Replicator Пентагона, алмазный полупроводник и коллажи ИИ

Министерство обороны США обнародовало свои инициативы по использованию ИИ. Исследователи из Университета Иллинойса разработали полупроводниковое устройство с самым высоким напряжением пробоя и низким током утечки. Искусственный интеллект из Сеула самостоятельно научился делать художественные коллажи.

Дроны, разведка и многое другое

Революция ИИ обещает изменить способы ведения войн, и к внедрению технологии готовятся все крупнейшие армии мира. Как заявила недавно на пресс-конференции главный офицер космических сил США по технологиям и инновациям Лиза Коста, Китай предполагает использовать ИИ, чтобы по спутниковым данным «принимать решения о степени угрозы.

США также стремятся идти в ногу со временем. В портфолио Пентагона более 800 несекретных проектов, связанных с ИИ, многие из которых все еще находятся на стадии тестирования.

«Министерство обороны США изо всех сил пытается перенять разработки в области ИИ, ставшие результатом последнего прорыва в области машинного обучения», — утверждает бывший высокопоставленный чиновник Пентагона Грегори Аллен, ныне работающий в Центре стратегических и международных исследований.

Среди уже внедренных проектов — прототип нейронной сети Machina, используемый Космическими силами, который способен автономно отслеживать более 40 000 космических объектов, используя для этого данные глобальной сети телескопов.

Еще один проект ИИ анализирует радиолокационные данные для обнаружения запусков ракет противника.

Модели машинного обучения используются для выявления потребностей в техническом обслуживании более 2 600 летательных аппаратов ВВС США, включая бомбардировщики B-1 и вертолеты Blackhawk. Партнером Пентагона в этом проекте является публичная компания C3.ai.   

Технологии C3 также моделируют траектории ракет для Агентства противоракетной обороны США и выявляют инсайдерские угрозы среди федеральных сотрудников Агентства оборонной контрразведки и безопасности (DCSA).

ИИ также участвует в отслеживании физической подготовки одной из дивизий, насчитывающей более 13 000 военнослужащих. Как утверждает майор Мэтт Виссер, прогнозное моделирование и ИИ помогают снизить травматизм и повысить производительность.

Одна из анонсированных недавно инициатив – Replicator, по словам замминистра обороны США Кэтлин Хикс, «направлена на стимулирование прогресса в слишком медленном переходе американских военных инноваций к использованию небольших, умных, дешевых и многочисленных платформ».

К 2026 году Пентагон намерен поставить на вооружение несколько тысяч относительно недорогих одноразовых автономных транспортных средств с поддержкой ИИ. Такие рои дронов могут сопровождать самолеты F-16, отвлекая внимание ПВО, или участвовать в наземных операциях.  

Неясно, использовались ли дроны, управляемые ИИ в войне на территории Украины, но американские чиновники утверждают, что делятся с ЗСУ разведданными, собранными спутниками, дронами и людьми, с помощью программного обеспечения американского подрядчика Palantir.

Кроме того, ИИ помог созданной США Группе содействия безопасности Украины в организации логистики для военной помощи со стороны коалиции из 40 стран, известной как Раммштайн.

Лучшие друзья электротехников

Энергетический переход невозможен без нового поколения электронных устройств. Одним из наибольших технологических рисков для достижения углеродной нейтральности считается невозможность строительства и модернизации энергосетей повышенной мощности.

Подсчитано, что в настоящее время половина мировой электроэнергии контролируется силовыми устройствами, а менее чем через 10 лет ожидается, что этот показатель вырастет до 80%, в то время как спрос на электроэнергию к 2050 году увеличится на 50%.

«Очень важно, чтобы мы отошли от традиционных материалов, таких как кремний, и перешли к новым, таким как карбид кремния и полупроводники следующего поколения, например нитрид алюминия, алмаз и родственные соединения», — утверждает профессор электротехники и компьютерной техники Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне Джан Байрам.  

Исследователи из Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне разработали полупроводниковое устройство, изготовленное с использованием искусственного алмаза, имеющее самое высокое напряжение пробоя и самый низкий ток утечки по сравнению с другими ранее описанными алмазными устройствами.

Эксперименты показали, что их устройство может выдерживать напряжение около 5 кВ. Причем этот показатель был ограничен настройкой измерения. Теоретически же оно может выдерживать напряжение до 9 кВ. Это самое высокое напряжение, зарегистрированное когда-либо для алмазного устройства.

Помимо самого высокого напряжения пробоя, полупроводник также демонстрирует самый низкий ток утечки, влияющий на общую эффективность и надежность.

В настоящее время исследователи продолжают свои эксперименты, рассчитывая получить еще более высокие результаты, чтобы приблизиться к пределам производительности потенциала алмазного материала.

Коллаж с подкреплением

Хотя существующие инструменты создания изображений ИИ, такие как DALL-E или StableDiffusion, уже могут создавать изображения-коллажи, они являются всего лишь имитацией из пикселей, а не настоящим коллажем, полученным в результате выполнения реальных этапов создания таких картин.

Ученые из Сеульского национального университета поставили перед собой задачу научить ИИ с помощью метода обучения с подкреплением (RL) создавать настоящие коллажи, максимально похожие на целевые изображения, разрывая и вставляя кусочки различных материалов. Набор материалов для автономного генератора коллажей предоставляли пользователи.

«Наша модель RL должна помочь агенту ИИ понять, что такое коллаж и как его сделать хорошо. Поскольку RL в основном требует множества проб и ошибок, модели необходимо набраться опыта взаимодействия с холстом для создания настоящего коллажа», — объяснили авторы эксперимента.  

На каждом этапе создания коллажа агент выбирает случайный материал среди доступных вариантов и определяет, как его вырезать и наклеить на холст.

Изображение церкви из обрезков газеты. Источник — Dai et al

Исследователи обнаружили, что поначалу их модель работала очень плохо, однако со временем ее навыки значительно улучшились.

«Поскольку во время обучения целевые изображения и материалы задаются случайным образом, на более позднем этапе агент приобретает способность работать с любыми целями и материалами», — утверждают авторы.

Как считают исследователи, ценность их работы заключается в том, что «не имея художественных данных и знаний, агент ИИ самостоятельно научился делать коллаж», что подчеркивает возможности RL как области обучения.

Хотя эти способности были проверены только в симуляциях, если применить модель к гуманоидному роботу или роботизированной руке, она также сможет предоставить «чертежи» для создания физических коллажей.

В дальнейшем модель создания коллажей искусственным агентом может быть доработана с учетом настройки стилей и использования более широкого спектра изображений и материалов. Кроме того, ученые планируют заняться разработкой интерактивного пользовательского интерфейса, который во время создания коллажей сможет отражать предпочтения пользователя.

Источник: TechXplore