Армія США випробовує систему технічної діагностики з елементами штучного інтелекту (ШІ), яка передбачає необхідність обслуговування та ремонту конкретних вузлів військової техніки.
Про це повідомляє пресслужба компанії Raytheon.
Використовуючи штучний інтелект та машинне навчання*, комп'ютер вашої машини одного дня зможе проаналізувати ваші навички водіння та cпрогнозувати час її обслуговування. Він також аналізуватиме таку інформацію, як вік двигуна, вагу, дорожні умови, в'язкість мастила, час простою і, звичайно, пробіг, а потім використовуватиме вдосконалені алгоритми для прогнозування ідеального часу для налаштування або заміни ременя ГРМ.
Машинне навчання (англ. machine learning) — підгалузь штучного інтелекту в галузі інформатики, що застосовує статистичні прийоми для надання комп'ютерам здатності «навчатися» (поступово покращувати продуктивність у певній задачі) з даних, без того, щоби бути програмованими явно.
Те, що працює для вашого «Пріуса», може працювати й для бойової машини. Американська армія досліджує прогнозування та превентивне (прогностичне) обслуговування парку своїх транспортних засобів, з використанням ШІ та машинного навчання, для виявлення загрози виникнення несправностей деталей та систем, перш ніж вони вийдуть з ладу.
«Сьогодні, якщо щось ламається, ми його ремонтуємо», – каже Курт Штейн, старший радник з питань логістики компанії Raytheon і генерал-майор армії США у відставці. «Реактивне обслуговування* – саме це ми робили в армії тривалий час. Те, що Raytheon намагається зробити зі своєю новою системою – це передбачити збої, перш ніж вони стануть проблемами».
Реактивне обслуговування — ремонт обладнання тільки після виходу з ладу, з подальшим поверненням до нормальної роботи (експлуатація до відмови).
Raytheon у співпраці з декількома компаніями демонструє технологію забезпечення безперебійної експлуатації армійського парку на прикладі БМП Bradley та броньованої ремонтно-евакуаційної машини M88, які обладнали діагностичними датчиками.
«Останнє, що я хотів би зробити як армійський командир – це посадити солдатів у «Бредлі», відправити їх у бій та дати їй зламатись», – сказав Штейн. «Коли насправді, ми могли б поставити на неї блок з найновішою та найкращою технологією, підключитися до нього, і він сказав би мені, що той чи інший компонент в майбутньому вийде з ладу».
Якщо діагностична система сигналізує про те, що деталь може стати несправною, командири можуть її відремонтувати або замінити до того, як буде виведено з ладу всю бойову машину. Це дає командирам краще розуміння експлуатаційної готовності своєї техніки.
«Скажімо, у командира є десяток «Бредлі», але для конкретної місії йому потрібні три машини», – каже Кевін Фрейзьєр, менеджер Raytheon. «Як він їх обирає? Сьогодні це інтуїція... здогадка. За допомогою даних у режимі реального часу командири зможуть вибирати найбільш боєготові машини».
Ця система також може допомогти зменшити ланцюжок поставок та логістичні об'єми у місцях розгортання військ та на передовій, зменшити кількість профілактичних робіт, заощаджуючи час та гроші. Кожен «Бредлі» наразі проходить щотижневе технічне обслуговування, плюс щоквартальні, піврічні та щорічні перевірки.
«Сьогодні армія використовує статичні дані, щоб вирішити, які саме деталі слід взяти з собою», – каже Бутч Ківенаар, директор з розвитку спеціальних систем. «Завдяки ШІ, машинному навчанню та аналітиці армійські працівники зможуть передбачити, що їм справді потрібно. Наприклад замість того, щоб тягнути за собою 120 деталей, їм може знадобитися лише 80. І це будуть саме потрібні частини, а не просто запас нових».
Хоча економія витрат, ефективність та зменшення матеріально-технічний зусиль – це все переваги нової технології, головними пріоритетами є бойова готовність та безпека солдатів. Нова технологія надає командирам більше інформації для прийняття зважених рішень до того як відправляти підрозділи в бій.
