СМИ узнали о планах НАТО развернуть тысячи ИИ-дронов вдоль границ с Россией и Белоруссией
Об этом сообщает европейское издание Politico, ссылающееся на информированные источники в военных кругах блока.
Газета уточняет, что речь идёт не о полной автономии дронов, а о вспомогательных технологиях, которые должны облегчить операторам управление аппаратами.
Как пояснил офицер по программному обеспечению, майор армии США Бен Шифф, люди по-прежнему будут принимать ключевые решения о том, что именно должен делать беспилотник, однако им уже не обязательно управлять каждым БПЛА вручную. Он объяснил это тем, что у НАТО нет миллиона пилотов, способных одновременно контролировать миллион дронов.
Беспилотники с ИИ-поддержкой должны стать неотъемлемой частью масштабной инициативы по сдерживанию на восточном фланге альянса, отслеживая потенциальные угрозы вдоль границ с Россией и Белоруссией. Для реализации этого замысла НАТО создаёт так называемую «цифровую сеть боевого пространства», новая концепция которой включает тысячи дронов, наземных датчиков и спутников, так или иначе интегрированных с искусственным интеллектом. Эти технологии должны обеспечивать раннее обнаружение нарушений границ союзных государств и действовать в качестве первой линии обороны, способной отражать атаки ещё до подхода основных сил.
При разработке данной инициативы альянс в значительной степени опирается на боевой опыт, накопленный Украиной, хотя, как подчёркивает Politico, роботизация боевых действий вовсе не означает полного исключения из неё живой силы.
Ещё в 2023 году Министерство обороны Украины допустило к эксплуатации разведывательные дроны Saker Scout с программным обеспечением на основе ИИ, а к концу 2025 года Киеву должны были передать 33 тысячи ударных комплектов для беспилотников с искусственным интеллектом.
В июне 2026 года министр обороны России Андрей Белоусов сообщал, что российские беспилотники уже используют ИИ для распознавания образов, автозахвата целей и навигации, а в стране создаются дата-центры и единая система сбора военных данных для обучения нейросетей.
Просмотров: 71