Они охватывают все сферы деятельности

«12 января Пентагон обрушил на ведомство тройной удар, опубликовав три важных политических меморандума министра Пита Хегсета, направленных на пересмотр и ускорение усилий министерства в области технологий», - пишет Breaking Defense (13.01.2026).

«Сегодня заканчивается старая эра», — заявил Хегсет в тот же день на своей последней остановке в рамках тура «Арсенал свободы» на заводе SpaceX в Браунсвилле, штат Техас. «Мы больше не будем проводить мирные научные выставки, пока наши противники ведут гонку вооружений военного времени».

В служебных записках раскрывается целый ряд новых инициатив в области искусственного интеллекта, от разделения разветвленной системы баз данных Advana до новой «лаборатории» моделирования ИИ, названной в честь иконы научной фантастики Эндера Виггина. Они также продолжают процесс консолидации независимых инновационных организаций под контролем главного технического директора Министерства обороны, заместителя министра по исследованиям и разработкам Эмиля Майкла.

«Наша инновационная экосистема по-прежнему представляет собой клубок пересекающихся организаций и запутанной системы управления — обходные пути, созданные для того, чтобы обойти устаревшие системы», — говорится в одном из меморандумов Хегсета. «Множество организаций борются за одну и ту же миссию. Промышленность сталкивается с лабиринтом конкурирующих ворот. Советы множатся, а ответственность размывается… Сегодня мы положим конец этой путанице. Цель и политика просты: объединить инновационную экосистему под руководством одного главного технического директора».

В своей речи в Техасе Хегсет указал на Майкла в первом ряду, прежде чем ясно дать понять, что он — новый шериф в технологическом городе. «Эмиль определит техническое направление, возглавит инновационную экосистему, которая будет приветствовать прогресс из любого источника, и он будет каждый день говорить мне лично, откровенно говоря, выигрываем мы или проигрываем в конкуренции за технологии и инновации», — сказал Хегсет. «Он будет обладать полномочиями принимать решения и будет руководить, проводя тщательную оценку с упором на реальные измеримые результаты».

В августе 2025 года Майкл объявил о своих шести главных приоритетах в сфере технологий и взял под контроль подразделение оборонных инноваций (DIU), расположенное в Силиконовой долине, а также базирующееся в Пентагоне Управление по цифровому искусственному интеллекту (CDAO). План реорганизации Хегсета усиливает эти изменения.

Восстанавливается DIU и ранее независимое Управление стратегических возможностей (SCO) в рамках «Полевой деятельности» подразделения под руководством технического директора.

«Общий надзор»

Они присоединяются к тому, что в меморандуме называется «инновационной экосистемой Министерства обороны (DoW)», наряду с тремя другими. К числу других организаций, уже подчиняющихся техническому директору, относятся: Управление стратегического капитала (OSC); новое подразделение по проектированию и интеграции миссий (MEIA), созданное в августе 2025 года; малоизвестный Центр управления испытательными ресурсами (TRMC); и всемирно известное агентство DARPA.

Кроме того, под надзор Майкла переводятся дополнительные инновационные подразделения, а также распускаются три дублирующих друг друга надзорных органа — Руководящая группа по оборонным инновациям, Рабочая группа по оборонным инновациям и Совет технического директора — в пользу единой «Группы действий», также возглавляемой техническим директором.

В своем выступлении в Техасе Хегсет объявил о назначении Оуэна Уэста, помощника министра обороны по специальным операциям и конфликтам низкой интенсивности (с 2017 по 2019 год), директором DIU (Департамента цифровых технологий) с марта 2026 года. Хегсет также объявил, что Кэмерон Стэнли станет следующим руководителем Пентагона по цифровым технологиям и искусственному интеллекту.

Остаются некоторые бюрократические вопросы. По закону, DIU подчиняется непосредственно министру обороны, а SCO — заместителю министра, и — как признается и в меморандуме Хегсета, и в официальном пресс-релизе Пентагона — министр не может это изменить, только Конгресс. Но эти цепочки подчинения — пережиток давно утраченных личных отношений: оба ведомства были созданы и продвигались покойным Эшем Картером, SCO — в 2012 году, когда он был заместителем министра, а DIU — в 2015 году, когда он был министром. Поэтому, хотя DIU и SCO все еще могут попытаться обойти Майкла, по крайней мере на бумаге, на практике Хегсет и его заместитель Стив Файнберг вряд ли это допустят.

Новые инициативы в области ИИ

В двух дополнительных служебных записках, опубликованных 12 января, изложена, по крайней мере, часть цели реорганизации, проведенной Хегсетом: дать толчок развитию целого ряда амбициозных программ в области ИИ, одновременно оптимизируя работу одной из устаревших.

Более обширный из этих документов — шестистраничная «Стратегия искусственного интеллекта для Министерства обороны», в центре которой находятся семь приоритетных «Проектов, задающих темпы развития (PSP)», которые будут возглавляться CDAO.

Один из приоритетных проектов уже был обнародован: GenAI.mil, запущенный в декабре 2025 года для предоставления защищенных версий популярных больших языковых моделей всем трем миллионам военнослужащих, гражданских служащих и подрядчиков Министерства обороны. В меморандуме добавляется новый нюанс, прямо указывающий на то, что модели GenAI.mil, в настоящее время разрешенные только для «конфиденциальных, но несекретных» данных, в конечном итоге будут доступны «на всех уровнях секретности».

Шесть ранее не разглашавшихся проектов:

Swarm Forge будет разрабатывать «новые способы ведения боевых действий с использованием и против возможностей, основанных на искусственном интеллекте». Хотя в меморандуме не приводятся примеры, одна из возможностей, которая уже активно исследуется, — это использование систем управления и контроля на основе ИИ для координации обороны от приближающихся ракет и роев дронов со сверхчеловеческой скоростью. Swarm Forge также будет «объединять элитные боевые подразделения Америки с элитными технологическими новаторами», подразумевая полевые эксперименты, в которых специалисты из Силиконовой долины будут работать бок о бок с бойцами спецназа.

Agent Network разработает полуавтономных алгоритмических «агентов» для «управления боевыми действиями и поддержки принятия решений, от планирования кампаний до выполнения цепочки убийств». Использование ИИ для оптимизации работы персонала, например, для обмена данными о целях, является одним из основных направлений работы Пентагона в области ИИ.

Компания Ender's Foundry, название которой отсылает к классической пьесе Орсона Скотта Карда «Игра Эндера», займется разработкой «возможностей моделирования с использованием искусственного интеллекта».

В рамках проекта Open Arsenal сбор разведывательной информации будет увязан с развитием военных возможностей, «превращая разведданные в оружие за считанные часы, а не годы». Речь идёт о быстром обновлении программного обеспечения оружия и «файлов данных миссии» для включения мер противодействия вновь обнаруженным технологиям противника.

Проект «Grant», наиболее закрытая инициатива, «позволит трансформировать сдерживание».

Компания Enterprise Agents займется разработкой агентов искусственного интеллекта для внутренних «корпоративных» систем департамента.

В то время как эти семь новых программ стремительно развиваются, Хегсет занимается разделением старого проекта Пентагона в области ИИ, который стал жертвой собственного успеха.

То, что сейчас называется Advana — сокращение от «advancing analytics» (продвинутая аналитика) — началось в 2019 году как попытка финансового управления Пентагона объединить несовместимые базы данных в единое целое, чтобы провести надлежащий финансовый аудит. Хотя Пентагон до сих пор не прошел аудит, система управления данными Advana оказалась настолько полезной, что все больше и больше чиновников стали использовать ее для все большего числа целей, что в конечном итоге привело к перегрузке системы.

В третьем меморандуме Хегсета, опубликованном 12 января, компания Advana разделена на три части: основные функции финансового управления отделены от других данных Министерства обороны — теперь называемых «Платформой военных данных (WDP)» — и от базовых, широко применимых «прикладных сервисов».

Однако, даже разделяя Advana на три части, Хегсет усиливает «указы о данных» эпохи Байдена, требующие от оборонных организаций делиться своими данными с CDAO. «С немедленным вступлением в силу, — говорится в меморандуме, — отказы в предоставлении данных CDAO должны быть обоснованы перед USW(R&E) (т.е. перед Майклом) в течение семи (7) дней, после чего он устранит проблему или передаст ее заместителю министра».

ИИ и цифровые двойники рассматриваются как решение проблемы задержек в судостроении

Министерство обороны и ВМС США уделяют первостепенное внимание восстановлению испытывающего трудности сектора судостроения страны, и лидеры отрасли считают, что ИИ и цифровые двойники могут помочь в техническом обслуживании судов.

Единственный способ, которым Соединенные Штаты могут укрепить свою испытывающую трудности судостроительную отрасль и не отставать от Китая, — это расширить использование ИИ и цифровых двойников для ускорения технического обслуживания и сокращения объемов невыполненных работ, заявил Лучиан Нимейер, генеральный директор Building Cyber ​​Security.

Американская судостроительная отрасль уже много лет сталкивается с проблемами, начиная от нехватки рабочей силы, проблем с инфраструктурой и цепочками поставок и заканчивая переполненными ремонтными базами и перерасходом бюджета.

Предпринимаются усилия по изменению курса. В апреле 2025 года президент США Дональд Трамп издал указ «Восстановление морского превосходства Америки», а в июле 2025 года подписал закон «Один большой прекрасный законопроект», который предусматривает выделение 29 миллиардов долларов на финансирование судостроения и морской промышленной базы.

В то время как судостроение в США переживает спад, Китай утвердился в качестве доминирующей фигуры в мировой отрасли, на его долю приходится 53,3 процента мирового судостроения, в то время как на Соединенные Штаты приходится 0,1 процента, согласно анализу Центра стратегических и международных исследований, проведенному в марте 2025 года.

По словам Нимейера, угроза, которую представляет Китай в морском секторе, делает восстановление американского судостроения еще более «гигантской задачей».

«Мы никак не сможем угнаться за китайцами в вопросах строительства и ремонта кораблей», — заявил он во время панельной дискуссии на саммите и выставке Defense TechConnect Innovation Summit and Expo в декабре 2025 года.

Соединенные Штаты отстают в судостроении «по всем направлениям», заявил Нимейер. По его словам, страна должна производить 3,3 подводные лодки в год, но строит только 1,1, а также отстает в строительстве эсминцев.

«Мечта» состоит в том, чтобы иметь цифровой двойник с поддержкой искусственного интеллекта — виртуальную копию физической системы, обновляемую в режиме реального времени в соответствии с ее реальным аналогом, — который мог бы сообщать операторам и даже точно прогнозировать потребности корабля, сказал Нимейер.

«Вам нужно, чтобы ИИ мог анализировать цепочку поставок и определять, что доступно сегодня и что в конечном итоге необходимо изготовить с помощью уникального литья», — сказал он. «Это должно происходить в режиме реального времени. И для этого не обязательно привлекать к процессу людей».

По словам Нимейера, ИИ может «немедленно» сыграть значительную роль в планировании и определении сроков, например, в доставке важных деталей на верфи для ускорения ремонта, а также в оценке того, как будут выглядеть затраты в долгосрочной перспективе.

Но ИИ хорош настолько, насколько хороши его данные. Качественные данные имеют решающее значение для успешной интеграции ИИ и автоматизации в техническое обслуживание на верфях, заявил Майк Бейкер, главный технический директор Sabel Systems.

«Как взять эту информацию, преобразовать ее в качественный цифровой формат, чтобы затем передать его искусственному интеллекту, чтобы он мог выполнять необходимые функции в рамках заданного набора операций, и чтобы предоставить навыки молодым специалистам, которые не хотят работать с бумажными документами?» — спросил Бейкер во время панельной дискуссии.

Использование ИИ и цифровых двойников в обслуживании судов также может помочь решить проблему нехватки рабочей силы, и Министерству обороны и коммерческой отрасли необходимо провести «честную дискуссию» о том, что можно сделать, сказал Нимейер.

«Как нам максимизировать производительность на верфях на северо-востоке, одновременно ища другие места по всей стране, которые позволили бы нам свободно и без каких-либо опасений начать наращивать использование автоматизации?» — сказал Бейкер. «Это сложный вопрос, потому что вы не хотите потерять эту рабочую силу. С другой стороны, автоматизация может многое изменить, если ей это позволять».

ВМС США уже используют цифровые двойники в оперативной работе, но, по словам Нимейера, флот должен также использовать эту возможность для ускорения технического обслуживания кораблей.

Сегодня ВМС используют цифровые двойники в кораблестроении и в программе создания истребителя F-35 Joint Strike Fighter, сказал Нимейер. Им нужна «платформа для мониторинга работы в режиме реального времени, которая затем будет интегрирована с искусственным интеллектом и в конечном итоге позволит управлять техническим обслуживанием».

По словам Нимейера, цифровые двойники можно использовать для оценки состояния судов и непосредственного информирования операторов о том, что именно с ними не так, а затем передавать эту информацию на берег и в цепочку поставок.

Разработка и внедрение цифровых двойников и технологий сбора данных позволяют использовать робототехнику и автоматизацию, «что действительно важно для поддержания темпа, необходимого для строительства наших кораблей», — сказал Скотт Касен, директор по передовым технологиям судостроительной компании Austal USA.

Одной из причин усиления доминирования Китая в судостроении является его стратегия интеграции военной и гражданской сфер. Согласно анализу CSIS, Китай объединил коммерческое и военное производство на многих верфях, предоставив Военно-морскому флоту Народно-освободительной армии доступ к коммерческой судостроительной инфраструктуре, инвестициям и интеллектуальной собственности.

Аналогичным образом, ВМС США будет использовать существующие коммерческие возможности для военного кораблестроения, заявил Жак Жарман, директор по развитию и федеральным операциям компании edgeTI.

Передовые технологии цифрового двойника существуют в промышленности, но их интеграция в сложный спектр существующих возможностей Министерства обороны США сопряжена с трудностями.

ВМС планирует разработать систему цифровых двойников для отдельных судов, «чтобы обеспечить понимание ситуации еще до прибытия судна и наличие готовых цифровых инструкций для выполнения работ еще до захода в порт», — сказал Бейкер. «И даже потенциально можно будет выйти из корабля и устранить неполадки на ходу. Благодаря цифровому двойнику вы будете знать, что происходит, еще до прибытия».

Кроме того, ВМС должны использовать существующие инструменты ИИ и рассмотреть вопрос о том, как «получить эту информацию и преобразовать ее в ИИ».

Вместо того чтобы создавать «большие, монолитные системы» с нуля, ВМС планирует использовать технологии, которые будут «бесшовно интегрироваться со всеми уже имеющимися системами, а не, как это принято традиционно, создавать совершенно новую систему, которая будет делать это лучше», — сказал Джарман.

«Верфи изучают новые технологии и внедряют их… Более старые верфи также привлекают государственные инвестиции, а также частные вкладывают средства в модернизацию своих технологий», — сказал он. «Это происходит сегодня, и происходит это с беспрецедентной скоростью. Я думаю, что судостроение через 10 лет будет выглядеть совсем иначе, чем пять лет назад».

Кроме того, по словам Касена, важно внедрять современные возможности, такие как ИИ и цифровые двойники, в процесс технического обслуживания, чтобы привлечь молодых специалистов. Они хотят работать с роботами и автоматизированными технологиями.

«Какой будет рабочая сила будущего? На мой взгляд, это могут быть инженеры-робототехники или техники-робототехники, а не сварщики или электрики, поэтому я думаю, что именно эти профессии стоит предложить молодому поколению», — сказал Нимейер.

Применение ИИ для решения энергетических проблем современных полей сражений

Как государственные, так и частные организации США разрабатывают решения на основе ИИ, которые были бы эффективны в условиях ограниченного энергоснабжения современного поля боя.

Администрация Трампа стремится расширить инфраструктуру искусственного интеллекта в стране. В июле 2025 года Министерство энергетики выбрало четыре площадки — Национальную лабораторию Айдахо, резервацию Ок-Ридж, завод по газодиффузионной очистке в Падуке и площадку Саванна-Ривер — где планируется разместить центры обработки данных ИИ и проекты по производству энергии.

«Используя земельные ресурсы Министерства энергетики для развертывания инфраструктуры искусственного интеллекта и энергетики, мы делаем смелый шаг для ускорения реализации следующего Манхэттенского проекта — обеспечения лидерства США в области ИИ и энергетики», — заявил министр энергетики Крис Райт в пресс-релизе. Инфраструктура ИИ на этих объектах повысит надежность энергосистемы, укрепит национальную безопасность и снизит затраты на энергию, добавил он.

Однако, наряду с крупномасштабными центрами обработки данных, Соединенным Штатам, и особенно их вооруженным силам, потребуются системы ИИ, не требующие значительных энергетических ресурсов для работы, заявил Билл Томпсон, основатель и генеральный директор Spartan Forge.

«Нам необходимо начать создавать системы периферийных устройств, готовые к развертыванию на местах, которые могли бы выполнять большую часть несложной работы, которая сейчас выполняется в этих огромных центрах обработки данных, — по целому ряду причин», — сказал Томпсон в интервью в декабре 2025 года, отметив, что одной из причин является то, что «центры обработки данных влекут за собой централизацию».

«Централизация боевой эффективности или национальной безопасности также является уязвимостью», — сказал он. «Поэтому, концентрируя вычислительные ресурсы, данные, интеллектуальную собственность, вы создаете единые точки отказа — и поверьте мне, именно на этом сосредоточатся китайцы, потому что если они не смогут это украсть, они это уничтожат».

Если большая часть работы над американскими системами ИИ будет сосредоточена в этих крупных центрах обработки данных, «мы рискуем все потерять», потому что китайцы могут вывести из строя трансформатор, питающий один из этих объектов, и отложить реализацию критически важных проектов на годы, сказал он.

«Китай уже почти 15 лет проникает в наши системы обработки данных, системы управления и сбора данных, а также в системы критического электроснабжения», — сказал он, — «это еще один голос в пользу распределенной модели по мере того, как мы строим централизованную модель, потому что вам нужен генератор на случай отключения электроэнергии».

Для удовлетворения потребности в системах ИИ, способных работать в условиях ограниченного энергопотребления на поле боя, Агентство перспективных оборонных исследований (DARPA) в конце 2025 года запустило программу по разработке инструментов машинного обучения, учитывающих энергопотребление.

Цель программы DARPA «Сопоставление машинного обучения с физикой» (ML2P) — «переосмыслить роль электротехники как первостепенного элемента в рабочих процессах машинного обучения и на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения», — заявил руководитель программы Мэтью Мардж.

В настоящее время сообщество разработчиков ИИ сосредоточено в основном на оптимизации производительности и «не особо задумывается об энергопотреблении или каких-либо методах отслеживания энергии», — сказала Мардж.

По его словам, ML2P позволит военнослужащим «переобучать модели в полевых условиях и максимально эффективно использовать имеющуюся у них информацию и методы» — другими словами, понимать, каков их «энергетический бюджет».

«Если вы военнослужащий на поле боя, у вас может быть ограниченное количество ресурсов — определенное количество определенного типа оборудования, а также энергия или батареи, которые находятся в вашем распоряжении, — и вам, по сути, нужно выбрать подходящий тип модели машинного обучения, который подходит для вашей текущей ситуации», — сказал он.

В ситуации, когда у оператора ограниченный запас энергии батареи, «необходимо иметь возможность оптимизировать системы, в которых работают различные модели машинного обучения, для повышения производительности», — сказала Мардж. «Если мы добьемся успеха в этой программе, у нас будут инструменты, которые позволят нам понимать, какую производительность мы получаем за каждый джоуль энергии, затраченный на обработку данных в системе машинного обучения».

Для оценки того, как различные системы балансируют мощность и производительность, ML2P использует концепцию, называемую границей Парето, которая, по словам Мардж, «позволяет показать наилучшие возможные компромиссы между важными для вас параметрами, когда невозможно улучшить один параметр, не ухудшив другой».

Например, если вы выбираете новый ноутбук и оцениваете время автономной работы и скорость обработки данных, то, по его словам, «граница Парето — это набор ноутбуков, которые являются наилучшими из возможных. Если вам нужен ноутбук с более длительным временем автономной работы, вам придется смириться с меньшей скоростью, или наоборот… Если они находятся на границе, ни один из ноутбуков не является строго хуже другого. Они просто представляют собой разные компромиссы».

Аналогичным образом, «любой рабочий процесс машинного обучения и любые решения, принимаемые нами в рамках программы», должны находиться на границе Парето, «а те, которые там не находятся, являются неоптимальными», — сказал он. Используя эту структуру, DARPA может понять, какой производительности следует ожидать от конкретного алгоритма машинного обучения при разных уровнях мощности.

«Программа открыта для любых типов моделей и алгоритмов машинного обучения», — сказала Мардж. «Мы активно изучаем всевозможные задачи машинного обучения — будь то классификация, регрессия или методы кластеризации — и исследуем широкий спектр представлений, будь то большие языковые модели или другие типы алгоритмов машинного обучения, которые актуальны для машинного обучения на периферии сети».

Заявки на участие в программе ML2P поданы 17 декабря 2025 года. Мардж сообщила, что после того, как DARPA выберет исполнителей, работа над программой будет продолжаться два года.

Томпсон заявил, что заинтересован в разработке для потенциальных государственных заказчиков «легких, специализированных моделей, которые могут работать в полевых условиях» и не зависят от значительной инфраструктуры.

По словам Томпсона, компания Spartan Forge, разработавшая приложение для охоты с использованием ИИ, позволяющее прогнозировать перемещения оленей, применила децентрализованный подход к инфраструктуре, обеспечивающей работу ее моделей.

В то время как многие компании платят крупным поставщикам, таким как Amazon и Microsoft, лицензионные сборы за вычислительные мощности, Spartan Forge создала все свои модели и настроила серверы самостоятельно, сказал он.

Поддерживая собственную инфраструктуру, Spartan Forge может дополнять лицензию Amazon, «а также разрабатывать собственную систему в фоновом режиме, которая будет соответствовать этому уровню по мере того, как все больше и больше подобных моделей будут публиковаться и становиться доступными для всех», — сказал он.

Хотя компания Spartan Forge в основном ориентировалась на рынок охоты, Томпсон заявил о своей заинтересованности в разработке решений для оборонной отрасли, отметив, что он «собирается возглавить небольшую компанию, работающую по федеральным контрактам».

«И охотник, и военачальник должны преследовать цель и для этого им необходима информация», - сказал он. Подобно тому, как приложение Spartan Forge предоставляет охотникам информацию, которую можно немедленно использовать для уменьшения энтропии на протяжении всего цикла наведения, для оборонных систем ключевым моментом является «понимание новой целевой среды в будущем» и использование таких инструментов, как ИИ, вычислительные ресурсы и агрегация данных, таким образом, чтобы уменьшить энтропию и «сделать ценностное предложение сразу же привлекательным».

ИИ и оптимизация процесса закупок Министерства обороны США

«Внедрение ИИ в процесс закупки вооружений Министерством обороны США позволит привлечь «объективного, независимого участника, который будет рассматривать все аспекты… и собирать информацию воедино, чтобы человек, не имеющий возможности видеть ситуацию за пределами своей узкой специализации, теперь имел более полную картину», — сказал Скотт Стапп, главный технический директор и директор по доходам компании DEFCON AI. в ходе панельной дискуссии на вебинаре в декабре 2025 года, организованном Институтом новых технологий Национальной ассоциации оборонной промышленности и компанией MITRE.

Одна из ценностей ИИ заключается в том, что он может извлекать контент из самых разных источников, преодолевая границы и генерируя результаты, недоступные человеку самостоятельно. Популярные чат-боты, такие как ChatGPT и Grok, извлекают данные из множества источников и на разной глубине, выявляя закономерности и связи, которые «человек никогда не замечал», — сказал Стапп.

В свою очередь, это может привести к ускорению цикла закупок, более эффективному расходованию средств на приобретение товаров и ​​увеличению времени, которое сотрудники смогут посвятить новым задачам, согласились участники дискуссии.

Однако, по словам Стаппа, Пентагон часто не разрешает обмен данными между различными ведомствами или службами. И хотя в данном случае совместимость данных имеет решающее значение, она сопряжена с уязвимостями, заставляя ведомство искать баланс между рисками для национальной безопасности и чистой выгодой.

Призывы к использованию ИИ для совершенствования закупочных процессов Пентагона звучат на фоне появления новых решений от представителей отрасли и запуска министерством ряда реформ в сфере закупок, направленных на сокращение бюрократии и повышение скорости процессов.

В настоящее время в таких крупномасштабных программах, как бомбардировщик-невидимка B-21 Raider ВВС США, межконтинентальная баллистическая ракета Sentinel или истребитель F-47, «искусственный интеллект вообще не используется ни в одной из этих крупных программ», — сказал Стапп.

И дело не в отсутствии подходящих технологий, добавил он.

В ходе мероприятия четыре компании представили свои платформы на основе ИИ, разработанные для улучшения различных этапов процесса привлечения клиентов — от составления более точных документов с требованиями до подготовки тендерной документации, а также сокращения сроков с месяцев до минут.

Недостаток ИИ в Пентагоне частично объясняется отсутствием необходимых знаний. В Министерстве обороны мало кто является настоящими экспертами в области ИИ, а это значит, что «у вас нет информированного потребителя, с которым можно было бы работать в промышленности», — сказал он.

В коммерческом секторе нашли способ использовать оборудование для различных целей, а производители сотрудничают и общаются, сказал Стапп.

Между тем, по словам Стаппа, в оборонной сфере коммуникация между участниками процесса не всегда доступна, что препятствует достижению целей, которые мог бы обеспечить ИИ при его широком применении.

Использование ИИ в вооруженных силах и ведомствах Пентагона сводится к необходимости улучшения стимулов, заявил Джон Ферри, совладелец и президент Trenchant Analytics.

Процесс закупок Министерства обороны в значительной степени оставался неизменным на протяжении десятилетий, и «то, как делалось 20 лет, останется привычным», — сказал Ферри во время панельной дискуссии. «На самом деле потребуется много времени — годы — чтобы эта культура и мышечная память изменились».

«Если мы не начнем сокращать бюджеты программ, которые не соответствуют стандартам оперативной совместимости, у ВМС не будет причин хорошо взаимодействовать с ВВС и наоборот», — сказал Ферри.

Никто не будет бороться за выделение средств на общие нужды в условиях и без того ограниченного финансирования, сказал он.

По словам Стаппа, кризис в сфере национальной безопасности, вероятно, подтолкнет ведомства и службы к обмену данными, «но не следует ждать, пока возникнет серьезная проблема. А сейчас мы движемся именно в этом направлении».

Министр обороны США Хегсет заявил, что система закупок будет заменена тремя новыми органами: Советом по согласованию требований и ресурсов для определения общих потребностей и соответствующего распределения средств; Управлением по проектированию и интеграции миссий, которое будет сосредоточено на быстром прототипировании и экспериментах; и фондом финансирования под названием Объединенный резерв ускорения для более быстрого внедрения перспективных возможностей в эксплуатацию.

https://zavtra.ru/blogs/pentagon_provodit_masshtabnie_reformi_v_oblasti_ii_issledovanij_i_razrabotok