Вступ. Динамічність сучасних бойових дій та колосальні обсяги даних з поля бою вимагають від військового командування радикального скорочення циклу прийняття рішень. У країнах НАТО базовим інструментом планування є Процедура прийняття військових рішень (MDMP) [1], яка наразі активно впроваджується в Збройних Силах України [3]. Проте її четвертий етап — Аналіз варіантів дій / Військова гра (COA Analysis / Wargaming) — залишається найбільш трудомістким. Традиційний ручний метод моделювання дій противника силами штабу обмежений часом (прораховується лише 2–3 сценарії) та підвладний когнітивним упередженням («дзеркальне відображення» власної тактики або недооцінка ворога). Впровадження штучного інтелекту (ШІ) дозволяє автоматизувати цей процес, забезпечуючи багатоваріантність та об'єктивність прогнозування дій ворога [2].
Методи інтеграції ШІ. Для побудови прогностичної моделі дій доцільно застосовувати поєднання трьох технологічних підходів:
1) Мультиагентні системи у поєднанні з глибоким навчанням, де кожен підрозділ ворога є автономним ШІ-агентом, що оптимізує свої дії в ході тисяч симуляцій;
2) Предиктивна аналітика Big Data для виявлення історичних шаблонів поведінки конкретного угруповання противника (таймінги розгортання, алгоритми застосування РЕБ і БПЛА, доктринальні особливості);
3) Алгоритми пошуку по дереву рішень (MCTS) для прорахунку нелінійних тактичних маневрів на багато кроків уперед.
Застосування ШІ-генератора дій противника дозволяє штабу за лічені хвилини виявити приховані «точки злому» (Failure Points) власного плану [4]. Проте головними бар'єрами залишаються проблема відмінності логіки нейромереж від логіки командира та критична залежність результату від якості вхідних розвідувальних даних.
Напрямки подальших досліджень. Окреслена проблематика формує теоретико-практичну основу для подальших наукових досліджень у таких напрямках:
1. Розробка архітектури штучного інтелекту для військових систем підтримки прийняття рішень, що дозволить системі не лише видавати прогноз дій противника, а й надавати логічне текстово-графічне обґрунтування для командира.
2. Створення гібридних симуляційних середовищ «людина-в-контурі» (Human-in-the-loop), де алгоритми ШІ адаптивно взаємодіють з операторами штабу в режимі реального часу, мінімізуючи навантаження на секції S2/S3.
3. Дослідження математичних моделей стійкості ШІ-прогнозів в умовах навмисного внесення противником дезінформації та оцінка ризиків застосування ШІ проти нестандартних (недоктринальних) дій ворога.
4. Обґрунтування технічних протоколів інтеграції тактичних ШІ-симуляторів військової гри безпосередньо в автоматизовані системи управління військами (АСУВ) оперативного та тактичного рівнів.
Висновки. Автоматизація етапу військової гри (Wargaming) за допомогою ШІ є ключовим фактором здобуття переваги над противником. Пропонований підхід трансформує військову гру з суб'єктивного оцінювання в точний інструмент математичного моделювання, а визначені напрямки подальших досліджень створюють підґрунтя для розробки інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень на оперативному тактичному рівнях.
1. Department of the Army. (2015). FM 6-0: Commander and Staff Organization and Operations. Washington, DC.
2. Clausewitz, A., & Davis, P. K. (2021). Artificial Intelligence and Next-Generation Wargaming. Journal of Military Operations, 9(2), 45-58.
3. Слюсар В. І., Купрієнко О. В. Застосування штучного інтелекту в процесах планування операцій за стандартами НАТО. Наука і оборона. 2023. № 2. с. 15–22.
4. Романченко І. С., Шуєнкін В. О. Особливості проведення воєнних ігор (Wargaming) в штабах тактичного та оперативного рівнів. Збірник наукових праць НУОУ. 2022. № 4 (89). с. 45–53.
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter