МОСКВА, 3 июня. /СТАТУС-АРМС/. В журнале Frontline Industry, выпускаемом Национальной ассоциацией украинской оборонной промышленности NAUDI (National Association of Ukrainian Defence Industries), опубликована статья о применении искусственного интеллекта (ИИ) в конфликте на Украине - Artificial intelligence on the battlefield: Ukrainian practice and global experience. Ниже представлен перевод этой статьи.

Боевые действия на Украине стали первым крупномасштабным конфликтом, где ИИ перешел из лабораторных условий в полевой инструмент. Алгоритмы теперь управляют дронами, обрабатывают спутниковые снимки и помогают солдатам принимать решения быстрее, чем это было бы возможно с помощью голоса или радиосвязи. Однако это не история о машинах, заменяющих людей. Это история человеческой импровизации в условиях экстремального давления, превращающей хрупкое программное обеспечение и коммерческие гаджеты в надежные инструменты выживания.

После начала конфликта украинские инженеры и добровольцы начали устанавливать небольшие камеры и программы с открытым исходным кодом на любительские дроны. То, что начиналось как быстрое решение, постепенно превратилось в привычку к экспериментам. С каждым полетом дрона появлялись обрывки данных - журналы полетов, показания датчиков, целевые точки - которые вместе создавали своего рода живую память о боевых действиях. Инженеры загружали этот материал обратно в свои модели, корректируя обнаружение изображений и навигацию изо дня в день. Немногие исследовательские институты смогли бы воспроизвести такой быстрый цикл обратной связи.

В этих условиях ИИ не подразумевает автономное оружие, действующее самостоятельно. Системы Украины остаются частично автономными: они могут идентифицировать объекты, прокладывать короткие маршруты или анализировать сигналы без постоянного контроля, но они не выбирают и не атакуют цели самостоятельно. Оператор по-прежнему решает, когда действовать. Этот принцип - управление с участием человека - лежит в основе украинской практики и соответствует рекомендациям НАТО, которые настаивают на ответственности человека на каждом этапе применения оружия.

Инструменты машинного обучения теперь берут на себя большую часть утомительной аналитической работы, которая когда-то изматывала операторов-людей. Тысячи кадров с беспилотников или спутников автоматически сортируются, при этом вероятные места расположения артиллерии или формы транспортных средств отмечаются для проверки. Программы анализа текста сканируют перехваченные сообщения, выявляя повторяющиеся маршруты или позывные. Задачи, которые раньше занимали часы ручной проверки, теперь занимают минуты. По сути, ИИ продлевает период концентрации внимания уставших людей, а не заменяет их.

Однако ограничения остаются существенными. Радиоэлектронная борьба (РЭБ) - преднамеренное использование радиочастотных помех - может ослеплять камеры и нарушать спутниковую или сотовую связь, от которой зависят беспилотники. Зимний туман или снег сбивают с толку модели машинного зрения, обученные на четких летних изображениях. Даже лучшие нейронные сети быстро деградируют, если их не обновлять новыми данными с передовой. Институт изучения войны в своем обзоре 2025 года отметил, что давно анонсированная «революция ИИ» еще не материализовалась главным образом потому, что поля сражений сопротивляются упорядоченности, которую ожидает наука о данных.

В других странах военные преследуют аналогичные амбиции с разной скоростью. Соединенные Штаты экспериментировали с целеуказанием с помощью ИИ в рамках проектов Maven и Mosaic Warfare, оба направлены на объединение данных с датчиков с поддержкой принятия решений. Армия обороны Израиля испытывала систему Gospel во время операций в Газе, связывая данные наблюдения с высокоточным оружием. Народно-освободительная армия Китая (НОАК) продвигает так называемую «интеллектуализированную войну» - сеть, объединяющую беспилотники, спутники и киберподразделения под единым цифровым командным уровнем. Украина отличается тем, что ее разработка ИИ - это не доктрина, а постоянная импровизация, формируемая ежедневными боевыми действиями.

Поскольку каждое столкновение генерирует новую информацию, разработка там идет быстрыми темпами: проектирование утром, развертывание вечером, исправление ошибок ночью. Программисты работают бок о бок с солдатами, иногда внутри полевых бункеров или вблизи передовых командных пунктов. Если алгоритм не обнаруживает цель, его переобучают на видеоматериалах того же дня. Такое сотрудничество между пользователями и программистами превращает поле боя в непрерывный эксперимент - болезненный, но поучительный.

Украина фактически стала непреднамеренной лабораторией современных боевых действий. Нигде больше ИИ не испытывался так интенсивно в ходе конфликтов. Этот опыт выявляет как потенциал, так и хрупкость: алгоритмы могут ускорять восприятие и сокращать циклы принятия решений, но они полностью зависят от намерений человека, импровизации и этического контроля.

Каждый технологический шаг вперед влечет за собой моральный контрольный пункт. Инженеры и командиры должны решать не только то, что машины могут делать, но и то, что они должны делать. Этот ежедневный диалог между полезностью и сдержанностью определяет подход Украины гораздо сильнее, чем любая формальная доктрина. Это также делает страну ценным примером для союзников, изучающих, как использовать передовую автоматизацию, не жертвуя при этом здравым смыслом ради программного кода.

Украинская практика ИИ

ИИ в оборонных усилиях Украины - это не столько грандиозная стратегия, сколько сеть быстрых, практических решений, которые оказались неожиданно надежными: под непрерывным огнем инженеры, добровольцы и военные техники научились сочетать гражданский код с боевыми процедурами. В результате возникла многоуровневая цифровая архитектура, где алгоритмы усиливают человеческое восприятие в четырех ключевых областях: разведка и наблюдение, распознавание целей, навигация и командование и управление.

Наблюдение, разведка и сбор разведывательной информации (НРСИ)

Каждое сражение теперь начинается с данных. Тысячи небольших разведывательных дронов передают видео в режиме реального времени на мобильные пункты управления. Их видеоматериалы анализируются программным обеспечением, обученным обнаруживать отчетливые формы, тепловые сигнатуры или движения, которые могут быть незаметны для уставших глаз. Такие платформы, как Griselda, используемые для анализа текста и аудио, фильтруют перехваченный радиотрафик и фрагменты из социальных сетей, выделяя имена, частоты или вероятные координаты. Другая система, «Звук» (Zvook, Sound), определяет источник обстрела путем сравнения акустических сигналов, записанных распределенными микрофонами.

На более высоких уровнях управления эти данные объединяются в украинской сети обеспечения ситуационной осведомленности «Дельта» (Delta), которая объединяет данные разведки с беспилотников, спутников и наземных датчиков в единую цифровую карту, обновляемую практически в режиме реального времени. Система взаимодействует с западными инструментами, такими как MetaConstellation компании Palantir, которая может давать указания коммерческим спутникам получать новые изображения местности в течение нескольких минут. Это сопряжение сокращает традиционную последовательность «от датчика до стрелка» (интервал между обнаружением цели и ее поражением) с нескольких часов до 10 минут.

Автоматическое распознавание целей

Распознавание целей стало наиболее заметным успехом украинского машинного обучения, основанного на полевых исследованиях. Операторы беспилотников раньше полагались исключительно на ручную визуальную проверку некачественного видео; усталость и блики делали ошибки обычным явлением. Теперь легкие модули нейронных сетей, часто работающие на процессорах NVIDIA Jetson размером не больше спичечного коробка, помогают камере отличать танк от грузовика или радар от ложной цели.

Согласно данным, приведенным в исследовании Центра стратегических и международных исследований (Center for Strategic and International Studies, CSIS) 2025 года, дроны с поддержкой ИИ могут удерживать цель на расстоянии до 2 км, по сравнению с примерно 300 метрами при ручном управлении. Это улучшение снижает риск потери летательного аппарата и сопутствующего ущерба. Алгоритмы ИИ обучаются на реальных кадрах с передовой, а не на смоделированных изображениях, что делает их устойчивыми к маскировке и дыму, но требует постоянного переобучения. Инженеры регулярно загружают новые записи из боевых частей и обновляют модели в течение ночи. Без этого цикла точность быстро снижается - подобно мышечной памяти, которая исчезает без тренировки.

Автономная навигация

Навигация стала следующим технологическим рубежом. Большинство украинских FPV-дронов по-прежнему управляются вручную - операторы управляют ими визуально, часто в условиях сильного напряжения. Автономная навигация означает, что после того, как пилот задаст маршрут или обозначит целевую зону, летательный аппарат может завершить полет, избежать помех и вернуться без прямого управления. Алгоритмы управления полетом на основе ИИ компенсируют потерю сигнала и помехи от средств РЭБ, с помощью которых обе стороны осуществляют преднамеренное подавление сигналов спутниковой системы GPS или радиоканалов.

Данные, полученные из украинских оборонных источников, свидетельствуют о том, что автономные режимы повышают вероятность успешных ударов примерно с 10–20% до 70–80%. Логика проста: дрон больше не зависит от рефлексов пилота или нестабильной радиосвязи. Вместо этого он следует визуальным ориентирам - линиям деревьев, дорогам, рекам - распознаваемым бортовым компьютерным зрением. Однако точность остается относительной. Цель состоит в том, чтобы приземлиться в нескольких метрах от намеченной точки, а не в одном пикселе. Система жертвует абсолютной точностью ради надежности: не хирургической, но воспроизводимой и экономически эффективной.

Интеграция командования и управления

Более глубокая трансформация заключается в объединении этих отдельных инструментов в единую оперативную цепочку. Вооруженные силы Украины начали объединять разведывательные и ударные дроны, а также артиллерийские подразделения в единое цифровое командное пространство - национальную цепочку поражения, управляемую системой «Дельта» и зашифрованной передачей данных. Как только разведывательный дрон обнаруживает цель, координаты передаются непосредственно в цифровой модуль управления огнем артиллерии. Оператор-человек по-прежнему подтверждает попадание, сохраняя контроль за его выполнением, в то время как программное обеспечение управляет траекторией, временем и предотвращением конфликтов.

Обучение и модульность

Поскольку многие из этих систем выполняют сложные задачи автоматически, операторов можно обучить за несколько часов, а не недель. В школах беспилотников по всей Украине солдат обучают пилотированию и нанесению ударов за один день. Настоящая сложность кроется в программных модулях - герметичных чипах, обеспечивающих функции ИИ, такие как распознавание объектов или навигация на последнем участке маршрута. Их можно устанавливать на различные летательные аппараты или наземные транспортные средства и заменять при повреждении. Чтобы предотвратить реверс-инжиниринг (т.е. исследование готового устройства, программы или механизма для понимания принципа его работы, копирования или создания улучшенного аналога) кода противником, украинские фирмы шифруют код каждого модуля. Аппаратное обеспечение можно скопировать; алгоритмы - нет.

Промышленный и этический аспект

Украинские инженеры-оборонщики остановились на своего рода прагматизме малых моделей: лучше разрабатывать скромные алгоритмы, которые помещаются в маломощные чипы, чем создавать огромные, энергоемкие системы. Такой подход обеспечивает гибкость и доступность производства. К 2024 году военные разместили заказы на более чем тысячу беспилотников, оснащенных модулями машинного зрения с ИИ, большинство из которых использовали программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое можно было заменить или обновить за считанные дни. Однако эта же открытость беспокоит специалистов, которые видят, как легко такой код может выйти за пределы официальных каналов.

По этой причине человеческий контроль остается обязательным. Решения о применении силы - стрелять, прерывать операцию или перенаправлять ее - остаются под контролем человека, даже когда машины выполняют большую часть процесса автоматически.

На практике украинская модель опирается на три аспекта - модульность, темп и человеческий контроль. Машины обрабатывают поток данных; люди решают, насколько можно доверять результатам. Это вынужденное сотрудничество под огнем превратило необходимость в доктрину и предоставило планировщикам НАТО живой пример ответственной автоматизации в ходе боевых действий.

Уроки и ограничения

Конфликт на Украине лишила ИИ его футуристической ауры и превратила его в нечто гораздо более простое - средство выживания. Главный урок заключается не в грандиозных замыслах, а в адаптации: гибкость важнее размера. Важно то, как быстро система может быть протестирована, исправлена и возвращена в эксплуатацию. Сила заключается не столько в передовом оборудовании, сколько в темпе, с которым солдаты и инженеры усваивают и исправляют собственные ошибки.

Уроки для планировщиков

Три момента особенно важны для европейских и союзных планировщиков. Во-первых, доступная автономность важнее дорогостоящего совершенства. Компактные и недорогие дроны могут давать надежные результаты при массовом производстве. Западные закупки по-прежнему отдают предпочтение сложным прототипам, высокая цена которых ограничивает их развертывание.

Во-вторых, скорость обучения определяет устойчивость. Украинские подразделения ежедневно пересматривают алгоритмы, адаптируясь к новой тактике противника. Военные учреждения обновляют программное обеспечение по графику, а не по необходимости - культурный разрыв, который может оказаться сложнее преодолеть, чем технологический.

В-третьих, данные стали стратегическим товаром. Как показало расследование Reuters 2024 года, каждый час боевых действий генерирует уникальные записи с датчиков и журналы боевых действий. Тот, кто ответственно обрабатывает и маркирует эту информацию, будет формировать следующее поколение военного ИИ и экспортные нормы в этой области.

Ограничения и риски

Каждое преимущество имеет противовес. Модели меняются в зависимости от рельефа местности, погоды и тактики; электронные помехи искажают входные данные; ложные цели и тепловые приманки вводят в заблуждение системы машинного зрения. Чрезмерная зависимость от интерфейсов может привести к тому, что украинские операторы называют «усталостью от автоматизации» - когда человек больше доверяет отображению информации, чем собственным чувствам.

По мере того, как машинные системы развиваются быстрее, моральный вес растет вместе с ними. Решения, которые раньше пересматривались за минуты, теперь проносятся за секунды. Израильская система целеуказания на основе ИИ показала, как бдительность может превратиться в рутину. Правило Украины, согласно которому человек должен подтверждать каждый удар, как бы это ни замедляло процесс, является одной из немногих оставшихся гарантий.

Человеческий фактор

Сила в таком конфликте заключается не в процессорах, а в здравом суждении. Программное обеспечение может считывать данные: люди считывают последствия. Лучшие командиры действуют быстро, но никогда не отказываются от собственного чувства ответственности.

Украинская модель - небольшая, адаптивная, находящаяся под постоянным давлением - доказывает, что практические инновации не требуют безграничных бюджетов или футуристических роботов. Она требует доверия между разработчиками и солдатами, обратной связи по каждой неудаче и морального центра, который заставляет людей отвечать за то, что порождает их код.