Уже кілька днів у соцмережах поширюються фото російської військової техніки з помітним зебровим розписом. На знімках — армійські вантажівки КамАЗ і «Урал», повністю перефарбовані у незвичний колір.
За даними американського видання The War Zone, можна розрізнити щонайменше два різновиди такого маскування. Одні машини вкриті широкими прямолінійними смугами в класичному зебровому стилі, на інших — органічні, листоподібні вигнуті патерни.
Проти ШІ-дронів
Сучасні дрони дедалі активніше застосовують штучний інтелект для розпізнавання цілей. The War Zone припускає, що незвичне забарвлення має ускладнити автоматичне виявлення машин українськими ШІ-дронами — зокрема, порушуючи оцінку відстані до об'єкта.
Політолог Франк Зауер з Університету Бундесверу в Мюнхені вказав на концепцію adversarial AI — «змагального штучного інтелекту». Вона передбачає цілеспрямоване застосування патернів і шумів для введення ШІ-систем в оману. «Навіть незначні зміни можуть вивести з ладу розпізнавання об'єктів», — зазначає дослідник. Дрони-камікадзе, що наводяться на ціль автономно без участі людини-оператора, теоретично можна таким чином дезорієнтувати.
Не нова ідея
Утім, сам принцип аж ніяк не новий. «Концептуально це давно відомо і досліджується, зокрема, у сфері автономного водіння», — каже Зауер. Як приклад він наводить досліди морської піхоти США: «Якийсь час тому піхотинці тестували різні способи стати непомітними для систем розпізнавання — включно з картонними коробками для переїзду, які бійці надягали на себе».
Власне зебровий розпис теж не новинка. Ще у Першій світовій британський флот застосовував dazzle-camouflage — маскування геометричними чорно-білими візерунками. Мета полягала в тому, щоб ускладнити визначення курсу, швидкості й розмірів кораблів і субмарин. Канадський флот повернувся до цієї ідеї 2020 року, перефарбувавши корвет «Реджайна» до 75-ї річниці закінчення Другої світової.
Чи спрацює це зараз?
Нік Рейнольдс, науковий співробітник Королівського об'єднаного інституту оборонних досліджень (RUSI) у напрямку наземних операцій, вважає, що маскування-перешкода може принести користь і сьогодні. Воно здатне частково порушувати машинну обробку візуальних даних — навіть якщо зробити машини повністю невидимими для автоматизованих систем не вийде.
Ефективність такого маскування залежить від безлічі факторів, перелічує Рейнольдс: точність сенсорів і потужність алгоритмів, спосіб поєднання електрооптичних датчиків і тепловізорів, дистанція між дроном і ціллю, погодні та освітлювальні умови, час доби, температура повітря, кут і напрямок сонячного проміння.
Якщо маскування підтвердить свою ефективність у ширшому масштабі, Рейнольдс очікує технологічної гонки: «Тоді неминуче розпочнеться змагання між розробниками дедалі досконаліших методів маскування та дедалі потужніших алгоритмів і методів розпізнавання».