Рынок военных нейрокомпьютеров
    Скляренко Р. П.
    Применение нейрокомпьютеров в военной технике всегда вызывало интерес в первую очередь благодаря их преимуществам в быстродействии, небольшим габаритам и массам, а также малому энергопотреблению. Нейрокомпьютеры позволяют решать сложные и сверхсложные задачи, не возникавшие до недавнего времени просто из-за невозможности их решения с помощью линейных вычислительных средств. Применение нейросетевого логического базиса позволило перейти к новому отношению производительность - стоимость, за счет резкого повышения первой, основанной на автоматизации исследования предметной области, создания алгоритмов, моделирования, проверки релевантности моделей и обучению по принципу проб и ошибок.
    Фирмами промышленно развитых страны мира, в первую очередь США, Великобритания и Япония, ведется интенсивное исследование и применение нейрокомпьютерной технологии при создании военной техники. Первая программа подобного рода бала выполнена США в 1987-1988 годах Лабораторией Линкольна Массачусетского института за счет военного бюджета. Особое внимание к данной сфере Президента США Дж.Буша позволило на начало 90-х годов достигнуть существенного прогресса, выражаемого в росте компаний разрабатывающих подобные средства.
    По оценкам американских консалтинговых фирм за 90-е годы мировой рынок военных нейрокомпьютеров вырос со 100 млн. долларов до полутора миллиардов долларов. Сейчас количество фирм, занимающихся нейрокомпьютерами, приближается к 300, однако эта оценка крайне не объективна, благодаря большой скрытности подобных разработок.
    Направления применения нейрокомпьютеров крайне разнообразны. Не заменима их роль в областях предполагающий недостаток информации в условиях динамичной среды с высоким уровнем шума, это в первую очередь космос, авиация, робототехника, пеленгация, энергетика, обработка информации, автоматические системы управления и коммуникация, медицина и статистика.
    В 80-е годы США предполагали применение нейрокомпьютеров для управления мощным лазерным оружием в рамках Стратегической оборонной инициативы. Созданные наработки позволяют управлять кривизной зеркал в телескопах и поддерживать заданные параметры в высокоточных системах ориентации.
    Применение нейрокомпьютеров наиболее наглядно можно понять в управлении космической робототехникой, в частности используемой на кораблях системы "Шаттл": механическая рука, телероботы. Это позволяет значительно снизить нагрузку на оператора.
    Успешно применяются нейросети в планировании работы антенных устройств, размещенных на спутниках. Обработка больших массивов информации, также может осуществляться непосредственно на спутнике, что позволяет избежать передачи с орбиты шума. Причем, нейронные сети позволяют обрабатывать на орбите даже изображения, что многократно упрощает процесс картографирования. Совмещение с экспертными системами позволяет реагировать на изменения поверхности в реальном масштабе времени.
    Впечатляюще выглядит применение нейрокомпьютеров для распознавания облаков в различных диапазонах с вероятностью более 96% и составлением карт ветров.
    Распознавание линейчатых структур на изображениях, таких как дрога, трубопровод, линия электропередач и т.п., позволяет в автоматическом режиме производить поиск признаков цивилизации на планетах других космических систем.
    Предсказание повреждений космических станций вследствие столкновения с космическими частицами является еще одной важной областью, определяющей степень защиты станции и массу спутника выводимого на орбиту.
    Система обеспечения безопасности полетов основанная на предсказание молний на космодроме во время запусков позволяет ослабить ограничения интервалов запуска, данная система может быть интегрирована в систему ПРО и систему командования на ТВД.
    Перспективно применение нейросетевой системы при выборе маневров в воздушном бою на самолетах будущего поколения, поскольку воздушное боевое маневрирование содержит ситуации, отвечающие более одному правилу при наличие помех, с которыми линейные вычислительные средства справиться не могут. ............