>Но если в современности нейросети уже распознают лица лучше людей и могут генерировать картинки по запросу, то почему они не используются, чтобы отличать настоящую цель от ложной?
На сайфаче основная проблема нейросетей уже давно стала локальным мемом под названием "салатовая полосочка". Отдельно взятую нейросеть обучают под одну конкретную задачу. Если это распознание лиц, то это будет распознание именно лиц и больше ничего другого. Если это генерация натюрмортов с букетами, то это будет только генерация натюрмортов с букетами. По умолчанию классический подход к нейросетям подразумевает их полуавтономное обучение, то есть просто гоняются циклы, где нейросетке вдалбливают, как надо, а как не надо - а она уже своими внутренними алгшоритмами пытается распознать, чего же от неё хотят, выстраивая своеобразный фильтр, причём именно один большой и запутанный. Чтобы нейросетка надёжно отличала боевой самолёт от мишени-обманки, придётся "лезть под капот" и делать комбинацию отдельных нейросеток на распознание составляющих элементов понятия "боевой самолёт", а это уже не классический подход к нейросеткам (и вообще это уже ближе к ИИ). В то же время задача может быть решена гораздо проще с другого бока, например повышением скорости ракеты и увеличением зоны поражения БЧ, чтобы даже отклонившаяся в сторону отстреленной ловушки ракета всё равно задела самолёт. Плюс, если ВПК позволяет, ракеты можно запускать по несколько штук, потому как, например, при шансе поражения одной ракетой 1/2 две ракеты уже дадут 3/4, три дадут 7/8 и так далее - и это при откровенно хреновых ракетах с шансом 1/2 для одной. Если у тебя неплохие ракеты с шансом поражения цели 4/5, две дадут весьма весомый шанс поражения цели 24/25, а три дадут безумные 124/125, оставив самолёту меньше одного процента вероятности улизнуть.
>На сайфаче основная проблема нейросетей уже давно стала локальным мемом под названием "салатовая полосочка".
Что за полосочка?
>Что за полосочка?
"Непредвиденный паттерн поведения." В обучении нейросетки, как и в обучении человека, присутствует определённая доля элемента случайности, потому в отличие от более примитивных средств обработки информации тут отсутствует возможность проверить поведение на "краевых случаях" из-за невозможности эти самые случаи заранее предсказать. Только человек помимо номинального распознания даёт ещё и довольно детальную ступенчатую классификацию, за счёт чего повышает шанс опознать объект "приблизительно" при невозможности опознать его "точно", а если этого мало, может оценивать обстановку из соображений "а какого хрена эта поеботина тут вообще делает". Шутка пошла от идеи создания идеально-противонейросеточного камуфляжа путём показывания уже готовой обученной нейросетке разных картинок для подбора той, которая с наименьшей вероятностью будет вызывать у неё реакцию на объект, как на цель. Само собой разумеется, что итоговый "камуфляж" может оказаться сколь угодно дурацким узором, ни капельки не скрывающим объект от живого наблюдателя, но он и не для того нужен - он нужен вызывать сбои у автоматизированной системы распознания. Естественно в теории можно сделать нейросетку, способную так же ступенчато анализировать и классифицировать объекты даже с оглядкой на обстановку, но так это получится нейросетка уровня человеческого мозга.
Ты не ту аниме-картинку прикрутил.
Спасибо за развёрнутый ответ.
И стоимость ракеты >= стоимости самолета. Вместо этого, более умные чем ты люди поступили таким образом - они стараются сделать более дешевую ракету и запускают их по 2 на каждую цель, хоть одна да попадет. В то же время они действительно стремятся увеличить шанс попадания каждой ракеты, но не таким способом, который ее удорожает. Если вероятность попаданяи больше 0,5 это уже хорошо.
Решается просто - вынести вычислительные мощности из снаряда в отдельный беспилотник или оставить в самолёте. Пинг в пару микросекунд на распознавание цели особо ничего не изменит.
Остаётся лишь проблема в том, что CUDA и тензорные ядра — технологии NVidia, а без них сложно вкатиться в нейросетки.
> две
> три
Большого количества ракет может и не быть — тот же "Стингер" одну ракету с переносимой пусковой установкой и представляет собой.
Картинка на ОП–пике создана нейросетью.
> вынести вычислительные мощности из снаряда в отдельный беспилотник или оставить в самолёте
Двачую. Тогда и с охлаждением проще будет.
>вынести вычислительные мощности
Чел, чекни формфактор Nvidia Jetson
Уже давно всё можно уместить на ладони и делать пулялки с ИИ
Это проблема только для Васяна, не для ВПК. А так половину теории для нейросетей создали еще в СССР. Когда знакомился с темой реально охуевал сколько советских наработок было.
Пожалуйста, на здоровье.
>тензорные ядра — технологии NVidia
Можно делать свои. Сам принцип давно известен - по факту аналоговые вычисления для систем линейных уравнений. То есть вместо цифры, где у тебя только "0" и "1" идёт переход к нецелым значениям, где у тебя условно от "0,0...01" для "0,9...99" в виде непрерывного спектра на каждую ячейку. Что точность одной ячейки падает, то в общем-то до фонаря, потому что сама идея опирается не на точность одной отдельно взятой ячейки, а на суммарное количество ячеек. Если совсем туго с идеями, скачивай опенсорсные нейросетки на Verilog.
https://awesomeopensource.com/projects/neural-network/verilog
Язык Verilog специально придуман для описания структуры чипов, так что написанная на нём нейросеть сразу же и чертёж соответствующего "аппаратного ускорителя". Другое дело вопрос в том, насколько оно вообще нужно.
>Большого количества ракет может и не быть
Тогда сидеть и терпеть.
>тот же "Стингер" одну ракету с переносимой пусковой установкой и представляет собой.
Можно раздать большему количеству бойцов и распределить по территории. Когда речь идёт о повышении вероятности поражения повышением числа ракет, совершенно не обязательно, чтобы пуск всех был одновременным и из одной точки.
>Естественно в теории можно сделать нейросетку, способную так же ступенчато анализировать и классифицировать объекты даже с оглядкой на обстановку
Как насчет зайти с другой стороны?
Вот есть ансамбль очень простых, быстродействующих и неточных нейросеток. Каждая из них на выходе способна дать только процент вероятности одной-единственной семантической единицы, не объекта даже. Например: "круг", "квадрат", "треугольник", "металл", "мясо", "говно", "тепло", "движение", "яркость", "периодический узор", и так далее.
Также нужен достаточно надежный алгоритм определения размера, координат и скорости распознаваемого объекта.
По итогу эти результаты скармливаются вполне типовой нечеткой экспертной системе, типа "Акинатора". И... все.
Если это имеет размеры самолета, имеет признаки фюзеляжа, крыльев, сопел, выхлопа и подвесного вооружения, определенных в свою очередь как набор упомянутых примитивных признаков, если оно шумит как самолет, излучает как самолет, летит со скоростью самолета и оставляет след, как самолет, если верна хотя бы большая часть из этих вводных - то это самолет, и неважно, сколько салатовых полосочек на нем нарисовано и сколько ярких тепловых пятен от него внезапно отделилось.
Такие группы "перцептроны+ЭС" уже делают? Если да, то как называются? Если нет, то какие подводные у этого подхода?
>Вот есть ансамбль очень простых, быстродействующих и неточных нейросеток.
Именно так нейросетки и масштабируются - они вообще строятся на идее взять много хреновых детекторов и склеить их в один большой приемлемый.
>Каждая из них на выходе способна дать только процент вероятности одной-единственной семантической единицы, не объекта даже. Например: "круг", "квадрат", "треугольник", "металл", "мясо", "говно", "тепло", "движение", "яркость", "периодический узор", и так далее.
Тут опять же то, о чём говорилось выше. Это уже не нейросетка в её современном понимании, а следующий шаг, где нейросетку не просто учат на образцах, а закладывают в неё группы понятий, рассчитанные на то, что они затем комбинируются, а не просто отдельные оторванные друг от друга. Это реализуемо, но опять же это изменение самой метологии.
>Также нужен достаточно надежный алгоритм определения размера, координат и скорости распознаваемого объекта.
Тут надо брать болше и кидать дальше - такой машине надо учиться работать с контекстом, записывая в него обстановку. Человеку наличие контекста вида "здесь и сейчас" кажется чем-то само-собой разумеющимся, но современные нейросетки работают большей частью без этого, то есть по умолчанию у них нет понятия "этот объект" - оно добавляется дальше на следующем этапе, где вывод из нейросетки анализируется (потому что так проще), а нужно добавлять его прямо внутри нейросетки или, как уже говорил выше, делать много ступеней, между которыми будет свои прослойки определения "этот/здесь/сейчас/туда", после чего эти данные будут скармливаться на анализ следующей нейросетке, за которой они снова будут очищаться и так далее - сейчас промежуточную очистку данных не используют из-за риска потерь данных в ходе обработки.
>Если это имеет размеры самолета, имеет признаки фюзеляжа, крыльев, сопел, выхлопа и подвесного вооружения, определенных в свою очередь как набор упомянутых примитивных признаков, если оно шумит как самолет, излучает как самолет, летит со скоростью самолета и оставляет след, как самолет, если верна хотя бы большая часть из этих вводных - то это самолет, и неважно, сколько салатовых полосочек на нем нарисовано и сколько ярких тепловых пятен от него внезапно отделилось.
В программировании это называется "утиная типизация". По факту то, что ты предлагаешь (да и я в общем-то тоже) - это гибрит нейросеток с объектно-ориентированной парадигмой программирования (от которой программисты воют, по крайней мере рукожопые).
> ВПК
В России умеют делать собственные GPU? Даже "Эльбрусы" делались на TSMC.
> Можно делать свои
Можно, но базы для этого нет, а догонять NVidia — уйдёт лет 20, как минимум, тем более, что у них развитие обуславливалось во многом огромным рынком. Если не выйти на мировой рынок, то не будет ни ресурсов, ни желания.
> и распределить по территории.
Учитывая, что "Стингер" недалеко стреляет, то это не очень хорошая идея.
А как тогда нейросети генерируют картиночки, подобные пикрилейтед?
> догонять NVidia
Причём тут Nvidia вообще? Энергоэффективные нейросетевые ускорители делает отнюдь не Nvidia.,, У них что-то более-менее подходящее под задачу ускорения нейросетей появилось в RTX2xxx (вот как они начали DLSS пиарить).
Hint: Это как с майнингом. Собрать мощный майнер на основе GPGPU можно и большинство именно так и делали. Но по сравнению со специализированным ASIC и даже FPGA - это пук-пшик.
У нвидии норм ускорители и их выбрало большинство, но решила тут на 90% CUDA. В CUDA дописываем к программе на C несколько ключевых слов и получаем программу, работающую на видеокартах (с кучей процессоров). Никаких специальных шейдеров писать не нужно и никакого замороченного кода "отправить на видеокарту"/"забрать из видеокарты" тоже не обязательно прикручивать. Очень удобно с точки зрения быдлокодера.
Кстати, мне встречался видос на "Ютубе", где говорилось, что для нейросетей можно совмещать аналоговые компьютеры и цифровые, поскольку первые умножают намного быстрее (банальное изменение силы тока — уже умножение); но проблемой является то, что у аналоговых компьютеров по мере износа деталей очень сильно страдает точность вычислений.
А как будет выглядеть обработка нейросетями? Ракеты с ИК/радиолокационным наведениям видят в очень ограниченном спектре, что в нём будут нейросети улавливать? Вот если бы ракеты были с телевизионной головкой наведения - другой вопрос. Но таких для ракет воздух-воздух нет, т.к. самолёт противника находится зачастую далеко за зоной видимости. Вот для ракет воздух-поверхность был бы смысл возможно, если бы их не наводил (в подавляющем большинстве случаев) оператор
Как минимум, отстрел тепловых ловушек / дипольных отражателей должно быть несложно отличить от настоящего самолёта, ибо самолёты летают не так.
В первом случае ИК головка вообще не получает никаких данных о движении цели - она летит на источник наибольшего излучения. Во втором случае - тут два варианта - активная головка РЛС или пассивная (то есть - сама ракета с радиолокатором или самолёт её ведёт). Впринципе, с вариантом ведения с самолёта, я думаю, что-нибудь придумать можно. А вот с активной - это выльется в огромные затраты, собственно, ты сам сказал
Другой вопрос - есть ли смысл? Современные системы ПВО и так позволяют небо перекрывать почти полностью, без шансов для авиации (Украина тому яркий пример), а воздушные бои, в нынешнее время - сомнительное явление, т.к. адаптация стала неподъемно дорогой, а воины между странами с равным уровнем развития - маловероятными. А вот использовать нейросети в средствах воздух-земля/земля-земля - вполне вероятно, но опять-таки - смысл, если ими управляет оператор?
>можно совмещать аналоговые компьютеры и цифровые, поскольку первые умножают намного быстрее
Юрий Борисов вместе с Мантуровым смогли бы родить даже нейронку на лампах. И назвать её аналоговнетной, дешего+надежно
> В первом случае ИК головка вообще не получает никаких данных о движении цели - она летит на источник наибольшего излучения.
Зато можно брать данные с гироскопа ракеты, чтобы понять, что она летит не туда. Правда, смысла в этом мало, ибо она всё равно не умеет резко разворачиваться (а вот самолёт может).
Погуглил — некоторые беспилотники турков вроде уже могут атаковать цели самостоятельно.
Ну раз ты умеешь гуглить - загугли OPENCV object detection.
Научить нейросеть распознавать на виде сверху машины и людей - запросто.
Вот отличить одно от другого - сложнее.
Во всяком случае, очень странно, что подобное не используют, хотя соответствующие патенты есть. Веь это же тупо, когда цель распознаётся с помощью простенького скрипта из 70-х, что легко обманывается, тогда как современные технологии позволяют использовать возможности машинного обучения.