25.03.2024 15:29
DARPA оприлюднили оцінки бюджетів на 2025-й рік
Оприлюднені нещодавно основні напрямки діяльності Агентства передових оборонних дослідницьких проектів (DARPA) дають змогу зазирнути в майбутнє війни. Програми під кодовими назвами DRACO, ASIMOV і Carcosa натякають на світ, де наукова фантастика стає реальністю.
Основна увага приділяється гіперзвуковій зброї для швидких ударів, біотехнологіям, які покращують або замінюють солдатів, інтерфейсам, які стирають межу між людиною і машиною, інструментам для використання кіберзахисту противника, а також можливості виробляти сучасну мікроелектроніку у себе вдома.
Розповімо про деякі неймовірні проекти, які раніше ми бачили лише на сторінках фантастичних романів:
Оборонна науково-дослідна програма
Програма оборонних наукових досліджень спрямована на розвиток технічних основ, необхідних для довгострокового зміцнення національної безпеки. Одним з ключових напрямків є проект «Математика та комп’ютерні науки», який заглиблюється у вивчення нових математичних та обчислювальних алгоритмів, моделей та механізмів. Ці зусилля необхідні для розвитку нових військових можливостей і посилення економічної конкурентоспроможності США перед обличчям нових загроз у кібернетичній та інформаційній сферах.
Проект «Електронні науки» є ще одним важливим компонентом, що зосереджується на дослідженні електронних і оптоелектронних пристроїв, схем і концепцій обробки. Мета полягає в тому, щоб задовольнити потреби військових у збиранні, передачі і обробці інформації в режимі реального часу, що в кінцевому підсумку зменшить вартість і підвищить ефективність військових систем.
Крім того, проект «Поза масштабуванням науки» має на меті дослідити матеріали, пристрої і архітектури для досягнення проривних покращень у продуктивності електроніки, що виходять за межі традиційного масштабування транзисторів. Сюди входить вивчення спеціалізації схем, енергонезалежних пристроїв пам’яті, а також нових досягнень у дизайні та виробництві для інтеграції тривимірної мікроелектроніки.
Проект «Матеріалознавство» відіграє важливу роль у забезпеченні фундаментальних досліджень для проектування, розробки, складання та оптимізації сучасних матеріалів, пристроїв і систем. Сюди входять такі сфери, як ефективна діагностика і терапія, нові енергетичні матеріали та складні гібридні системи.
Нарешті, проект «Трансформаційні науки» зосереджений на використанні конвергентних технологічних сил в інформаційно інтенсивних підгалузях наук про життя, наук про дані та виробництва. Метою є розробка інноваційних технологій, які вирішують численні проблеми Міністерства оборони, такі як виявлення нових загроз, прискорення відновлення бійців після поранень, розробка нових матеріалів для платформ і виробничих процесів.
Фундаментальна наука про штучний інтелект
Фундаментальний науковий напрям «Штучний інтелект» стане важливою ініціативою, спрямованою на створення міцного наукового підґрунтя для розуміння та кількісної оцінки очікуваних результатів та обмежень технологій ШІ. Сучасний ландшафт ШІ стикається зі значними проблемами, зокрема, з невизначеністю та неповнотою навчальних протоколів і даних. Ці проблеми перешкоджають безперешкодній інтеграції технології ШІ в трансформаційні програми Міністерства оборони.
Для подолання цих обмежень Фундаментальна наука про ШІ зосередиться на кількох ключових напрямах. Одним з цих напрямків буде розробка нових архітектур навчання, які розширять можливості систем штучного інтелекту в управлінні невизначеністю, мінімізації вразливостей і підвищенні загальної надійності систем штучного інтелекту Міністерства оборони США. Це передбачає створення інноваційних підходів до виявлення і врахування інновацій, які стосуються відхилень від неявних або явних припущень у застосуванні ШІ.
Іншим напрямком роботи буде створення модельної структури для кількісної оцінки очікувань і обмежень продуктивності систем ШІ, позиціонування їх як надійних партнерів і співпрацівників з людьми. Ці рамки будуть спрямовані на підвищення прозорості, надійності та підзвітності в процесах прийняття рішень системами штучного інтелекту.
Крім того, напрямок «Фундаментальна наука про ШІ» буде присвячений розробці нових інструментів і методологій, які сприятимуть прискоренню наукових відкриттів, керованих ШІ. Ці досягнення матимуть вирішальне значення для розкриття повного потенціалу технологій ШІ в наукових дослідженнях, співпраці між людиною і машиною, а також для вирішення нових викликів у сфері діяльності Міністерства оборони.
Концептуальне навчання, орієнтоване на навколишнє середовище (ECOLE)
Програма «Концептуальне навчання, кероване середовищем» (ECOLE) була розроблена для створення ШІ-агентів, здатних безперервно навчатися на основі лінгвістичних і візуальних даних. Мета полягала в тому, щоб уможливити спільний аналіз зображень, відео та мультимедійних документів у критично важливих аналітичних завданнях Міноборони, що вимагають швидкого реагування, з акцентом на надійність та стійкість. ECOLE має на меті революціонізувати існуючі підходи до машинного навчання шляхом розробки алгоритмів, здатних ідентифікувати, представляти і обґрунтовувати атрибути, які формують символічну і контекстуальну модель для конкретних об’єктів або видів діяльності за допомогою інтерактивного навчання з людиною-аналітиком.
Одним з ключових фокусів ECOLE буде сприяння спільним міркуванням між агентами штучного інтелекту і партнерами-людьми шляхом динамічного вивчення атрибутів і можливостей з даних, що зустрічаються в аналітичному робочому процесі. Ці набуті знання дозволять машинам точно розпізнавати нові об’єкти або види діяльності, а не класифікувати їх на основі раніше отриманих класів. Крім того, ECOLE прагне дати можливість агентам ШІ швидко вивчати нові символічні уявлення через взаємодію з людськими партнерами, підвищуючи адаптивність і гнучкість в аналітичних завданнях.
Гарантування стійкості ШІ до шахрайства (GARD)
Програма «Гарантування стійкості ШІ до шахрайства» (GARD) була спрямована на розробку методів захисту від шахрайства та інших ворожих атак, спрямованих на системи машинного навчання і штучного інтелекту. GARD спрямована на задоволення гострої потреби в захисті від шахрайських атак, коли зловмисники вводять сфабриковані дані в системи машинного навчання з метою навмисного отримання невірних результатів. Такі атаки потенційно можуть дозволити зловмисникам захопити контроль над автономними системами, маніпулювати інструментами підтримки прийняття рішень на основі машинного навчання та скомпрометувати системи, що покладаються на технології машинного навчання та штучного інтелекту.
Існуючі методи захисту систем машинного навчання та штучного інтелекту були визнані неадекватними через їхню вразливість до різних методів атак і відсутність надійних механізмів тестування та оцінки. Тому програма GARD була присвячена розробці нових методів, які б дозволили подолати ці обмеження і створити системи штучного інтелекту, здатні ефективно працювати у ворожих середовищах. Крім того, програма спрямована на створення теоретичної бази для розуміння фундаментальних меж досяжної надійності ШІ, що дає цінну інформацію про стійкість ШІ-систем до шахрайських нападів.
Кіберагенти для тестування безпеки та навчальних середовищ (CASTLE)
Програма «Кіберагенти для тестування і навчання безпеки» (CASTLE) присвячена розробці інструментарію штучного інтелекту (ШІ), здатного створювати реалістичне мережеве середовище. Її основною метою було навчання кіберагентів зі штучним інтелектом для підвищення стійкості мережі до сучасних постійних загроз. CASTLE підійшов до зміцнення мережі як до проблеми навчання з підкріпленням (RL), навчаючи агентів орієнтуватися в поведінці після зламу, що спостерігається в широкодоступних інструментах тестування на проникнення.
За допомогою ітеративних раундів атаки і захисту ці агенти навчаться досліджувати захисні стратегії, спрямовані на превентивне зупинення поточних атак, забезпечуючи при цьому безперервність оперативно важливих робочих процесів. Програма використовує інструментальні підмережі в реальних мережах, де агенти були розгорнуті для імітації захисних дій. В результаті роботи цих агентів створюються калібровані набори даних, які мають вирішальне значення для постійного підвищення точності моделювання.
Закріплене нейросимволічне навчання та міркування (ANSR)
Програма «Гарантоване нейросимволічне навчання та міркування» (ANSR) бере активну участь у розробці інноваційних гібридних алгоритмів штучного інтелекту (ШІ). Ці алгоритми спрямовані на глибоку інтеграцію символічного мислення з процесами навчання, керованими даними, з кінцевою метою створення систем на основі штучного інтелекту, які за своєю суттю заслуговуватимуть на довіру. Для того, щоб система ШІ вважалася надійною в рамках ANSR, вона повинна відповідати декільком критеріям:
- Надійність: Система повинна демонструвати стійкість як до збурень, пов’язаних з предметною областю, так і до ворожих атак.
- Структура забезпечення: Система повинна підтримуватися надійною структурою забезпечення, яка здатна генерувати та аналізувати різнорідні докази. Ця структура відіграє вирішальну роль в оцінці безпеки і ризиків, пов’язаних з системою ШІ.
- Передбачуваність: Система повинна демонструвати передбачуваність щодо конкретних специфікацій і моделей придатності, забезпечуючи надійну роботу в різних умовах.
Основна увага ANSR зосереджена на розробці гібридних алгоритмів штучного інтелекту, які сприяють застосуванню науково обґрунтованих методів для прийняття впевнених суджень. Ці алгоритми легко інтегрують символічні та нейронні уявлення, що дозволяє набувати символічних знань через процеси навчання. Крім того, вони надають системі можливість виконувати символічні міркування в масштабі, що призводить до надійних висновків, здатності узагальнювати нові сценарії і надавати реальні докази для підтримки впевненості і довіри.
Прискорення штучного інтелекту (AAI)
Програма «Прискорення штучного інтелекту» (AAI) не обмежується темпами розвитку комерційного ШІ. Вона розширює межі для вирішення критичних проблем національної безпеки. В її основі лежить концепція «надійного ШІ» — безпечного, надійного, точного, зрозумілого і захищеного від атак.
Програма зосереджується на трьох ключових викликах. По-перше, як зробити АІ-системи стійкими до непередбачуваних ситуацій. По-друге, оптимізація процесу розробки для швидшого переходу від концепції до розгортання ШІ. І, нарешті, визначення завдань, які найкраще підходять для автоматизації за допомогою ШІ та машинного навчання.
AAI буде використовувати передові методи, такі як навчання з перенесенням, причинно-наслідкове навчання, навчання з підкріпленням, генеративний ШІ, а також потужні моделі, відомі як великі попередньо навчені моделі (LPTM) і великі мовні моделі (LLM). Успіх означатиме значний стрибок вперед в інноваціях в галузі штучного інтелекту в різних сферах діяльності Міністерства оборони, з швидшим і дешевшим розгортанням новітніх технологій ШІ.
Підкріплення за допомогою штучного інтелекту (AIR)
Програма AIR (AI Reinforcements) спрямована на досягнення вищої тактичної автономності для групових повітряних бойових місій, зокрема, з акцентом на сценаріях за межами візуальної досяжності. Ця ініціатива зосереджена на розробці високоточних моделей, які значно швидші за сучасні моделі. Ці вдосконалені моделі будуть основою для інноваційних і надійних стратегій забезпечення автономності на основі штучного інтелекту.
Програма застосовує оперативно-орієнтований підхід до розробки, використовуючи випробувальні стенди F-16 для полегшення тестування і вдосконалення алгоритмів. Впроваджуючи ці алгоритми на пілотованих літаках, AIR має намір автоматизувати завдання тактичного управління, тим самим надаючи можливість молодшим пілотам брати на себе ролі командирів місій вищого рівня, а не зосереджуватись на тактичних операціях низького рівня.
Крім того, AIR має на меті підвищити автономність безпілотних платформ, що дозволить їм виконувати місії з мінімальним втручанням людини. Зрештою, програма передбачає створення повітряного бойового потенціалу, керованого штучним інтелектом, здатного ефективно діяти в динамічному і оперативно важливому середовищі. Повітряні сили США є визначеним стратегічним провідником цієї ініціативи.
Стандарти автономності та ідентичні військово-оперативні цінності (ASIMOV)
Програма ASIMOV (Standards and Ideals of Autonomy with Military Operational Values) спрямована на встановлення стандартів автономності, які можуть об’єктивно і кількісно оцінити етичну готовність майбутніх автономних систем. Ці критерії також вимірюватимуть етичну складність запропонованих варіантів використання, забезпечуючи відповідність військовим оперативним цінностям, таким як міжнародне гуманітарне право і правила ведення бойових дій в умовах змін і розвитку сценаріїв.
Для прискорення прогресу і розгортання етичних автономних систем ASIMOV розробить практичну систему вимірювання і тестування, специфічну для військової автономії. Спираючись на досягнення програми «Міська розвідка за допомогою контрольованої автономності» (URSA), система бенчмаркінгу ASIMOV забезпечить ретельне тестування і оцінку майбутніх автономних систем. Ця оцінка базуватиметься на рівнях готовності до автономності (ARL), подібних до рівнів технологічної готовності (TRL) і виробничої готовності (MRL), які використовуються для оцінки зрілості технологій і виробничих процесів.
Застосування методології ASIMOV передбачає розбиття етичних принципів відповідального штучного інтелекту, включаючи відповідальність, справедливість, надійність, відстежуваність і керованість на структуровані компоненти, що піддаються перевірці. Така декомпозиція полегшить вимірювання готовності конкретних автономних систем діяти етично в рамках визначених сценаріїв.
Технології, розроблені за допомогою ASIMOV, будуть передані ключовим зацікавленим сторонам і покликані забезпечити дотримання етичних стандартів автономності і їх інтеграцію в майбутні автономні системи, які будуть використовуватися військовими.
Програма Carcosa
Програма Carcosa активно займається розробкою та демонстрацією кібертехнологій, призначених для бійців під час тактичних операцій. Основна мета ініціатив Carcosa в галузі кібертехнологій — надати бійцям на місцях кращу обізнаність про ситуацію в безпосередній близькості від місця проведення бойових дій.
Для досягнення цієї мети Carcosa інтегрує передові технології в прототипи інструментів, спеціально розроблених для бійців. Ці інструменти розроблені для широкого спектру рівнів кібер-експертизи, розраховані як на новачків, так і на досвідчених практиків у кібер-сфері. Надаючи інтуїтивно зрозумілі та доступні кібер-рішення, Carcosa прагне забезпечити бійців необхідними інструментами та знаннями для навігації та ефективного реагування під час тактичних операцій.
Отже, Міністерство оборони США виділило значний бюджет на 2025 фінансовий рік на підтримку різних програм, зосереджених на впровадження технологій штучного інтелекту на всіх рівнях оборони та військових операцій в рамках Міністерства оборони США. Фінансова підтримка цих ініціатив оцінюється приблизно в чотири з половиною мільярди доларів США. Такі значні інвестиції підкреслюють прагнення МО США використовувати досягнення в галузі штучного інтелекту для посилення обороноздатності і зміцнення стратегій національної безпеки.
)
)
)
)
)
)
)
)
