ИИ с точностью 92% решает: ты цель или обманка. Готов поспорить с машиной?

Китайские военные разработали систему искусственного интеллекта, способную отличать настоящие подводные цели от высокотехнологичных приманок с точностью более 92%. Об этом сообщили исследователи из Департамента вооружений ВМС Народно-освободительной армии Китая и государственной корпорации China State Shipbuilding Corporation в научном журнале Command Control & Simulation.

Новую систему протестировали на данных, собранных с секретного полигона высокоскоростных торпед, где она показала резкое преимущество над существующими методами распознавания, особенно при движении с предельной скоростью. Сложность заключалась в том, что современные подводные манёвры всё чаще включают обманные приёмы — акустические голограммы, шумовые следы и «призрачные» цели, рассеивающие сигналы сонара.

Именно такие трюки были показаны в недавнем китайском блокбастере Операция «Левиафан», где американская субмарина уходит от китайских торпед с помощью звуковых иллюзий. В реальности эти тактики особенно эффективны против торпед, использующих суперкавитацию — движение в пузырьке пара, минимизирующем сопротивление. Такие аппараты, как российский VA-111 «Шквал», движутся с огромной скоростью, но в условиях акустического шума с трудом различают настоящие цели.

Существующие алгоритмы в таких условиях дают слишком много ложных срабатываний. Китайские инженеры решили проблему с помощью сочетания гидрофизики и генеративных нейросетей . Сначала они смоделировали поведение пузырей и возмущений воды вокруг приманок, а затем обучили две соревнующиеся нейросети: одна создавала реалистичные обманки, другая училась их разоблачать.

В основе архитектуры — подходы из компьютерного зрения: звуковые сигналы сначала обрабатываются преобразованием Фурье, превращаясь в спектральные «миниатюры», которые затем анализируются сверточной сетью. Алгоритм выявляет аномалии в модуляции частот и шумах, вызванных пузырьками, фильтруя ложные сигналы.

Система продемонстрировала особенно высокую эффективность против самых сложных типов обманок: точность распознавания выросла с 61% до более чем 80%. При этом алгоритм не нуждается в постоянной связи с внешними системами — все решения принимаются автономно, что критически важно для подводных боевых аппаратов .

Разработка идёт на фоне международной гонки за «умными» торпедами. США и Россия продолжают работать над сверхзвуковыми подводными боеприпасами, но все они сталкиваются с одной проблемой — надёжным распознаванием цели в шумной среде. Китайский проект может дать PLA значительное технологическое преимущество .

Исследователи уверены, что их система закладывает основу для будущего полевого внедрения и повышает шансы на выживание автономных подводных платформ в насыщенной угрозами среде. Этот прорыв происходит в контексте более широкой тенденции использования искусственного интеллекта в военных технологиях , которая вызывает вопросы об этике и возможных рисках автономных боевых систем.