Научный проект Mayflower Autonomous Ship (США)
Это первый необитаемый морской корабль, управляемый искусственным интеллектом, который привлек значительное внимание. Разработанный совместно компанией IBM и некоммерческой организацией ProMare, он стал одним из первых проектов, позволивших осуществлять полностью автономное трансокеанское плавание под управлением искусственного интеллекта.

Вот ключевые детали:

• Запуск: Спущен на воду в сентябре 2020 года, а первое автономное плавание через Атлантический океан начал в июне 2021 года.
• Цель: Повторить маршрут исторического корабля "Мэйфлауэр" 1620 года, но с акцентом на научные исследования (изучение микропластика, морской жизни и климата).
• Стоимость: 1.3 миллиона долларов.

MAS это исследовательская яхта с основным питанием от солнечных батарей, созданная для отработки двух ролей "капитан" и "навигатор". Дополнительно, эта яхта курсирует в холодных широтах, где проводит некоторые дополнительные исследования.

• Технологии:
• ИИ-навигация: Использует системы IBM (включая компьютерное зрение, машинное обучение и данные с радаров, камер, GPS).
• Сенсоры и аналитика: Автономно принимает решения, избегая препятствий и оптимизируя маршрут.
• Энергия: Работает на гибридной системе (солнечные панели + дизель-генератор).

Коммерческий проект контейнеровоза Yara Birkeland (Норвения)
Первый коммерческий контейнеровоз с электрической силовой установкой для прибрежного плавания, вместимостью 120 стандартных 20-футовых контейнеров. Кроме статуса управляемого ИИ судна, Yara Birkeland относится к судам с нулевым выбросом CO2, т.к. не имеет привода от двигателей внутреннего сгорания, а питается от батарей, что обусловило его относительно небольшую скорость (примерно 6 км/ч в экономичном режиме) и небольшую дальность плавания - иначе бы он возил батареи, а не контейнеры.

Ключевые детали:

• Год: Первые тесты в 2017, полноценная эксплуатация с 2022. Вообще, судно было готово к спуску еще 2021 году, но возникли сложности правового характера, решение которых потребовало времени. Результатом оказалось компромиссное решение, по которому судно не может быть полностью необитаемым, т.к. потребовался контроль команды на протяжении еще минимум 2-х лет.
• Назначение: Первое автономное электрическое грузовое судно для перевозки удобрений между портами.
• Особенности: Управляется ИИ, но работает на коротких маршрутах (внутри фьордов), без экипажа.
• Стоимость: 25 миллионов долларов, примерно половина из этой суммы была получена в качестве гранта от правительства Норвегии.

Военнный проект Sea Hunter (США)

• Военные тоже отметились на поприще автономных судов, создав небольшой корабль, быстрее даже катер-тримаран длиной около 40 метров с задачами противолодочной обороны. Это судно впечатляет своей автономностью, т.к. может самостоятельно пройти до 10 тыс. морских миль.

Официально MAS считается первым. Почему?

• Фокус на ИИ для исследований: MAS ориентирован на научные задачи и автономное принятие решений в открытом океане, что сложнее, чем прибрежная навигация.
• Трансокеанское плавание: Попытка MAS пересечь Атлантику (хотя и с техническими сбоями) стала существенным прорывом.

И все же, Первенство зависит от критериев: Yara Birkeland — первое коммерческое автономное судно, MAS — первый исследовательский трансокеанский корабль с ИИ.

В перечне мы не оцениваем Sea Hunter, т.к. во первых, наш сайт посвящен исключительно гражданскому применению искусственного интеллекта. Во вторых, нет (и понятно почему) никаких данных об автономном плавании Sea Hunter. Известно лишь то, что длительность тестового периода для проверки автономных вооружений составляет 5 и более лет. До этого момента военный корабль должен контролироваться своей командой.

Мы видим основные три причины: сложно технически, дорого, нет законодательной базы, нужно тщательно (тоесть долго) проверять результаты. А теперь, подробнее:

Технологические вызовы
Навигация в сложных условиях

• Автономные корабли должны распознавать препятствия, адаптироваться к погодным условиям и соблюдать морские правила (COLREGs). Например, подводные аппараты сталкиваются с проблемами связи и позиционирования из-за ограничений гидроакустических систем.
• Для сверхбольших АНПА, таких как LDUUV-INP, критичны точность навигации и автономность, что требует сложных алгоритмов ИИ и резервных систем.
• Надводные корабли, такие как NOMARS, испытывают трудности с распознаванием других судов в условиях тумана или шторма .

Энергообеспечение

• Длительная автономность требует гибридных систем (солнечные панели, дизель-генераторы, аккумуляторы). Например, подводный аппарат «Эхо Вояджер» может работать до 180 суток, но его подзарядка требует всплытия, что увеличивает риск обнаружения.

Надежность систем

• Отказоустойчивость ИИ-управления в критических ситуациях (например, аварии, кибератаки) остается под вопросом. ВМС США тестируют прототипы в течение нескольких лет, чтобы минимизировать риски.

Юридические и этические барьеры
Ответственность за решения

• Применение летального вооружения (торпеды, ракеты) требует человеческого контроля. Например, на безэкипажных катерах «Протектор» оператор дистанционно подтверждает атаку.
• — Вопросы этики: может ли ИИ самостоятельно принимать решения о применении силы? Пока международное право не дает четких ответов.

Регуляторные пробелы

• Международная морская организация (IMO) только в 2023 году утвердила первые стандарты для автономных судов. Отсутствие единых правил тормозит коммерческое использование .

Экономические факторы
Высокая стоимость разработки

• Создание ИИ-платформ и сенсоров требует многомиллионных инвестиций. Например, программа XLUUV «Орка» обошлась США в $250 млн на пять аппаратов.
• — Серийное производство осложняется необходимостью индивидуальной настройки под задачи (разведка, грузоперевозки, ПВО) .

Конкуренция с традиционными кораблями

• Многие флоты предпочитают модернизировать существующие эсминцы или корветы (например, российские проекты 22800 и 21631), а не вкладываться в рискованные автономные системы.

Ограничения ИИ и связи
Обработка данных в реальном времени

• ИИ должен анализировать информацию с радаров, сонаров и камер, что требует мощных вычислительных ресурсов. Например, система IBM для Mayflower Autonomous Ship использует edge-компьютеры для локальной обработки данных .
• — Задержки связи в подводной среде (гидроакустика) ограничивают управление АНПА .

Обучение алгоритмов

• ИИ необходимо обучать на огромных массивах данных морских сценариев, включая редкие события (столкновение с айсбергом, атака пиратов). Нехватка таких данных замедляет развитие.

Психологическое сопротивление
Доверие к автономным системам

• Моряки и военные скептически относятся к замене экипажей роботами. Например, в Крыловском научном центре (Россия) подчеркивают, что «каждый корабль уникален, и цена ошибки проектирования слишком высока» .
• — Пилотные проекты, такие как Sea Hunter, до сих пор проходят испытания с экипажами-наблюдателями .

Гражданские суда в России

Пилотный проект ARNTP (Россия)

• Стадия: Тестирование

Проект направлен на создание автономных коммерческих судов. Включает разработку систем автономной навигации (АНС), оптического анализа обстановки (ОСА) и дистанционного управления. Испытания проводятся на судах компаний "Совкомфлот" и "Росморпорт" под надзором Российского морского регистра судоходства.
Используются спутниковая связь, мобильные сети и резервирование каналов для обеспечения безопасности. В 2024–2025 гг. проходит этап сбора данных и анализа работы систем.

Самодвижущаяся ледостойкая платформа "Северный полюс" (Россия)

• Стадия: Разработка/Демонстрация

Описание: Представлена ОСК на форуме "Армия-2024". Платформа предназначена для научных исследований в Арктике, оснащена автономными системами навигации.

Пассажирский катамаран "Котлин" (Россия)

• Стадия: Разработка

Описание: Скоростной катамаран проекта 04580, представленный ОСК. Предполагается использование автономных технологий для оптимизации маршрутов и управления.

При кажущейся простоте, проекты автономных кораблей достаточно сложны, и мы на данный момент имеем возможность наблюдать только первые успешные шаги реализации малых и средних платформ. Требуется время для того, чтобы получить опыт эксплуатации автономных систем и быть уверенным, что они готовы справиться с вызовами не хуже чем опытный человек.

Однако к 2030 году ожидается прорыв в области энергоэффективности, навигации и международного права, что ускорит внедрение автономных кораблей под управлением нейронных сетей.