Эргономическое обеспечение разработки и применения автоматизированных систем военного управления полного цикла с применением искусственного интеллекта в евроатлантической обороне: обзор патентных публикаций и открытых документов

Спасенников Валерий Валентинович¹, Логвинов Дмитрий Владимирович¹

¹Брянский государственный технический университет.

DOI 10.24412/2410-9916-2026-2-155-172

Полный текст статьи

XML JATS

Аннотация

Актуальность. Открытые патентные публикации, официальные документы Соединенных Штатов Америки (США) и Организации Североатлантического договора (НАТО), а также открытые описания решений свидетельствуют о переходе евроатлантической обороны к автоматизированным системам военного управления полного цикла. Под искусственным интеллектом (ИИ) далее понимаются программы, которые автоматически сопоставляют разнородные сведения, распознают объекты и помогают готовить решение. Цель исследования. На основе анализа патентных публикаций и открытых документов США и стран НАТО определить признаки эргономического обеспечения разработки и применения систем ИИ в процессе автоматизации полного цикла управления действиями и взаимодействием различных видов вооруженных сил вероятного противника в условиях военных действий. Результаты и их новизна. В качестве основных примеров рассмотрены ведущие компании-разработчики в сфере обороны и анализа данных Palantir, Anduril, Helsing и Rafael; Elbit используется как дополнительный пример модульного построения системы. Для основных примеров одновременно доступны патентные публикации, открытые описания и признаки внедрения. Патентная публикация рассматривается не как доказательство готовой боевой системы, а как описание отдельного технического решения. По совокупности материалов выделен цикл из шести связанных этапов: сведение данных, освещение обстановки, постановка задач, выявление цели и определение ее местоположения, передача целеуказания исполнителю, отработка воздействия и контроль результата. Эти материалы указывают на формирование систем, в которых ИИ используется не только для распознавания, но и для нескольких связанных этапов управления одновременно. Практическая значимость. Открытые источники не позволяют прямо судить ни о полной автономности, ни о боевой результативности таких решений, однако позволяют определить ключевые эргономические требования: качество и прослеживаемость данных, проверяемость рекомендаций, совместимость, модульность, преемственность прав на данные и сопровождение систем, защиту оператора от перегрузки и сохранение человеческого контроля над критическими действиями.

Ключевые слова

искусственный интеллект, военное управление, патентные публикации, патентные семейства, система полного цикла, сведение данных, освещение обстановки, постановка задач, выявление цели, определение местоположения цели, целеуказание, отработка воздействия, контроль результата, модульность, совместимость, эргономика, человеческий фактор, человеческий контроль.

Ссылка на статью

Спасенников В. В., Логвинов Д. В. Эргономическое обеспечение разработки и применения автоматизированных систем военного управления полного цикла с применением искусственного интеллекта в евроатлантической обороне: обзор патентных публикаций и открытых документов // Системы управления, связи и безопасности. 2026. № 2. С. 155-172. DOI: 10.24412/2410-9916-2026-2-155-172

Литература

1. U.S. Department of Defense. Summary of the Joint All-Domain Command and Control Strategy [Электронный ресурс]. URL: https://media.defense.gov/2022/Mar/17/2002958406/-1/-1/1/SUMMARY-OF-THE-JOINT-ALL-DOMAIN-COMMAND-CONTROL-STRATEGY.PDF (дата обращения: 22.04.2026).

2. U.S. Department of Defense. Hicks Announces Delivery of Initial CJADC2 Capability [Электронный ресурс]. URL: https://www.defense.gov/News/News-Stories/Article/Article/3683482/hicks-announces-delivery-of-initial-cjadc2-capability/ (дата обращения: 22.04.2026).

3. U.S. Army. Army announces Next Generation Command and Control (NGC2) prototype award [Электронный ресурс]. URL: https://www.army.mil/article/287180/army_announces_next_generation_command_and_control_ngc2_prototype_award (дата обращения: 22.04.2026).

4. Department of the Air Force, Program Executive Office for Command, Control, Communications and Battle Management (PEO C3BM). DAF BATTLE NETWORK [Электронный ресурс]. URL: https://www.aflcmc.af.mil/C3BM/DAF-BATTLE-NETWORK/ (дата обращения: 22.04.2026).

5. U.S. Department of Defense, Chief Digital and Artificial Intelligence Office (CDAO). Open DAGIR (Open Data and Applications Government-owned Interoperable Repositories) Fact Sheet [Электронный ресурс]. URL: https://media.defense.gov/2024/Oct/27/2003571833/-1/-1/0/2024-07-18-CDAO-OPEN-DAGIR-FACT-SHEET.PDF (дата обращения: 22.04.2026).

6. North Atlantic Treaty Organization (NATO). NATO's Digital Transformation Implementation Strategy [Электронный ресурс]. URL: https://www.nato.int/en/about-us/official-texts-and-resources/official-texts/2024/10/17/natos-digital-transformation-implementation-strategy (дата обращения: 22.04.2026).

7. NATO. Data Strategy for the Alliance [Электронный ресурс]. URL: https://www.nato.int/en/about-us/official-texts-and-resources/official-texts/2025/05/05/data-strategy-for-the-alliance (дата обращения: 22.04.2026).

8. NATO. Data Quality Framework for the Alliance [Электронный ресурс]. URL: https://www.nato.int/en/about-us/official-texts-and-resources/official-texts/2025/08/29/data-quality-framework-for-the-alliance (дата обращения: 22.04.2026).

9. NATO. Summary of NATO's revised Artificial Intelligence (AI) strategy [Электронный ресурс]. URL: https://www.nato.int/en/about-us/official-texts-and-resources/official-texts/2024/07/10/summary-of-natos-revised-artificial-intelligence-ai-strategy (дата обращения: 22.04.2026).

10. NATO. NATO starts work on Artificial Intelligence certification standard [Электронный ресурс]. URL: https://www.nato.int/en/news-and-events/articles/news/2023/02/07/nato-starts-work-on-artificial-intelligence-certification-standard (дата обращения: 22.04.2026).

11. World Intellectual Property Organization (WIPO). Guidelines for Preparing Patent Landscape Reports [Электронный ресурс]. URL: https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_946.pdf (дата обращения: 22.04.2026).

12. U.S. Army. Reinventing Modern Deployment: Soldiers leverage Army Vantage to make data-driven decisions [Электронный ресурс]. URL: https://www.army.mil/article/258912/reinventing_modern_deployment_soldiers_leverage_army_vantage_to_make_data_driven_decisions (дата обращения: 22.04.2026).

13. U.S. Army. U.S. Army Awards Enterprise Service Agreement to Enhance Military Readiness and Drive Operational Efficiency [Электронный ресурс]. URL: https://www.army.mil/article/287506/u_s_army_awards_enterprise_service_agreement_to_enhance_military_readiness_and_drive_operational_efficiency (дата обращения: 22.04.2026).

14. U.S. Army. Army's Combined Arms Command to integrate Maven C2 smart system into training and education [Электронный ресурс]. URL: https://www.army.mil/article/290958/armys_combined_arms_command_to_integrate_maven_c2_smart_system_into_training_and_education (дата обращения: 22.04.2026).

15. Defense Innovation Unit (DIU). DIU's Thunderforge Project to Integrate Commercial AI-Powered Decision-Making for Operational and Theater-Level Planning [Электронный ресурс]. URL: https://www.diu.mil/latest/dius-thunderforge-project-to-integrate-commercial-ai-powered-decision-making (дата обращения: 22.04.2026).

16. Palantir. Ontology overview [Электронный ресурс]. URL: https://www.palantir.com/docs/foundry/ontology/overview/ (дата обращения: 22.04.2026).

17. Palantir. Build with Palantir's Defense OSDK [Электронный ресурс]. URL: https://www.palantir.com/docs/defense-osdk/api/general/overview/build-with-the-defense-osdk (дата обращения: 22.04.2026).

18. Anduril. Entities overview [Электронный ресурс]. URL: https://developer.anduril.com/guides/entities/overview (дата обращения: 22.04.2026).

19. Anduril. Tasks overview [Электронный ресурс]. URL: https://developer.anduril.com/guides/tasks/overview/ (дата обращения: 22.04.2026).

20. Helsing. Altra [Электронный ресурс]. URL: https://helsing.ai/altra (дата обращения: 22.04.2026).

21. Helsing. HX-2 - Artificial Intelligence (AI) Strike Drone [Электронный ресурс]. URL: https://helsing.ai/hx-2 (дата обращения: 22.04.2026).

22. RAFAEL Advanced Defense Systems. FIRE WEAVER - Multi Service, Network Centric Warfare [Электронный ресурс]. URL: https://www.rafael.co.il/system/fireweaver/ (дата обращения: 22.04.2026).

23. Elbit Systems. Torch-X Family [Электронный ресурс]. URL: https://www.elbitsystems.com/networked-warfare/network-warfare-systems/torch-x-family (дата обращения: 22.04.2026).

24. Chief Digital and Artificial Intelligence Office. Responsible AI (Artificial Intelligence) [Электронный ресурс]. URL: https://www.ai.mil/About/Resources/Pathway-to-AI-Readiness/Responsible-AI/ (дата обращения: 22.04.2026).

25. U.S. Department of Defense. Department of Defense Manual (DoDM) 5000.101. Operational Test and Evaluation and Live Fire Test and Evaluation of Artificial Intelligence-Enabled and Autonomous Systems [Электронный ресурс]. URL: https://www.esd.whs.mil/Portals/54/Documents/DD/issuances/dodm/5000101p.PDF (дата обращения: 22.04.2026).

26. Government Accountability Office (GAO). GAO-25-106931, Weapon Systems Acquisition: Department of Defense (DOD) Needs Better Planning to Attain Benefits of Modular Open Systems [Электронный ресурс]. URL: https://files.gao.gov/reports/GAO-25-106931/index.html (дата обращения: 22.04.2026).

27. Government Accountability Office (GAO). GAO-25-107468, Weapon System Sustainment: Department of Defense (DOD) Can Improve Planning and Management of Data Rights [Электронный ресурс]. URL: https://files.gao.gov/reports/GAO-25-107468/index.html (дата обращения: 22.04.2026).

28. Патент US 7962495 B2, США. Creating data in a data store using a dynamic ontology / Jain A., McGrew R. J., Gettings N.; патентообладатель Palantir Technologies, Inc. - № US11/602,626; заявл. 20.11.2006; опубл. 14.06.2011. - URL: https://patents.google.com/patent/US7962495B2/en (дата обращения: 22.04.2026).

29. Патент US 10061828 B2, США. Cross-ontology multi-master replication / Ducott R. A., Garrod J. K., Carrino J. A., Brainard K.; патентообладатель Palantir Technologies, Inc. - № US15/143,780; заявл. 02.05.2016; опубл. 28.08.2018. - URL: https://patents.google.com/patent/US10061828B2/en (дата обращения: 22.04.2026).

30. Патент US 9836523 B2, США. Sharing information between nexuses that use different classification schemes for information access control / Ducott R. A., Garrod J. K., Tasinga K.; патентообладатель Palantir Technologies, Inc. - № US14/726,204; заявл. 29.05.2015; опубл. 05.12.2017. - URL: https://patents.google.com/patent/US9836523B2/en (дата обращения: 22.04.2026).

31. Патент US 11704441 B2, США. Charter-based access controls for managing computer resources / Yu A., Wang E., Wee Y. W.; патентообладатель Palantir Technologies, Inc. - № US16/563,133; заявл. 06.09.2019; опубл. 18.07.2023. - URL: https://patents.google.com/patent/US11704441B2/en (дата обращения: 22.04.2026).

32. Патент US 11803532 B2, США. Integrated data analysis / Mark A., Elder A., Colgrove C. и др.; патентообладатель Palantir Technologies, Inc. - № US17/395,368; заявл. 05.08.2021; опубл. 31.10.2023. - URL: https://patents.google.com/patent/US11803532B2/en (дата обращения: 22.04.2026).

33. Патент US 12208892 B2, США. Generating an environment for an operation using a set of assets / Venkatesh A., Schimpf B. W., Tochip E. и др.; патентообладатель Anduril Industries Inc. - № US17/478,661; заявл. 17.09.2021; опубл. 28.01.2025. - URL: https://patents.google.com/patent/US12208892B2/en (дата обращения: 22.04.2026).

34. Патент US 12242986 B2, США. Planning an operation for a set of assets / Venkatesh A., Schimpf B. W., Tochip E. и др.; патентообладатель Anduril Industries Inc. - № US17/478,649; заявл. 17.09.2021; опубл. 04.03.2025. - URL: https://patents.google.com/patent/US12242986B2/en (дата обращения: 22.04.2026).

35. Патент US 12366854 B2, США. Grouping a set of assets to perform an operation / Venkatesh A., Schimpf B. W., Tochip E. и др.; патентообладатель Anduril Industries Inc. - № US17/478,651; заявл. 17.09.2021; опубл. 22.07.2025. - URL: https://patents.google.com/patent/US12366854B2/en (дата обращения: 22.04.2026).

36. Заявка EP 4307245 A1, Европейское патентное ведомство. Methods and systems for object classification and location / Fechtner R., Holmberg O., Tuna A. и др.; заявитель Helsing GmbH. - № EP22184990.4; заявл. 14.07.2022; опубл. 17.01.2024. - URL: https://patents.google.com/patent/EP4307245A1/en (дата обращения: 22.04.2026).

37. Патент US 8115768 B2, США. Methods and system for communication and displaying points-of-interest / Sroka I., Solomon O., Bar Yosef G.; патентообладатель Rafael Advanced Defense Systems Ltd. - № US12/302,028; заявл. 20.05.2007; опубл. 14.02.2012. - URL: https://patents.google.com/patent/US8115768B2/en (дата обращения: 22.04.2026).

38. U.S. Patent and Trademark Office. Appendix L - Consolidated Patent Laws [Электронный ресурс]. URL: https://www.uspto.gov/web/offices/pac/mpep/consolidated_laws.pdf (дата обращения: 22.04.2026).

39. European Patent Office. 3.2 Filing via a competent national authority [Электронный ресурс]. URL: https://www.epo.org/en/legal/guidelines-pct/2026/a_ii_3_2.html (дата обращения: 22.04.2026).

40. Понкин И. В. Цифра и тенденции развития военных технологий и соответствующей регуляторики: взгляд на зарубежный опыт // International Journal of Open Information Technologies. 2024. Т. 12. № 2. С. 75-83. EDN SUCCBS.

41. Спасенников В. В. Человеческий фактор в эргономических исследованиях: прошлое, настоящее, будущее (теоретический обзор) // Эргодизайн. 2025. № 3 (29). С. 373-397. DOI: 10.30987/2658-4026-2025-3-373-397.

42. Макаренко С. И. Искусственный интеллект и когнитивное оружие как стратегический тип вооружений в войнах будущего // Системы управления, связи и безопасности. 2025. № 4. С. 47-67. DOI: 10.24412/2410-9916-2025-4-047-067.

43. Спасенников В. В. Усовершенствование системы создания объектов интеллектуальной собственности // Экономика науки. 2024. Т. 10. № 3. С. 66-81. DOI: 10.22394/2410-132X-2024-10-3-66-81.

44. Spasennikov V., Androsov K., Golubeva G. Ergonomic Factors in Patenting Computer Systems for Personnel's Selection and Training // CEUR Workshop Proceedings. 2020. Vol. 2744. P. short51-1-short51-8. DOI: 10.51130/graphicon-2020-2-4-51.

 

 Статья распространяется по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 License.

  Метаданные статьи распространяются по лицензии CC0 1.0 Universal