Лекция
Анализ больших массивов данных в военном деле (Big Data Analytics) — это ключевой элемент современной военной информатики, обеспечивающий информационное превосходство, ускорение принятия решений и повышение эффективности управления войсками. Ниже — целостное, учебно-аналитическое изложение темы.
В военном контексте большие данные — это огромные, разнородные, быстро обновляющиеся массивы информации, поступающие из множества источников и требующие оперативной обработки. Их анализ направлен не просто на накопление сведений, а на выявление закономерностей, зависимостей, аномалий и тенденций, имеющих военное значение.
Главная цель — преобразование данных в разведывательное знание и управленческое решение.
Военные системы генерируют данные практически непрерывно. Основные источники включают:
разведывательные системы (спутники, БПЛА, РЛС, РЭР)
автоматизированные системы управления (АСУ)
сенсорные сети и системы наблюдения
логистические и тыловые системы
данные навигации и позиционирования
киберпространство и сетевой трафик
открытые источники информации (OSINT)
архивы предыдущих операций и учений
Все эти данные отличаются объемом, скоростью поступления и разнообразием форматов.
Анализ больших массивов данных в военном деле решает следующие задачи:
формирование целостной картины обстановки
выявление скрытых угроз и аномалий
обнаружение корреляций между событиями
оценка намерений и возможностей противника
прогнозирование развития обстановки
поддержка принятия решений командованием
Таким образом, данные становятся активным элементом боевого управления, а не пассивным архивом.
Разрозненные сведения из разных источников объединяются в единое информационное пространство. Это позволяет выявлять связи между событиями, которые по отдельности не несут явного смысла.
Алгоритмы автоматически:
классифицируют данные
находят повторяющиеся паттерны
выявляют отклонения от нормы
обучаются на исторических данных
ИИ особенно эффективен в условиях информационной перегрузки.
Используется для отслеживания динамики:
активности противника
перемещений сил
изменений логистических потоков
интенсивности операций
На основе больших данных строятся вероятностные сценарии развития событий, что важно для оперативного и стратегического планирования.
Тактический уровень
Обработка данных в реальном времени: обстановка на поле боя, обнаружение целей, поддержка подразделений.
Оперативный уровень
Анализ действий группировок войск, логистики, резервов, темпов операций.
Стратегический уровень
Выявление долгосрочных тенденций, оценка военного потенциала противника, прогнозирование конфликтов и кризисов.
Анализ больших данных встроен в:
автоматизированные системы управления
разведывательно-информационные комплексы
центры принятия решений
ситуационные центры
Командир получает не «сырые данные», а аналитически обработанную информацию с вариантами решений.
ускорение разведывательного цикла
повышение точности оценок
снижение влияния субъективных ошибок
возможность опережающего реагирования
повышение согласованности действий
зависимость от качества и полноты данных
риск ложных корреляций
уязвимость к информационным атакам
сложность интерпретации результатов
необходимость постоянного человеческого контроля
ИИ и аналитические системы поддерживают, но не заменяют военное мышление.
Анализ больших данных становится:
основой сетево-центрической войны
инструментом информационного и когнитивного превосходства
фактором сдерживания и прогнозирования конфликтов
Вш современных условиях побеждает не тот, у кого больше сил, а тот, кто быстрее и точнее интерпретирует данные.
Проект Maven (официально — Межфункциональная группа по алгоритмической войне ) — это инициатива Министерства обороны, запущенная в апреле 2017 года для ускорения внедрения машинного обучения и интеграции данных в рабочие процессы военной разведки США. В настоящее время программа действует под эгидой Национального агентства геопространственной разведки и охватывает множество приложений в Министерстве обороны, включая поддержку военных операций, интеграцию и визуализацию данных для аналитиков, а также обучение моделей машинного обучения на размеченных наборах данных о военных объектах и инфраструктуре.
Программа была инициирована заместителем министра Робертом О. Уорком после того, как он выразил обеспокоенность по поводу достижений Китая в применении искусственного интеллекта в оборонной сфере. Система AWCFT интегрирует данные с беспилотников, спутников и других датчиков для выявления потенциальных целей, представления результатов аналитикам и передачи их решений оперативным системам. Руководители проекта, полковник Дрю Кукор и генерал-лейтенант Джек Шанахан, представили программу как систему поддержки принятия решений с участием человека внутри Министерства обороны, а не как автономную платформу вооружений.
В число подрядчиков, поддерживавших Maven, входили Google, которая вышла из проекта в 2018 году после внутренних протестов, а также последующие интеграторы, такие как Palantir , Anduril , Amazon Web Services и другие.
Пентагон высоко оценивает работу Maven по обеспечению целеуказания для американских авиаударов в Ираке , Сирии и Йемене в 2024 году , а также по обнаружению вражеских морских объектов в Красном море.
Первоначально инициативу возглавлял Роберт О. Уорк , обеспокоенный военным применением Китаем этой новой технологии. Сообщается, что разработка Пентагона не доходит до создания системы вооружения с искусственным интеллектом, способной поражать цели, заданные самими противниками. Проект был учрежден в меморандуме заместителя министра обороны США от 26 апреля 2017 года
На втором саммите Defense One Tech в июле 2017 года Кукор также заявил, что инвестиции в «продуманную систему рабочих процессов» финансировались Министерством [обороны] через его «правила быстрых закупок» примерно в течение «следующих 36 месяцев».
По словам генерал-лейтенанта ВВС США Джека Шанахана в ноябре 2017 года, он «разработан как пилотный проект, как первопроходец, как искра, которая разожжет пламя искусственного интеллекта во всем остальном [Министерстве обороны]». Его руководитель, полковник морской пехоты США Дрю Кукор, сказал: «Люди и компьютеры будут работать в симбиозе, чтобы повысить способность систем вооружения обнаруживать объекты» Союзники, такие как австралиец Иэн Лэнгфорд , отмечали, что проект Maven способен идентифицировать противников, собирая данные с датчиков на БПЛА и спутниках.
В 2022 году Национальное агентство геопространственной разведки взяло на себя проект Maven.
Мнение аналитика Project Maven
Проект Maven использует алгоритмы машинного обучения для анализа и объединения огромных объемов данных наблюдения из множества источников, что стало возможным благодаря интеграции данных с помощью Palantir Technologies .
Схема архитектуры системы проекта Maven
Источники данных включают фотографии, спутниковые снимки , данные геолокации ( IP-адрес , геотег , метаданные и т. д.) из перехваченных сообщений, инфракрасные датчики , радиолокаторы с синтезированной апертурой и многое другое. Системы машинного обучения, включая системы распознавания объектов , обрабатывают данные и идентифицируют потенциальные цели, такие как вражеские танки или местоположение новых военных объектов. В обучающий набор данных вошло не менее 4 миллионов изображений военных объектов, таких как боевые корабли, размеченных людьми. Пользовательский интерфейс называется Maven Smart System . Он может отображать такую информацию, как перемещения самолетов, логистика, местоположение ключевого персонала, места в списке объектов, не подлежащих удару, корабли и т. д. Желтые рамки показывают потенциальные цели. Синие рамки показывают дружественные силы или зоны, не подлежащие удару. Он также может передавать непосредственно на оружие решение человека о применении оружия.
Первоначально Пентагон сотрудничал с Google , но в 2018 году сотрудники Google, включая Мередит Уиттакер , устроили забастовку в знак протеста против участия Google в проекте Maven. Впоследствии Google не продлил контракт с Пентагоном, и контракт перешел к Palantir.
В число компаний, внесших вклад в интеграцию данных, входят Palantir, Amazon Web Services , ECS Federal, L3Harris Technologies , Maxar Technologies , Microsoft и Sierra Nevada Corporation . ECS Federal выступала в качестве основного подрядчика поддержки и руководила интеграцией ИИ для проекта Maven с 2017 года. В проекте участвовала как минимум 21 частная компания.
Компания Anduril Industries присоединилась к программе в 2018 году для развертывания своей платформы объединения данных с датчиков и периферийного оборудования для сбора данных. В декабре 2024 года Anduril и Palantir объявили о создании консорциума, который связывает Lattice Mesh от Anduril с Maven Smart System и платформой искусственного интеллекта Palantir для переноса данных с тактических датчиков в рабочие процессы аналитиков, поддерживаемые ИИ.
По состоянию на сентябрь 2025 года директор Национального агентства геопространственной разведки заявил, что к июню 2026 года Maven начнет передавать «на 100 процентов машинно сгенерированную» разведывательную информацию командующим боевыми действиями с использованием технологии LLM . Компания Booz Allen была оборонным подрядчиком, ответственным за этап интеграции LLM.
18- й воздушно-десантный корпус является главным испытательным центром проекта «Мэйвен». В сотрудничестве с организациями вооружений США и Великобритании он использовал «Мэйвен» и связанные с ним системы вооружения для нанесения ударов по целям с бомбардировщиков , истребителей и беспилотников .
Начиная с 2020 года, Maven использовался для учений с боевой стрельбой («Учения Алого Дракона»). Первые учения состоялись в Форт-Брэгге . Система ИИ идентифицировала танк на спутниковых снимках, человек дал разрешение, и система ИИ подала сигнал M142 HIMARS на поражение цели (в данном случае, списанного танка). Это был первый артиллерийский удар с использованием ИИ в армии США.
В цепочке поражения 6 этапов : идентификация, обнаружение, отбор законных и допустимых целей, определение приоритетов, назначение их огневым подразделениям и стрельба. [ Из этих 6 этапов Maven может выполнить 4. Старший офицер по целеуказанию подсчитал, что с Maven он мог бы выбирать 80 целей в час, по сравнению с 30 целями в час без Maven. Эффективность была сопоставима с эффективностью целеуказания, использовавшегося во время операции «Иракская свобода» , но если в операции «Иракская свобода» использовалось целеуказание с примерно 2000 сотрудниками, то в 18-й воздушно-десантной дивизии использовалось целеуказание с 20 людьми.
В ходе воздушной операции в Кабуле в 2021 году Maven использовался для отображения ситуации на земле. Он мог одновременно отображать потоки данных, такие как перемещения самолетов, логистика, угрозы и местоположение ключевых лиц, таких как Крис Донахью .
В ходе российского вторжения в Украину в 2022 году США использовали спутниковую разведку и интеллектуальную систему Maven для передачи украинским силам информации о местонахождении российского оборудования.
В феврале 2024 года Maven использовался для сужения круга целей для авиаударов в Ираке и Сирии . Он также использовался для обнаружения ракетных установок в Йемене и надводных судов в Красном море , некоторые из которых были уничтожены в феврале 2024 года, согласно данным CENTCOM .
Прямые подробные списки продуктов/систем китайской армии (Народно-освободительной армии Китая, НОАК) обычно не публикуются открыто, но по косвенным данным можно выделить несколько ключевых направлений и платформ:
Ключевой военно-образовательный центр China National University of Defense Technology (NUDT) разрабатывает собственные большие языковые модели (Large Language Models, LLM) для автоматизированной обработки и анализа разных типов разведывательных данных:
OSINT (разведка из открытых источников)
SIGINT (радиоэлектронная разведка)
GEOINT (геопространственная разведка)
HUMINT (условная агентурная разведка)
Такие модели используются для обработки больших массивов текста, изображений и сигналов с целью автоматизации создания разведывательных продуктов и выявления событий/аналогий.
Китайская армия (PLA) начала внедрять домашние системы ИИ/LLM, такие как DeepSeek, основанные на больших моделях, для обработки масштабных данных и поддержки принятия решений (хотя в открытых источниках о конкретных военных конфигурациях известно мало).
Такие модели применяются для:
обработки разведывательных данных
формирования ситуационной оценки
аналитической поддержки решений
PLA рассматривает их как часть «интеллектуализации» вооруженных сил.
Помимо конкретных LLM, Китай интегрирует системы ИИ для анализа:
спутниковых снимков
аэрофотосъемки
сигналов различных сенсоров
Эти системы анализируют большие объемы данных для выявления аномалий, движения сил, инфраструктурных изменений и трендов, что является классической задачей Big Data в разведке.
Китайская стратегия «военно-гражданского слияния» означает, что многие коммерческие и университетские разработки в области аналитики больших данных и ИИ быстро адаптируются для военных нужд. Это включает:
платформы анализа данных на базе университетских и научных центров
интеграция частных ИИ-решений в оборонные системы
широкое использование вычислительных ресурсов больших дата-центров и суперкомпьютеров для тренировки аналитических моделей
Эти усилия не всегда оформлены в виде «систем с именами», но они создают основу для обработки и анализа данных больших объемов.
Хотя это не «система» в классическом смысле, развитие инфраструктуры обработки больших данных и ИИ-аппаратуры (серверы, дата-центры, ускорители ИИ) позволяет НОАК создавать и тренировать аналитические модели:
использование высокопроизводительных вычислительных платформ
развитие собственных ИИ-чипов и дата-центров
Эта инфраструктура необходима для Big Data-аналитики и тренировки моделей с военной ориентацией.
Хотя публично доступных деталей о конкретных коммерческих или закрытых военных продуктах КНР немного, общие направления включают:
аналитические платформы на базе LLM и ИИ для разведки и обработки больших данных;
интеграция DeepSeek и других моделей в аналитические цепочки;
ИИ-аналитика спутниковых и сенсорных данных;
привлечение научных центров и частных компаний к военным задачам аналитики;
Прямые официальные названия закрытых военных платформ редко публикуются, но есть несколько подтвержденных источников и примеров.
1. Информационные системы боевого управления с элементами Big Data и ИИ
Информационная система боевого управления в российской армии — одна из ключевых платформ, о которой есть сведения в открытых источниках.
Она:
Эта система уменьшает время принятия решений и помогает обрабатывать большие объемы данных в реальном времени.
2. Суперкомпьютер NDMC (Центр управления обороной)
NDMC Supercomputer — специализированный военный суперкомпьютер в Москве, управляемый Национальным центром управления обороной.
Он способен обрабатывать и хранить большие массивы данных (до сотен петабайт) для моделирования развития вооруженных конфликтов.
Суперкомпьютер используется для анализа информации о прошлых конфликтах и прогнозирования будущих угроз, что является классическим примером Big Data-аналитики на стратегическом уровне.
3. Интеграция ИИ в средства разведки и электронную борьбу
Хотя эти системы не всегда позиционируются как классические Big Data-платформы, они используют аналитику больших массивов данных в реальном времени:
Система «Былина» (Ruselektronics) — система электронной борьбы, которая применяет элементы ИИ для сбора, фильтрации и приоритизации больших объемов сигнальных данных в целях подавления коммуникаций и средств управления противника.
Автономные элементы в системах ПВО (например, Pantsir-S1 и другие системы) использующие ИИ для ускорения обнаружения, сопровождения и принятия решений по целям.
Такие системы работают с потоками данных с датчиков и радаров, фактически реализуя анализ больших массивов в режиме боя.
4. Поддержка принятия решений (Big Data + автоматизация)
Российские вооруженные силы также внедряют системы поддержки принятия решений (DSS), которые — по данным экспертов — используют Big Data и ИИ-компоненты для:
анализа сценариев боевых действий
оценки эффективности различных вариантов
ранжирования и визуализации рекомендаций
Это позволяет обрабатывать большие исходные массивы данных и выводить наиболее вероятные или оптимальные команды оперативному персоналу.
5. Инфраструктурные и сопутствующие платформы
В более широкой структуре российских систем обработки данных используются и другие отечественные платформы, которые не обязательно военные, но могут быть адаптированы или интегрированы в оборонные информационные системы:
Glarus BI — российская BI-платформа для анализа и визуализации данных, подходящая для обработки больших объемов информации в разнообразных сценариях.
Prognoz Platform — платформа бизнес-аналитики и прогнозирования, которую можно адаптировать для моделирования сценариев и анализа массивов данных.
На презентации «Армия-2021» представили цифровую платформу REx для управления трафиком данных на основе анализа биг данных.
Такие платформы могут применяться в российском оборонно-техническом секторе для создания аналитических модулей, обучающих моделей и аналитики больших массивов данных, в том числе в военных задачах.
На сегодняшний день прозрачной официальной информации о коммерческих или закрытых военных Big Data системах РФ очень мало. Что можно выделить с уверенностью:
Комментарии