этапов определяется оценкой точности совпадения предсказанных и полученных результатов…»
Обычные «умные» камеры объединяют машинное видение с примитивным компьютером и будучи размещенными на конвейере автосборочного цеха могут ответить на вопрос «Это отверстие просверлено в правильном месте?» Более умные «принимающие решение» камеры отвечают на большее число вопросов и способны решить, куда отправить данное яблоко – на экспорт или в соковыжималку.
Применительно к стрельбе такие обучаемые систему уже используются в системе управления огнем танков Abrams M1 и в системе визуализации солдата IVAS. Развитие технологий предполагает, что вскоре подобные системы будут доступны гражданским стрелкам. Спортсмены и охотники смогут использовать их как для решения своих повседневных задач, так и для тренировок.
Мы живем в очень интересное время. Как показывает практика, прогресс технологий в одной сфере зачастую приводит к прорыву в смежных областях. Так что, возможно, AI поможет не только построить базы для заселения Марса и добывать полезные ископаемые на астероидах, но и найдет активное применение в типично земных развлечениях – охоте и войне.
BespokeGun - российский производитель высокоточного оружия.
Сайт компании
Телеграмм-канал - новости и жизнь компании
Контакты