Článek
Ukrajinské drony útočí na ruské logistické cesty s takovou intenzitou, že agresor byl nucen omezit provoz na silnici zvané Novorosija, která vede z Rostova na Donu přes okupovaný jih Ukrajiny do Simferopolu na Krymu.
Na sociálních sítích se i tak objevují fotografie ohořelých armádních konvojů, cisteren a nákladních automobilů. A ruská strana hledá řešení, jak se bránit.
V posledních dnech se tak objevilo několik fotografií nezvykle upravených nákladních vozidel. Mají takzvaný dazzle paint, tedy matoucí maskovací nátěr.
Jde o dva odlišné vzory: „zebří“ provedení s převážně rovnými pruhy a organičtější, listům podobný vířivý motiv. Nátěry mají zmást „umělé oko“ dronu.
Strojové vidění
Ukrajinské bezpilotní letouny ke zvýšení své bojové účinnosti stále častěji využívají umělou inteligenci (AI). Integrace AI do levnějších dronů přináší významné změny, shrnuje server The War Zone (TWZ).
Schopnosti založené na AI činí stroje odolnějšími vůči prostředkům elektronického boje a usnadňují jejich nasazení. Především je zbavují neustálého lidského řízení, které dosud výrazně omezovalo potenciál této kategorie bezpilotních prostředků.
Slabinou strojového vidění, kterou má ruské protiopatření využívat, je ale závislost AI na naučeném rozpoznávání objektů.
Software se učí objekty rozpoznávat na konkrétních příkladech. Velmi zjednodušeně řečeno, musí vidět celou řadu záběrů/fotografií, než si vytvoří vlastní „představu“ o tom, jak technika vypadá a jak by ji měl poznat.
Zebří maskování.
„Algoritmu předložíte velmi velké množství označených obrázků a algoritmus se sám naučí spojovat charakteristiky, jako jsou barvy, vzory, textury a přechody v obraze, s příslušnými označeními,“ vysvětluje specialista na autonomní systémy na Belgické vojenské akademii Geert De Cubber pro stanici Rádio Svobodná Evropa/Rádio Svoboda (RFE/RL).
Podle De Cubbera mohou vzory připomínající zebří pruhy některé optické vyhledávací systémy zmást. „Pokud tyto matoucí vzory nejsou v databázi dronu, určitě by měly vliv na výkon detekčního systému.“
Upozorňuje, že ve vojenských aplikacích musí být možnosti zaměřování pomocí umělé inteligence přísně omezené. „Pokud algoritmus natrénujete na vojenských autobusech, nechtěli byste, aby zobecnil detekci i na školní autobusy.“
Maskovaný ruský kamion.
Odborník na letectví a umělou inteligenci z Texaské univerzity v Austinu Todd E. Humphreys souhlasí s tím, že taktika využívající speciální maskovací nátěr může být účinnější, než si mnozí uvědomují.
„Takzvaný dazzle paint posouvá vozidla mimo rámec dat, na kterých byla umělá inteligence trénována – z pohledu klasifikačního algoritmu AI už nevypadají jako obrázky, na nichž se učila rozpoznávat cíle,“ řekl pro RFE/RL.
„Člověk dokáže maskování snadno odhalit, ale klasifikační algoritmus AI by musel být znovu natrénován na tisících snímků vozidel s tímto matoucím nátěrem. Poté by bylo možné maskovací vzor změnit a celý cyklus by začal znovu.“
Maskování není úplná novinka
Jak uvádí TWZ, u mnoha dronů s podporou AI zůstává člověk nadále součástí rozhodovacího procesu u všech klíčových rozhodnutí.
To vyvolává otázku, jak účinné může maskování nákladních vozů ve skutečnosti být. Kamufláž má pomoci spíše proti odhalení během autonomní fáze vyhledávání cílů než v závěrečné fázi útoku.
Ruská armáda již dříve během války na Ukrajině využívala opatření zaměřená na maskování techniky. Snímky ruských letadel s pneumatikami položenými na křídlech, které se objevily v roce 2023, tehdy pozorovatele zmátly.
U střel dlouhého doletu, které mohou být naprogramovány tak, aby samostatně rozpoznaly letadla stojící na letištní ploše a zaměřily se na ně, by takovýto jednoduchý trik mohl oklamat i pokročilé zbraňové systémy.
Rusko také dříve na svých základnách malovalo obrysy ponorek a letadel ve snaze nalákat případné přilétající střely na prázdné betonové plochy místo skutečných cílů.
