Перспективы применения алгоритмов искусственного интеллекта при создании образцов вооружения и военной техники

Перспективы применения алгоритмов искусственного интеллекта при создании образцов вооружения и военной техники

Воробьев Альберт Анатольевич
д.т.н., с.н.с., Военная академия материально-технического обеспечения имени генерала армии А.В. Хрулева (ВА МТО), научно-исследовательский институт (военно-системных исследований МТО ВС РФ), с.н.с., 191123, Санкт-Петербург, наб. Воскресенская, д. 10а, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Сергеев Владислав Владимирович
к.т.н., доцент, ВА МТО, докторант, 199034, Санкт-Петербург, наб. Макарова, д. 8, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Смаилов Аскар Казезович
ВА МТО, адъюнкт, 199034, Санкт-Петербург, наб. Макарова, д. 8, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Материал поступил в редакцию 21 июля 2022 года.

Аннотация
Динамичное развитие информационных технологий, и в частности, технологий искусственного интеллекта обуславливает растущую актуальность исследования возможностей их внедрения при создании перспективных образцов вооружения и военной техники. Проанализированы сущностные определения термина «искусственный интеллект». Рассмотрены типовые подходы к повышению эффективности применения вооружения и военной техники, на примере военной автомобильной техники, за счет внедрения современных технологий искусственного интеллекта. С использованием экспертных оценок сформулирован перечень основных функций ассистента водителя, при реализации которых целесообразно применение алгоритмов искусственного интеллекта.

Ключевые слова
Алгоритм, ассистент водителя, вооружение и военная техника, искусственный интеллект.

DOI
10.31776/RTCJ.11104

Индекс УДК 
355.4: 004.896

Библиографическое описание
Воробьев А.А. Перспективы применения алгоритмов искусственного интеллекта при создании образцов вооружения и военной техники / А.А. Воробьев, В.В. Сергеев, А.К. Смаилов // Робототехника и техническая кибернетика. – Т. 11. - № 1. – Санкт-Петербург : ЦНИИ РТК. – 2023. – С. 30-39. – Текст : непосредственный.

Литература

  1. Перечень военной автомобильной техники для Вооруженных Сил Российской Федерации на 2021-2030 годы. – М.: Минобороны России, 2021. – 328 с. – Текст: непосредственный.
  2. О развитии искусственного интеллекта в РФ: Указ Президента Российской Федерации № 490: [принят 10 октября 2019 года]. – Москва, Кремль, 2019. – Текст: непосредственный.
  3. Об утверждении Концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники до 2024 года: Распоряжение Правительства Российской Федерации № 2129-р [принято 19 августа 2020 года]. – Москва, 2020. – Текст: непосредственный.
  4. ГОСТ Р 59276-2020 Способы обеспечения доверия. Общие положения = Artificial intelligence systems. Methods for ensuring trust. General: национальный стандарт Российской Федерации: издание официальное: утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 23 декабря 2020 г. N 1371-ст: введен впервые: дата введения 2021-03-01 / разработан АО "ВНИИС". – Москва : Стандартинформ, 2021. – Текст: непосредственный.
  5. ГОСТ Р 59277-2020 Классификация систем искусственного интеллекта. Общие положения = Artificial intelligence systems. Classification of artificial intelligence systems: национальный стандарт Российской Федерации: издание официальное: утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 23 декабря 2020 г. N 1372-ст: введен впервые: дата введения 2021-03-01 / разработан АО «ВНИИС», ООО «ТВпортал». – Москва: Стандартинформ, 2021. – Текст: непосредственный.
  6. ГОСТ Р 59898-2021 Оценка качества систем искусственного интеллекта. Общие положения = Quality assurance of artificial intelligence systems. General: национальный стандарт Российской Федерации: издание официальное: утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 26 ноября 2021 г. 1620-ст: введен впервые: дата введения 2022-03-01 / разработан НИУ ВШЭ. – Москва: Стандартинформ, 2022. – Текст: непосредственный.
  7. ГОСТ Р 59391-2021 Аппаратно-программные средства с применением технологий искусственного интеллекта для колесных транспортных средств. Общие положения = Means of monitoring behavior and predicting people’s intentions. Artificial intelligent systems for motor vehicles. Classification, purpose, composition and characteristics of photo and video recorders: национальный стандарт Российской Федерации: издание официальное: утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 11 марта 2021 г. N 135-ст: введен впервые: дата введения 2021-05-01 / разработан ООО "Яндекс.Такси". – Москва: Стандартинформ, 2021. – Текст: непосредственный.
  8. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И.М. Макарова, В.М. Лохина. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. – 576 с. – Текст: непосредственный.
  9. Боровская Е.В. Основы искусственного интеллекта: учебное пособие / Е.В. Боровская, Н.А. Давыдова. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. – 127 с. – Текст: непосредственный.
  10. Чикрин Д.Е. Методологические основы проектирования инфокоммуникационных систем автомобильных транспортных средств высокой степени автоматизации: диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Чикрин Д.Е.; Казанский (Приволжский) федеральный университет.– Казань, 2021. – 399 с. – Место защиты: Казанский (Приволжский) федеральный университет – Текст: непосредственный.
  11. Исследование состояния и перспектив рынка автономных автомобилей, платформ для электротранспорта и топливных элементов, оценка влияния на развитие российского и международного рынка «Автонет»: аналитический отчёт. – М.: Ассоциация «ГЛОНАСС/ГНСС-Форум», 2019. – 245 с. – Текст: непосредственный.
  12. Формирование требований к наземным робототехническим комплексам военного назначения, предназначенным для перевозки воинских грузов в различных условиях функционирования и применения // Отчет о НИР «Экипаж», заключительный. – СПб.: ВА МТО, 2021. – 158 с. – Текст: непосредственный.
  13. Charlie Nave. Mapping the Autonomous Vehicle Ecosystem / Charlie Nave // Medium: [site]. – 2019. – URL: https://medium.com/swlh/mapping-the-autonomous-vehicle-ecosystem-3cd14fd6d750 (дата обращения: 05.04.2022). – Text: electronic.
  14. Михайлова Е.А. Беспилотный автомобильный транспорт / Е.А. Михайлова, В.А. Яшенькина // Молодой учёный, 2019, № 8.2 (246.2). – С. 31-36. – Текст: непосредственный.
  15. Долгий П.С. Беспилотное управление транспортными средствами / П.С.Долгий, Г.И. Немыкин, Г.Ф. Думитраш // Молодой учёный, 2019, № 8.2 (246.2). – С. 13-15. – Текст: непосредственный.
  16. Autonomous and ADAS test cars generate hundreds of TB of data per day // Tuxera: [site]. – 2018. – URL: https://www.tuxera.com/blog/autonomous-and-adas-test-cars-produce-over-11-tb-of-data-per-day/ (дата обращения: 05.04.2022). – Text: electronic.
  17. The European Mobility Startup Landscape // Urban Mobility Daily: [site]. – 2019. – URL: https://urbanmobilitydaily.com/the-european-mobility-startup-landscape/ (дата обращения: 05.04.2022). – Text: electronic.
  18. Startups, Corporates, and Technologies that Are Shaping the Future of Autonomous Driving // Medium: [site]. – 2019. – URL: https://medium.com/ @sankara2514/startups-corporates-and-technologies-that-are-shaping-autonomous-driving-c5d4089c3de4 (дата обращения: 05.04.2022). – Text: electronic.
  19. Программа самообучения 374. Системы контроля сцепления с дорогой и поддержки водителя. Устройство и принцип действия. – VOLKSWAGEN AG, Вольфсбург, 2007. – 84 с. – Текст: непосредственный.

Полный текст статьи (pdf)