Бизнес в сфере военного ИИ
Пентагон тратит десятки миллиардов долларов на внедрение новых технологий с головокружительной скоростью.
В мире, охваченном войной на пяти континентах, и на фоне усиливающейся конкуренции между великими державами, Министерство обороны США (МО) наладило обширные партнерские отношения с технологической отраслью для модернизации военных возможностей.
«Быстрый технологический прогресс сделал ИИ мощным инструментом для анализа данных и ускорения принятия решений на поле боя. ИИ также может оказаться полезным в широком спектре вспомогательных функций, от помощи военным в прогнозировании потребностей в техническом обслуживании и ремонте вооружений до организации линий снабжения во время конфликта», - пишет в своем докладе Центр правосудия Бреннана в Нью–Йорском университете (11.03.2026).
Военные руководители высоко оценили проект Maven — пилотный проект с участием ведущих технологических компаний по разработке ИИ, который анализирует и интерпретирует видеоматериалы с беспилотников и спутников, — за значительное сокращение времени, необходимого для идентификации и поражения целей. А подразделение оборонных инноваций (DIU), организация Пентагона, выступающая в качестве связующего звена между Кремниевой долиной и военными, ускорило заключение контрактов на экспериментальные технологии беспилотников, которые, по обещаниям DIU, сделают боевые операции «менее затратными» и «сократят число людей, находящихся под огнем».
Однако многие утверждения об эффективности этой технологии остаются непроверенными, а риски для солдат и гражданского населения — не учтенными. Ошибки ИИ могут привести к сбоям в системе, ошибочно идентифицирующей гражданских лиц как цели, игнорируя при этом реальные угрозы, что подрывает выполнение задач, безопасность в бою и соблюдение законов войны. Такие сбои могут произойти даже при участии человека. Командиры и операторы систем вооружения, как правило, должны самостоятельно проверять и подтверждать цели, сгенерированные ИИ. В реальности же они могут слишком легко поддаваться рекомендациям алгоритмов. Кроме того, чрезмерная зависимость от ИИ сводит жизнь людей к мимолетным событиям и точкам данных на экране, что может снизить чувствительность солдат к актам убийства и разрушения.
Несмотря на эти опасности, лидеры технологической и правительственной сфер настаивают на том, что военные действуют недостаточно быстро. Шьям Санкар, главный технический директор Palantir Technologies, выразил тревогу по поводу того, что «Запад эмпирически утратил сдерживающий эффект» против Китая из-за чрезмерного регулирования и бюрократии. Министр обороны США Пит Хегсет заявил, что приобретение новых технологий вооружений идет «неприемлемо медленно». Он распорядился о ряде изменений, чтобы привести вооруженные силы «в состояние, пригодное для войны». Этот рывок совпадает с беспрецедентным расширением годового бюджета министерства до 1 триллиона долларов на 2026 финансовый год, что более чем на 13 процентов больше, чем в 2025 финансовом году.
Стремление Пентагона к внедрению ИИ вот-вот ускорит его существенную и растущую зависимость от этой технологии. С момента запуска проекта Maven в 2017 году и особенно с 2020 года, контракты Пентагона, заключенные с технологическими компаниями, специализирующимися на создании и поддержке систем ИИ, выросли в геометрической прогрессии. Две компании, лидирующие в этом росте — гигант в области анализа данных Palantir Technologies и производитель автономных систем Anduril Industries — увеличили свою долю в оборонном бюджете быстрее, чем большинство других сопоставимых государственных подрядчиков. Лидеры отрасли также берут на себя более значительную роль в формировании политики, особенно в вопросах приобретения, тестирования и надзора за теми самыми технологиями, в которые они имеют финансовую заинтересованность.
Ответственные инновации требуют от правительства США умения находить правильный баланс между скоростью и осторожностью. Военные должны уметь взвешенно и на основе фактических данных оценивать надлежащую роль любой новой технологии в заполнении пробелов в возможностях. Они также должны проводить необходимую проверку и тестирование, чтобы гарантировать безопасность эффективность вновь внедряемых технологий и отсутствие нарушений основных прав человека.
Однако стремительное внедрение ИИ в военные действия не сопровождается должной оперативностью в оценке его опасностей. Оно характеризуется минимальной прозрачностью, что ограждает его от содержательного общественного контроля и законодательного надзора. Даже самая основная информация о типах систем, которые принимает Пентагон, об их эффективности и безопасности, а также о том, насколько их использование соответствует законам войны и другим нормативным актам, часто скрывается от Конгресса и общественности. Конфиденциальный характер многих из этих систем также поднимает вопросы о том, имеет ли сам Пентагон доступ к данным, необходимым для проведения содержательной проверки и мониторинга их работы.
Кроме того, существует мало гарантий для обеспечения надлежащего учета затрат и рисков, связанных с применением ИИ в военных действиях. В дополнение к реформе системы закупок, которую возглавляет Хегсет, Пентагон резко сократил общеведомственные усилия по тестированию и оценке основных систем вооружения и оценке рисков причинения вреда гражданскому населению, что затрудняет обеспечение того, чтобы системы, дополненные ИИ, работали должным образом и без чрезмерного сопутствующего ущерба. Правила, введенные администрацией президента Джо Байдена для управления рисками, связанными с ИИ, — которые изначально были неадекватными — могут быть еще больше ослаблены при президенте Дональде Трампе.
Внедрение нормативных актов и надзора на всех этапах приобретения, обучения, совершенствования и развертывания программы ИИ может стать решающим фактором успеха или неудачи. Например, автономные дроны, отправленные американскими технологическими стартапами для помощи Украине в борьбе против России, оказались подвержены ошибкам, сложны в ремонте и легко нейтрализуются с помощью относительно простых методов радиоэлектронного подавления. Зависимость Украины от этих дронов была ограниченной, но, если бы американские военные внедрили такие рискованные и ненадежные инструменты ИИ в свои основные боевые функции, это могло бы поставить под угрозу мирных жителей и гуманитарных работников. В Газе также неточности в сгенерированной ИИ информации о личности и местонахождении боевиков повлияли на израильские удары, в результате которых погибли сотни мирных жителей, а ошибки распознавания лиц способствовали неправомерным арестам и допросам палестинцев.
Физические модели ИИ потенциально могут ускорить разработку оружия
«Калифорнийский стартап Luminary Cloud из Сан-Матео выпустил три новые модели ИИ в области физики, призванные значительно ускорить проектирование боевых самолетов, подводных лодок и насосных систем, способных к сотрудничеству», - пишет The National Defense Magazine (06.03.2026).
Семейство специализированных физических моделей ИИ Shift от Luminary может в разы ускорить анализ различных вариантов конструкции военных платформ и компонентов, заявил Хуан Алонсо, соучредитель и технический директор Luminary.
«В физическом мире нас интересует проектирование всевозможных систем, в том числе военных, где необходимо моделировать воздушные потоки, теплопередачу, электромагнетизм, структурный анализ и т. д., и для которых на самом деле нет хороших решений, позволяющих быстро итеративно перебирать различные варианты конструкции», — сказал Алонсо.
Применение ИИ, ограниченного рамками физики, к моделированию позволяет Luminary быстро создавать модели, способные оценивать изменения в конструктивных конфигурациях или условиях эксплуатации, пояснил он.
«Идея заключается в том, что, если вы сможете проводить моделирование физического мира гораздо быстрее и одновременно во многих случаях, вы сможете создать достаточно данных для того, чтобы использовать возможности того, что мы называем революцией в области искусственного интеллекта в физике», — сказал он.
Иными словами, Luminary может беспрепятственно интегрировать свои модели физического ИИ Shift в инженерный рабочий процесс клиента через защищенное облако, что помогает ускорить процесс проектирования.
«Представьте, что вы разрабатываете новый подводный дрон. Вы можете проверить различные формы. Давайте разместим плавники в разных местах. Давайте разработаем пропеллеры для этих подводных дронов и оценим их характеристики», — сказал он.
Инженер может отправить новый проект в облачную модель Shift, «и почти сразу же получить фактические характеристики предложенного нового проекта», — добавил он. «Мы создали платформу, которая эффективно автоматизирует большую часть работы, так что вместо того, чтобы тратить годы на создание такой модели, вы можете сделать это за неделю».
В конце октября 2025 года в пресс-релизе компания Northrop Grumman объявила о сотрудничестве между оборонным гигантом, компанией Luminary и командой разработчиков программного обеспечения для автоматизированного проектирования NVIDIA с целью создания новой базовой модели физического ИИ, способной ускорить проектирование сопла двигателя космического аппарата.
Хан Парк, вице-президент по интеграции ИИ в Northrop Grumman Space Systems, заявил в пресс-релизе, что новая модель знаменует собой первый шаг на пути к регулярному использованию моделей искусственного интеллекта в области физики.
«ИИ в физике — это следующий уровень сложности в области ИИ, и Northrop Grumman внедряет эту технологию в работу наших инженеров-конструкторов, чтобы значительно ускорить разработку оборудования», — сказал Пак. «Использование ИИ для создания чего-то небольшого, например, двигателя космического аппарата, открывает нам путь к гораздо более масштабным задачам, таким как проектирование более крупных компонентов или даже целого космического аппарата с помощью ИИ».
Компания Northrop Grumman рассматривает искусственный интеллект в области физики как «важную нишу в более широком контексте ИИ, и именно поэтому компания сосредоточена на решениях, использующих технологию NVIDIA PhysicsNeMo, как это делает предложение Luminary Cloud», — говорится в заявлении представителя компании, который отказался от дальнейших комментариев.
PhysicsNeMO — это архитектура машинного обучения, которая быстро обрабатывает большие наборы данных, помогая создавать модели, обученные на данных, релевантных конкретным проектам. Компания NVIDIA не ответила на запрос о комментарии относительно своей роли в сотрудничестве с Northrop Grumman и Luminary.
Алонсо подтвердил, что на данный момент в результате сотрудничества Luminary и Northrop Grumman не было выпущено ни одного готового изделия, но заявил, что в настоящее время Luminary работает еще с шестью компаниями оборонной промышленности. Он отказался назвать их имена.
«Вы можете себе представить, кто они — производители подводных аппаратов, участники проектов по созданию совместных боевых самолетов, включая небольшие компании или новых игроков», — сказал он.
Комплексный процесс создания моделей Shift компанией Luminary начинается с генерации больших объемов данных, относящихся к конкретной конструкции, например, к стреловидному крылу самолета. Инженерные и экспериментальные данные по проектированию поступают от клиента, пояснил он.
Программное обеспечение Luminary запускает моделирование этих данных для создания наборов данных, которые могут содержать «от тысяч до сотен тысяч симуляций», пояснил Алонсо, добавив, что платформы Shift «могут запускать одну симуляцию в 100 раз быстрее», чем устаревшие инструменты моделирования, которые многие в отрасли используют для проектирования.
По его словам, при наличии созданных, обработанных и подготовленных наборов данных для обучения модели можно использовать архитектуры машинного обучения, включая PhysicsNeMo.
«Как только у вас есть полностью обученная модель, вы развертываете ее для того, что люди называют «выводом», что означает, что теперь у вас есть модель физического мира, которая работает намного быстрее, чем моделирование, и очень, очень точна», — сказал Алонсо.
«После завершения разработки модели Shift инженеры-конструкторы могут задавать ей вопросы, например: «Если бы у меня была другая конфигурация крыла, другой двигатель, другая геометрия или другие условия эксплуатации, каков был бы результат? Дайте мне ответ очень быстро»», — добавил Алонсо.
По словам Алонсо, модели Shift от Luminary достигают точности в пределах одного процента в зависимости от количества и качества обрабатываемых данных.
Поскольку модели доступны через защищенное облако, «инженер, создающий динамическую базу данных для разработки законов управления полетом, например, может использовать свой ноутбук, а не суперкомпьютер, для прямого подключения к продукту Luminary и расчета всех аэродинамических нагрузок для разработки законов управления», — сказал Алонсо. «Таким образом, это легко интегрируется в существующие рабочие процессы. Ноутбук — это всего лишь интерфейс к облаку».
Он также отметил, что весной 2026 года модели Shift станут доступны для использования на локальных серверах клиентами, желающими применять их в особо конфиденциальных или секретных рабочих процессах проектирования.
Дэн Тернер, руководитель инициативы по использованию ИИ для ядерного сдерживания в Национальных лабораториях Сандиа, заявил, что исследователи работают над проектом под названием Tungsten Rain с целью разработки «испытательного корпуса для полета» с использованием инструментов проектирования на основе ИИ.
Тернер заявил, что новые модели ИИ в области физики открывают перспективы для ускорения процессов проектирования.
«Если вы пытаетесь быстро придумывать дизайн и проходить через более открытый творческий процесс, я думаю, что эти инструменты действительно полезны и значительно продвинулись вперед», — сказал он.
Использование моделей ИИ в области физики в процессах проектирования все еще находится на ранней стадии. На данном этапе модели искусственного интеллекта в области физики работают лучше всего, когда обрабатываемые ими данные являются обширными и относятся к конкретному проектному пространству, — сказал Тернер.
«Как правило, они хорошо работают для задач, очень близких к исходным обучающим данным — например, для проектирования винглетов. Аэрокосмические компании, вероятно, располагают данными за десятилетия о различных конструкциях винглетов, поэтому модель ИИ, использующая физические принципы, может, вероятно, создать очень точную симуляцию новой конструкции или ее варианта», — пояснил он.
«Я думаю, настоящая проверка начинается, когда вы отходите от области, из которой получены ваши обучающие данные, и рассматриваете новый сценарий или что-то, что не было включено в имеющиеся у вас данные», — сказал Тернер. «Вот где даже четырехпроцентная погрешность будет поразительной. Насколько вы отклонились от своей первоначальной парадигмы, когда анализируете ошибку?»
Эрика Бриско, руководитель программы в Управлении информационных инноваций Агентства перспективных оборонных исследований (DARPA), возглавляет усилия DARPA по использованию искусственного интеллекта для достижения прорывных, а не постепенных улучшений, показателей эффективности проектирования.
По словам эксперта, перспектива использования ИИ в процессах проектирования заключается в том, что он может автоматизировать большую часть трудоемкой работы, известной как исследование проектного пространства, за счет сокращения времени, которое раньше приходилось выполнять людям.
«Это по-прежнему требует больших вычислительных затрат, но, если мы будем действовать разумно — а именно этому посвящены некоторые из наших исследований — наши специалисты по искусственному интеллекту смогут проводить высокоточные симуляции более эффективным с точки зрения вычислительных ресурсов способом», — сказал Бриско. «Это позволит нам исследовать более широкий диапазон вариантов проектирования, чем это могла бы сделать команда людей».
На вопрос о том, может ли моделирование в области физики с использованием ИИ помочь инженерам оценивать варианты проектирования гораздо быстрее, чем традиционные инструменты, тем самым ускоряя внедрение военных платформ, Бриско ответил: «Это мечта».
«Я думаю, что проектирование более простых деталей с использованием физических моделей ИИ, скорее всего, будет осуществимо в ближайшей перспективе, в отличие от сложных систем с кинетикой, системами управления и т. д.», — сказала она.
Бриско добавил, что при использовании физического моделирования с помощью ИИ для создания комплексных проектов, таких как подводная лодка или авианосец, возникает ряд «сложных проблем».
«Предположим, ваша система ИИ может создавать совершенно новые конструкции, — сказала она. — Если речь идёт о достаточно сложной системе, количество возможных вариантов практически бесконечно, особенно когда речь идёт о 3D-печати деталей со всеми возможными степенями свободы».
«Чем больше степеней свободы вы вводите, тем шире становится пространство для проектирования», — отметил Бриско. «Тогда делать какие-либо заявления об оптимизации в этом случае становится действительно сложно».
Разработка боевых самолетов ВВС США с ИИ
Разработка боевых самолетов ВВС США с ИИ является одной из самых сложных задач. «Пилоты с ИИ», которые будут управлять боевыми самолетами, должны уметь безопасно работать в тандеме с пилотируемыми истребителями и выполнять задачи, продиктованные их пилотами-«руководителями», - пишет журнал Air&Space Forces Magazine (09.03.2026).
В начале 2025 года тема совместных боевых самолетов оказалась в центре внимания, когда тогдашний начальник штаба генерал Дэвид У. Оллвин объявил два конкурирующих прототипа самолетов первыми беспилотными истребителями в истории ВВС: YFQ-42A компании General Atomics и YFQ-44A компании Anduril Industries.
В 2026 году внимание привлекает именно программное обеспечение для автономного управления этими самолетами. Программное обеспечение для автономного управления, в большей степени, чем аппаратное обеспечение, может оказаться самым ценным и долгосрочным элементом.
В соревнованиях участвуют два пакета программного обеспечения для автономного управления, и оба уже были протестированы на самолетах компаний General Atomics и Anduril. Более того, в середине симпозиума по военному делу компания Anduril заявила, что ее самолет YFQ-44A совершил один полет под управлением двух систем — одной из систем конкурентов и собственной системы.
Автономность является объективной возможностью, по крайней мере, с 2018 года, когда Исследовательская лаборатория ВВС проводила свои эксперименты «Skyborg», отметил полковник Тимоти Хелфрич, руководитель отдела закупок истребителей и перспективных самолетов, во время панельной дискуссии на симпозиуме.
Программное обеспечение Skyborg было независимым от конструкции планера, но даже в этом случае, в мире, где конкуренция долгое время велась между конкурирующими типами самолетов, внимание отрасли сместилось с программного обеспечения на аппаратную часть.
В целом это остается верным, поскольку General Atomics и Anduril боролись в СМИ за первенство, пока ВВС ожидают окончательного решения по так называемому первому этапу конкурса. Но точно так же, как ВВС начали конкурс на разработку оборудования с пятью участниками, прежде чем сократить их число до двух, они также заключили контракты с пятью компаниями на разработку программного обеспечения для автономного управления. Официальные лица пока отказались назвать всех участников.
Однако в феврале 2026 года ВВС наконец-то раскрыли подробности своих разработок в области программного обеспечения. В пресс-релизе от 12 февраля сообщалось, что компания Collins Aerospace объединилась с General Atomics для тестирования программного обеспечения автономного управления Collins «Sidekick», а Shield AI и Anduril будут тестировать систему Shield «Hivemind».
Sidekick и Hivemind — это программное обеспечение для управления полетом на основе ИИ, предназначенное для управления любой платформой, а затем обучения выполнению миссий в соответствии с указаниями.
«Мы рассматриваем его, по сути, как пилота за штурвалом», — сказал подполковник Мэтью Дженсен, командир экспериментального оперативного подразделения ВВС, которое разрабатывает тактику и процедуры эксплуатации автономных систем и их интеграции с пилотируемыми истребителями.
Подобно тому, как пилоты могут и действительно меняют тип самолета, эти системы искусственного интеллекта могут научиться управлять различными платформами. Бен «Билли Рэй» Брэдли из Shield AI, отставной пилот ВВС, заявил что представление о том, что программа объединила производителей самолетов и поставщиков программного обеспечения в две конкурирующие команды, не соответствует действительности.
«ВВС объединили нас с компанией Anduril для проведения полетов, но мы также можем и используем в симуляции летательные аппараты общей авиации», — сказал Брэдли. Компания Hivemind уже совершила полеты на беспилотнике MQ-20 Avenger компании General Atomics, на основе которого был создан YFQ-42A.
«Мы обязаны — поскольку вся суть в том, что мы не привязаны ни к какой платформе — уметь летать на обеих платформах в режиме симуляции», — сказал Брэдли. «Но поскольку у нас нет времени на проведение реальных летных испытаний, ВВС предоставили нам одну платформу для проведения летных испытаний. Но это не значит, что мы не можем летать на платформе общей авиации».
Hivemind также использовал несколько летательных аппаратов от производителя дронов Kratos и даже модификацию вертолета UH-72 Lakota компании Airbus. Планируется также его использование на дроне Talon IQ компании Northrop Grumman, модификации беспилотника YFQ-48A Talon Blue CCA, хотя Shield AI отказалась сообщить, когда именно это произойдет.
Именно он является «мозгом» для собственной экспериментальной модели компании Shield AI, получившей название X-BAT. Одним из самых впечатляющих экспонатов на симпозиуме была модель X-Bat в масштабе 45%, предназначенная для вертикального запуска с переносной пусковой установки. На крыле модели, представленной на симпозиуме, красовалась надпись «Powered by Hivemind».
Полноразмерная версия Shield, которую планируется поднять в воздух позже в 2026 году, будет примерно размером с F-16 и будет оснащена двигателем GE F-100, тем же самым, что и F-16.
Компания Collins Aerospace не была столь откровенна в отношении подробностей полетов Sidekick, как Shield. Однако представитель компании сообщил журналу Air & Space Forces Magazine, что в ходе секретной разработки Sidekick совершил полеты на «трех или четырех» платформах.
Sidekick обогнал Hivemind в гонке за право первыми совершить полет на одном из CCA. 12 февраля General Atomics объявила, что Sidekick совершил полет на YFQ-42A в начале месяца, при этом управление системой осуществлял человек на земле.
Это позволило Sidekick опередить Shield AI примерно на три недели, поскольку только 25 февраля Хелфрич на конференции сообщил о первом полете Hivemind на борту YFQ-44A компании Anduril.
Как отметил Хелфрич, и Sidekick, и Hivemind «проработали так, как и ожидалось», что, по словам подполковника Мэтью Дженсена, командира экспериментального оперативного подразделения ВВС, является хорошим первым шагом.
Хелфрич отметил, что во время полета YFQ-44A был один нюанс, который продемонстрировал важный момент, касающийся этих новых систем: «Мы выполнили одну миссию в автономном режиме с использованием Shield AI, а затем в том же полете, не совершая посадку, перешли ко второй миссии в автономном режиме, также в том же полете».
По сути, в середине полета произошла смена пилотов у дрона. Вторым пилотом стало программное обеспечение для управления полетом Anduril под названием «Lattice», и компания сообщила, что оно выполнило те же тестовые действия, что и Hivemind.
A-GRA — это «базовый» уровень автономности, принадлежащий правительству США. Каждый самолет, соответствующий требованиям A-GRA, должен иметь программное обеспечение для автономного полета: «те части, которые тесно связаны с критически важным для полета и безопасности программным обеспечением, то есть просто основные вещи, которые гарантируют, что самолет летит и это безопасно», — сказал Хелфрич. И все программное обеспечение для автономного выполнения задач, соответствующее требованиям A-GRA, должно иметь возможность подключаться к программному обеспечению автономного полета самолета. Когда оператор-человек дает основные указания для взлета самолета CCA, программное обеспечение автономного выполнения задач является пилотом, который запускает полетное программное обеспечение.
A-GRA лежит в основе этой программы ВВС. Без неё пилотов с ИИ пришлось бы настраивать под каждый самолёт, что создало бы обширный дополнительный уровень программирования. Стандартизация интерфейса между пилотом с ИИ и внутренней системой управления полётом позволяет сделать пилотов с ИИ взаимозаменяемыми.
Брэдли сказал, что на интеграцию пилотного проекта ИИ с новой платформой уходит всего несколько недель, и Shield AI становится все быстрее и быстрее с каждым разом, когда Hivemind интегрируется с новой платформой.
Разделение конструкции фюзеляжа и системы управления пилотом означает, что ВВС придется принять не одно, а два решения при сужении круга претендентов на первом этапе, который состоится позже в этом году. Имея два самолета и две системы управления пилотом, существует четыре возможных комбинации на выбор.
Переключение программного обеспечения автономного управления в полете самолета Anduril подчеркнуло еще один аспект программы ВВС, который также продемонстрировало неожиданное присвоение самолету Northrop YFQ-48A этого обозначения в декабре 2025 года: как сказал генерал Дейл Р. Уайт, новый руководитель ведущих программ ВВС: «Если вас исключили из конкурса, дверь никогда не остается закрытой».
«Вы можете продолжать развиваться, — сказал Уайт. — Возможно, вы не получите финансирование от правительства, но в конце концов, если вы считаете, что сможете создать лучший продукт, ... вы можете ... вернуться и по-прежнему конкурировать». Например, компания Anduril так и не была подтверждена в числе пяти компаний, претендующих на контракт CCA на разработку программного обеспечения для автономного вождения, но в своем блоге старший вице-президент компании по разработке Джейсон Левин намекнул, что они последовали совету Уайта и самостоятельно профинансировали разработку своего пилотного проекта AI Lattice.
Разработка операций
Еще до того, как ВВС выберут конкретный тип самолета и пилота с ИИ, они создают экспериментальную группу для разработки оперативных концепций, тактики и процедур практического применения систем управления воздушным движением.
Передача функций управления самолетами под оперативное управление летчиков — это не тестирование, а эксперимент, выяснение принципов работы автономности и обучение людей эффективному взаимодействию с пилотами, управляемыми ИИ.
Для самого ИИ этот этап будет посвящен определению пределов возможностей систем и быстрому внедрению обновлений для их улучшения. Хелфрич описал отправную точку как создание «минимально жизнеспособного продукта» — распространенный термин в мире технологий — как первый шаг к разработке улучшений.
«Мы создаём структуру программы таким образом, чтобы она могла ежедневно реагировать на запросы оператора и взаимодействовать с ним», — сказал он. «И то, что вы получаете в первый день, — это только первый шаг. Мы будем постоянно совершенствоваться».
Ключевую роль в этом играет система A-GRA. Shield AI и Collins могут обновлять своих пилотов с искусственным интеллектом, не беспокоясь о безопасности самого самолета, поскольку программное обеспечение управления полетом уже настроено, а интерфейсы стандартизированы.
Возможные обновления устранят недостатки в работе пилота с ИИ, что позволит ему улучшить свои показатели. Дженсен отметил, что, хотя A-GRA устанавливает базовый уровень, системы не являются ни одинаковыми, ни полностью идентичными.
Пилоты с ИИ могут совершенствоваться, и то же самое будет делать и пилоты-люди, работающие с ними, предсказал бригадный генерал Дэвид К. Эпперсон, командующий Центром боевых действий ВВС США.
Вся работа направлена на укрепление доверия между операторами и пилотами, управляемыми ИИ, точно так же, как и на формирование команды в эскадрилье.
«Нам необходимо внедрить это таким образом, чтобы наш человеческий мозг оставался в курсе принимаемых решений, чтобы я мог интуитивно оценивать входные и выходные данные», — сказал генерал-лейтенант Люк К.Г. Кропси, военный заместитель помощника министра ВВС по вопросам закупок, технологий и логистики.
Иными словами, если пилот-человек не может понять, почему пилот с ИИ принял такое решение, у летчиков не будет необходимой уверенности в оперативной работе ИИ. ИИ должен рационально реагировать на инструкции пилота-человека.
Дженсен заявил, что его экспериментальное подразделение разделяет эту точку зрения, и сказал, что намерен проводить «разбор полетов» с пилотами, использующими программное обеспечение для автономного управления, так же, как они это делают сейчас друг с другом после каждого вылета.
«Я хочу иметь возможность общаться с большой языковой моделью и объяснять, что автономная система делала в определенное время и в определенном месте, и просить ее объяснить причины, по которым она это делала», — сказал он.
Концептуально это разумно, но проводить анализ работы машины сложно. Подобная возможность все еще находится в разработке, но и Хелфрич, и Дженсен отметили, что крайне важно начать формировать доверие и взаимопонимание уже сейчас, а не ждать, пока все аспекты работы ИИ-пилота будут доведены до совершенства и обучены.
Дженсен также заявил, что планирует привлекать вспомогательные авиагруппы к крупным учениям «как только это станет возможно», что может вызвать у некоторых беспокойство.
Космические силы США внедряют новый подход к развертыванию облачной консолидированной системы управления и контроля
«По словам главы Управления по быстрому развитию космических возможностей, Космические силы приняли более поэтапный подход к переносу новых и устаревших орбитальных боевых систем на единую облачную платформу управления и контроля», - пишет Air and Space Forces (10.03.2026).
Программа, получившая название «Быстрое и устойчивое командование и управление» (R2C2), была создана в 2023 году для эксплуатации спутников Космических сил, обладающих высокой маневренностью и предназначенных для реагирования на угрозы на орбите. Эта миссия приобрела еще большее значение в последние годы, поскольку Космическое командование США требует от спутников еще большей оперативности в условиях спорной и перегруженной космической среды — концепция, называемая динамическими космическими операциями.
Центр космических исследований и разработок (Space RCO) под руководством Келли Хэмметт возглавляет разработку системы R2C2. Организация надеялась начать внедрение новых программ на базовой платформе в 2026 году, сосредоточившись на быстрой разработке и развертывании программного обеспечения. Однако проблемы с переходом на устаревшие наземные системы замедлили этот прогресс.
В беседе с журналистами на симпозиуме AFA по военному делу в Авроре, штат Колорадо, Хамметт охарактеризовал первоначальную стратегию R2C2 как «очень смелую». Программа достигла некоторых ранних успехов, таких как перевод систем в коммерческую облачную среду и быстрое привлечение группы нетрадиционных компаний для помощи в управлении проектом. Но цель — перевести от 15 до 25 устаревших программ на новую платформу за два года, одновременно разрабатывая базовую систему, — оказалась слишком сложной задачей, сказал Хамметт.
«Всё пошло не совсем так, как мы хотели», — сказал он. «Нам не удалось эффективно внедрить эти программы по разработке летных платформ».
Космические силы долгое время испытывали трудности с обеспечением своевременной и бюджетной поставки наземных систем управления и контроля. К числу известных примеров относятся сегмент оперативного управления следующего поколения GPS (OCX) и усовершенствованная система слежения и анализа запуска. Руководители космических закупок призывают к реформам в разработке и закупке наземных систем, включая внедрение передовых коммерческих практик, таких как поэтапная разработка и поставка.
Чтобы скорректировать курс в отношении R2C2, Хэмметт и его команда потратили последний год на «переработку» стратегии миграции R2C2. Космический центр управления полетами (Space RCO) нанял Space Dynamics Laboratory, некоммерческий исследовательский центр, принадлежащий Университету штата Юта, в качестве ведущего системного интегратора. Также был увеличен цикл поставок с восьми недель до двух недель, и планируется использовать существующий механизм контрактов под названием Marvin для найма большего числа разработчиков программного обеспечения, которые могут не иметь традиционного космического опыта, и обучения их работе в несекретных и секретных средах.
«Мы наняли этих ребят, потому что эксперимент заключался в том, что это не специалисты по наземным космическим исследованиям, а эксперты в области программного обеспечения», — сказал Хамметт. «Нам нужно было привлечь их в команду, чтобы у нас было больше возможностей для написания кода и привлечения новых партнеров по миссии».
Хамметт не назвал сроков завершения перехода на устаревшие системы и интеграции новых систем по мере их ввода в эксплуатацию. Он подчеркнул, что масштабы работ не изменятся — R2C2 по-прежнему будет объединять все средства орбитальной войны на одной платформе управления и контроля, — но процесс будет более поэтапным и займет «немного больше времени», чем планировалось изначально.
Тем временем Космические силы продвигаются вперед с планами по разработке флота малых маневренных спутников для усиления и, в конечном итоге, замены одной из своих наиболее известных группировок орбитальных боевых аппаратов — Программы геосинхронной космической разведки (Geosynchronous Space Situational Awareness Program). В настоящее время служба находится на пороге выбора первоначального пула поставщиков для этой программы закупок, получившей название RG-XX. Полковник Брайон МакКлейн, возглавляющий эту работу в качестве руководителя программы космических боевых действий Командования космических систем, сообщил журналистам в январе 2026 года, что его команда тесно сотрудничает с операторами орбитальных боевых аппаратов в рамках миссии Delta 9 для определения требований к наземным системам.
МакКлейн отметил, что по мере того, как Space RCO работает над разработкой R2C2, SSC рассматривает вопрос о том, будет ли RG-XX использовать некоторые «временные возможности», применяемые в секретных программах в других областях миссии.
«Я не намерен закупать для RG-XX новую систему наземного обслуживания, которая конкурировала бы с какой-либо другой распространенной системой наземного обслуживания», — сказал он. «Мы работаем над поиском оптимального решения внутри компании, используя уже существующие системы».
Компания Anduril приобретет фирму ExoAnalytic, занимающуюся отслеживанием космических аппаратов и ракет
Компания Anduril Industries, специализирующаяся на оборонных технологиях, заключила 11 марта соглашение о приобретении ExoAnalytic Solutions, одной из ведущих американских фирм, специализирующихся на отслеживании спутников и ракет, сообщила компания Anduril.
«Мы еще не завершили оформление юридических документов, но уже заключили окончательное соглашение о приобретении компании», — заявил журналистам Гокул Субраманиан, старший вице-президент Anduril по инженерным вопросам. «С этой компанией мы тесно сотрудничаем последние несколько лет по ряду программ, и они являются экспертами в области осведомленности о космическом пространстве и противоракетной обороны».
По словам представителя компании, она не разглашает стоимость сделки, поскольку окончательный контракт еще не подписан. Согласно данным платформы анализа корпоративных продаж ZoomInfo, частная компания ExoAnalytic оценивается примерно в 15,6 миллиона долларов. Издание Breaking Defense (11.03.2026) обратилось к ExoAnalytic за комментариями.
По словам Субраманиана, ExoAnalytic привнесет в Anduril три ключевые возможности, поскольку компания стремится расширить свой космический портфель, ориентированный в первую очередь на военные миссии США.
Во-первых, это глобальная сеть компании, состоящая из 400 телескопов, которые отслеживают космические объекты на геосинхронной околоземной орбите (ГОО), на высоте около 36 000 километров, где размещено множество важных американских оборонных и разведывательных спутников.
«Они управляют крупнейшей сетью телескопов на планете Земля, и, по нашему мнению, являются лучшими в своем классе лидерами в области осведомленности о геостационарном космическом пространстве», — сказал он.
Компания ExoAnalytic делится своими данными отслеживания с Космическими силами через Центр коммерческой интеграции, а также с зарождающейся (и проблемной) программой Министерства торговли по созданию гражданской системы управления космическим движением, призванной взять на себя обременительную задачу Космического командования США по предупреждению невоенных операторов о потенциальных столкновениях на орбите.
Средние компании могут предложить гибкость и оперативность, сохраняя при этом права на интеллектуальную собственность в руках государства.
Прорывая оборону
Кроме того, компания предоставляет коммерческим операторам услуги по обеспечению осведомленности о космической обстановке, а также информационные продукты.
«Мы планируем и дальше предлагать возможности ExoAnalytics в качестве услуги всем желающим, как государственным заказчикам, которые хотят приобрести ее как услугу, так и представителям промышленности. В настоящее время ExoAnalytics поддерживает прямую продажу этих данных различным поставщикам. В этом отношении изменений не будет», — сказал Субраманиан.
В то же время он подчеркнул, что запланированные инвестиции Anduril в космическую сеть слежения ExoAnalytic будут сосредоточены на «продуктах следующего поколения, которые начинают становиться менее коммерческими по своей природе и более приспособленными к конкретным задачам, и вы услышите от нас об этом больше в будущем».
В то время как компания Anduril сосредотачивает свой растущий космический бизнес на По словам Субраманиана, компания планирует и дальше предоставлять услуги по обеспечению ситуационной осведомленности в коммерческом космическом пространстве, учитывая потребности клиентов в сфере национальной безопасности и выполнения соответствующих задач.
Во-вторых, компания ExoAnalytic является ключевым поставщиком датчиков и программного обеспечения для отслеживания ракет для Пентагона.
«Они являются экспертами в области цифровой обработки сигналов, теории и проектирования систем наведения, а также оценки целей — различения твердых тел, различения целей от других объектов, которые могут находиться в окружающей среде», — пояснил Субраманиан.
В заключение он заявил, что компания оказывает поддержку сообществу национальной безопасности США, а также самой компании Anduril, в вопросах моделирования и симуляции.
В частности, он сказал, что команда ExoAnalytic будет поддерживать будущие самофинансируемые демонстрационные проекты Anduril по запуску спутников, три из которых были анонсированы за последние два года. Anduril неохотно раскрывает информацию об этих миссиях: на их веб-сайте перечислены компании-партнеры, но для каждой из трех компаний представлены графические изображения с ироничной пометкой «Засекречено», без каких-либо подробностей, таких как размеры спутников, даты запуска и цели миссий.
Однако Субраманиан отметил, что одной из задач, которую смогут поддержать возможности ExoAnalytic, является запланированный запуск высокоманевренного спутника, оснащенного разработанным компанией Anduril длинноволновым инфракрасным датчиком, а также процессором обработки данных миссии на основе программного обеспечения Lattice.
Такие датчики оптимальны для обнаружения и отслеживания баллистических ракет по их тепловым выбросам сразу после старта, что потенциально может помочь. внесение вклада в создание базовых возможностей для космических перехватчиков на этапе разгона, запланированных администрацией Трампа в рамках амбициозной программы создания системы противовоздушной и противоракетной обороны «Золотой купол».
Интеллектуализация войны
Центр новой американской безопасности (CNAS) в своем аналитическом обзоре от 12 марта пишет:
«Обострение конфликта между Пентагоном и Anthropic, одной из ведущих мировых компаний в области ИИ, поднимает важнейший вопрос, который будет определять безопасность в XXI веке: как ИИ изменит войну и какие правила, если таковые имеются, должны регулировать его использование? Министерство обороны США считает, что для опережающего конкурентов ему необходим доступ к самым совершенным технологиям ИИ, таким как модель Claude от Anthropic, без каких-либо ограничений. Генеральный директор Anthropic Дарио Амодей предупредил об опасностях массового наблюдения внутри страны с использованием ИИ и автономного оружия, которое будет самостоятельно выбирать, кого убивать.
Однако возникает более фундаментальный вопрос: как люди сохранят контроль над войной, ведущейся с помощью ИИ и со скоростью, сравнимой со скоростью работы машин? Чтобы Соединенные Штаты оставались ведущей военной державой в мире, они должны как ускорить внедрение ИИ, так и использовать его таким образом, чтобы он оставался под контролем человека».
Интеллектуализация войны — если позаимствовать выражение у китайских военных — скорее всего, будет происходить в течение десятилетий. Промышленная революция увеличила физические масштабы разрушений, которые армии могут обрушить на поле боя. ИИ приведет к аналогичным преобразованиям в когнитивных аспектах войны.
«Для того, чтобы Соединенные Штаты оставались ведущей военной державой в мире, им необходимо как ускорить внедрение ИИ, так и использовать ИИ таким образом, чтобы он оставался под контролем человека».
ИИ позволит армиям обрабатывать больше информации быстрее и точнее. По мере полной интеграции ИИ в вооруженные силы он изменит скорость и масштабы ведения войны. Автономия позволит использовать огромные рои беспилотников, представляя обороняющимся постоянно меняющуюся угрозу, которая превосходит возможности человека по реагированию. Для противодействия этой угрозе противники будут использовать больше автономии. Но по мере того, как люди будут передавать машинам все больше задач, от анализа разведывательной информации до выбора целей, люди не смогут эффективно контролировать все действия ИИ. Они будут вынуждены доверять системе ИИ.
Однако ИИ не всегда заслуживает доверия. Большие языковые модели склонны к галлюцинациям, подхалимству и скрытым предубеждениям. В военном контексте ИИ может избирательно передавать информацию аналитикам-людям, чтобы подтвердить их собственные предвзятые представления о поведении противника. Или ИИ может просто выдумывать что-то. Агентные системы ИИ, которые предпринимают действия, представляют собой совершенно новый набор проблем, как обнаруживают первые пользователи.
«В условиях противостояния угроз становится гораздо больше. Враги могут отравлять обучающие данные, внедрять бэкдоры в системы ИИ или манипулировать их производительностью с помощью вредоносных входных данных. Большие языковые модели уязвимы для атак с внедрением подсказок, когда вредоносные подсказки манипулируют моделью. Враги могут даже подорвать производительность ИИ, не имея прямого доступа к системе, внедряя ложные данные в среду, подобно когнитивным минам».
Промышленная революция увеличила физические масштабы разрушений, которые вооруженные силы могли обрушить на поле боя. ИИ приведет к аналогичным преобразованиям в когнитивных аспектах ведения войны.
Наиболее совершенные системы ИИ представляют собой еще более странную и коварную угрозу — возможность того, что сама система ИИ может тайно работать против пользователя или разработчика, преследуя собственные цели. Такой сценарий кажется взятым со страниц научной фантастики, но системы ИИ уже демонстрировали множество обманных действий в ходе тестирования. К ним относятся ложь и попытки шантажа пользователей, удаление и манипулирование файлами, занижение результатов тестов и попытки создания секретных копий самих себя, чтобы избежать удаления. Для военных «интриги» со стороны ИИ представляют собой новый вид внутренней угрозы, требующий новых методов оценки и мониторинга систем ИИ.
Простые автоматизированные системы уже продемонстрировали опасность, если человек теряет контроль. В 2003 году система ПВО и противоракетной обороны Patriot армии США сбила два дружественных самолета. Хотя люди были «в курсе» событий в обоих случаях, автоматизация привела к тому, что операторы не понимали функциональности системы. Хотя сами инциденты были трагичными, последующая потеря доверия оказалась еще более катастрофической. После второго братоубийства американские военные фактически отключили систему Patriot до конца вторжения в Ирак.
В киберпространстве вред может распространяться еще быстрее, поскольку вредоносные программы способны размножаться и распространяться по сетям. В 2010 году кибер-оружие Stuxnet распространилось далеко за пределы намеченной цели — иранских центрифуг, заразив компьютеры в 150 разных странах. Однако Stuxnet был разработан с учетом множества мер защиты, которые предотвратили сопутствующий ущерб.
Военным потребуются правила внедрения ИИ не потому, что автономия по своей сути незаконна или неэтична, а потому, что военные захотят убедиться в том, что их оружие функционирует должным образом на поле боя. Министерству обороны необходимо ускорить внедрение ИИ, но ошибочно полагать, что сегодня его сдерживают политика или опасения по поводу этики. Реальными препятствиями являются закостеневшая бюрократия, медленные процессы закупок и военная культура, сопротивляющаяся неудобным переменам.
«Недавняя стратегия Пентагона в области ИИ справедливо фокусируется на скорости. Руководители Министерства обороны продемонстрировали готовность к преобразованию традиционно медлительной бюрократии. Процессы обеспечения качества ИИ должны будут соответствовать современным требованиям. Американские военнослужащие заслуживают лучших технологий ИИ для выполнения своих задач и защиты жизней американцев. Они заслуживают ИИ, которому могут доверять».
двойной клик - редактировать изображение
