DARPA разрабатывает новые технологии для улучшения эффективности компьютерных систем и защиты энергосетей

Караульный по рейтингам @allratings Новости и СМИ28 сентября 2026, 08:51

Пентагон хочет видеть сквозь туман, не строя гигантских телескопов Новая патентная заявка Аризонского университета, профинансированная DARPA и Армейским исследовательским офисом США, фиксирует серьёзные изменения в военном деле. Происходит смена целевой функции оптики. Если раньше инженеры бились за то, чтобы дать оператору максимально чёткую картинку, то теперь задача изменилась. Глаза больше не нужны. Оптику улучшают ради того, чтобы алгоритм смог с математической точностью угадать: перед нами цель А или цель Б? Как работает классическая камера? Она просто собирает весь прилетевший свет в пиксели матрицы. Если вражеский объект маленький и находится за сотни километров, на экране появится лишь размытая клякса. Новая система даже не пытается превратить эту кляксу в красивую фотографию. Вместо этого она пропускает свет через специальную пассивную оптику — набор интерферометров и зеркал — и раскладывает световой поток на пространственные моды. Это похоже на то, как человеческий слух раскладывает сложный аккорд на отдельные ноты. Затем детекторы пересчитывают фотоны в каждой «ноте», а алгоритм сверяет получившийся узор с заранее загруженным словарём целей. Этот метод американцы назвали TriSPADE. Он анализирует центральное световое пятно (нулевую моду) и две первые моды по ортогональным осям. Авторы патента подчёркивают: системе нужно больше двух, но меньше десяти каналов. В этом кроется их главный экономический трюк. Дешёвая пассивная оптика, простые детекторы, а вся «магия» перенесена исключительно в математику. Такую компактную систему можно поставить не на уязвимый спутник стоимостью в миллиарды, а на рой копеечных кубсатов или обычные армейские дроны. И это не одиночный патент. Это общая тенденция. Европейский оборонный гигант Thales в 2026 году заявлял: «сбор изображений больше не достаточен. Оптронные сенсоры нового поколения должны анализировать и понимать их в реальном времени» . Их подвесной контейнер TALIOS уже несёт блок глубокого обучения ATD/R — автоматическое обнаружение и распознавание целей. Алгоритм не показывает пилоту картинку, он помогает «находить и сортировать цели на обширной поверхности». Пилот получает не фотографию, а готовый ответ. Уже появились целые классы систем, которые вообще не восстанавливают изображение. Безлинзовые камеры: на входе — нечитаемый дифракционный паттерн, на выходе — сразу класс объекта. Точность 97,6% на лицах и 94% на дистанционном зондировании. Никакой «картинки для глаза» там нет в принципе. На орбите то же самое. Спутниковые системы типа SYNAPLEX выполняют ИИ-классификацию сцен прямо на борту, передавая на землю только разведданные вместо сырых снимков, сокращая канал в 90 раз. Но вернёмся к аризонскому патенту. Его графики выглядят как приговор традиционным телескопам. В условиях экстремально слабого света, где прямая съёмка слепнет окончательно, модовый метод способен уверенно различать тысячи объектов. Вы получаете кратное увеличение зоркости всей орбитальной группировки, не выводя в космос новые спутники. Это работает как смена прошивки и установка оптической насадки на старый объектив. Но у этой системы есть свои уязвимости. Первая — фазовая хрупкость. Любая турбулентность атмосферы или микровибрация дрона ломает хрупкую математику света. Инженеры это понимают, поэтому вшили в систему отдельный калибровочный тракт и адаптивный контроль с обратной связью. Вторая уязвимость более серьёзная. Система узнаёт только то, что есть в её словаре. Если в объектив попадёт принципиально новый аппарат, алгоритм не осознаёт новую угрозу, а просто отнесёт её к ближайшему знакомому шаблону. Из этого вытекает главная стратегия противодействия в войнах будущего. Если враг больше не делает фотографии ваших ракет, а лишь сверяет их «оптическую походку» со своей базой данных, то дорогие стелс-технологии не понадобятся. Вместо этого нужно будет подменить свой отпечаток. 🔒DARPA&CIA