Veštačka inteligencija (AI) postaje ključni stub u odbrani od hipersoničnih projektila, koji dostižu brzine veće od pet puta brzine zvuka i imaju sposobnost manevrisanja tokom leta, što ih čini izuzetno izazovnim za savremene protivvazdušne odbrambene (PVO) sisteme. Tradicionalni radarski i komandni sistemi često nemaju dovoljno vremena za pravovremenu detekciju, praćenje i presretanje ovih projektila zbog njihove brzine i nepredvidivih putanja. AI, sa svojim prediktivnim modelima, omogućava novu generaciju PVO sistema sposobnih da analiziraju ogromne količine podataka u realnom vremenu i precizno predvide putanju projektila, pružajući ključne sekunde za efikasnu reakciju.
Ovi sistemi funkcionišu na više nivoa. Prvo, algoritmi mašinskog učenja obrađuju podatke sa radara, satelita i drugih senzora u milisekundama, filtrirajući šum i identifikujući kritične signale. Drugo, koristeći istorijske podatke o letnim profilima projektila i trenutne telemetrijske informacije, AI predviđa sledeće manevre cilja, omogućavajući brže i preciznije odluke. Na primer, sistemi poput američkog Aegis Combat System, integrisani sa AI modulima, pokazali su sposobnost za predviđanje putanja hipersoničnih projektila u simulacijama, omogućavajući optimizaciju presretanja. Osim toga, AI može koordinisati više senzorskih platformi i PVO baterija, određujući optimalne tačke presretanja i efikasno raspoređujući resurse kako bi se minimizirala potrošnja presretačkih raketa.
Prednosti ovog pristupa su višestruke. AI značajno povećava preciznost praćenja i skraćuje vreme reakcije, omogućavajući PVO sistemima da efikasno odgovore na pretnje koje se kreću brzinama preko 6.000 km/h. Takođe thác
System: h brzine od 6.000 km/h i nepredvidive putanje. Osim toga, AI može samostalno pokrenuti presretanje u situacijama kada ljudska intervencija nije moguća zbog vremenskih ograničenja, čime se povećava operativna efikasnost. Pored toga, AI omogućava integraciju više PVO sistema, poput američkog Patriot sistema ili ruskog S-500, što povećava njihovu sposobnost da se nose sa složenim pretnjama.
Međutim, izazovi su značajni. Hipersonični projektili često lete u gornjim slojevima atmosfere gde su radarski signali slabi, a njihove manevarske sposobnosti otežavaju predviđanje putanja. Nepotpuni ili kontradiktorni podaci mogu dovesti do pogrešnih predviđanja, što može rezultirati probojem odbrane. Na primer, tokom testiranja američkog MDA-21 sistema 2023. godine, AI je uspešno predvideo putanju hipersoničnog projektila, ali su netačni podaci o atmosferskim uslovima doveli do promašaja. Osim toga, ovi sistemi moraju biti otporni na elektronsko ometanje i sajber napade, jer bi kompromitovani algoritmi mogli omogućiti neprijateljskom projektilu da izbegne presretanje.
Kibernetička bezbednost je ključna, jer bi hakerski ili elektronski napad mogao narušiti funkcionalnost AI modula, potencijalno izazizing katastrofalne posledice. Na primer, kompromitovani sistem može pogrešno interpretirati podatke, što može dovesti do promašaja ili čak omogućiti neprijatelju da aktivno upravlja projektilom. Sjedinjene Američke Države, Kina i Rusija ulažu milijarde dolara u razvoj AI-baziranih PVO sistema, integrišući ih u platforme poput Patriota, S-500 i THAAD-a. Ovi sistemi koriste AI za ubrzavanje procesa donošenja odluka, a u kritičnim situacijama mogu samostalno pokrenuti presretanje, smanjujući zavisnost od ljudske intervencije.
Kako hipersonična pretnja postaje sve prisutnija u arsenalima velikih sila, AI u PVO sistemima postaje neophodnost. Budućnost protivvazdušne odbrane zavisi od brzine – ne samo projektila, već i algoritama koji ih detektuju i presreću. Ova trka između ofanzivnih i defanzivnih tehnologija oblikovaće ravnotežu moći u globalnoj odbrani narednih decenija. Ključno je pitanje da li će AI sistemi moći da održe korak sa sve sofisticiranijim hipersoničnim tehnologijama, čime se osigurava efikasna zaštita strateških ciljeva i civilnog stanovništva.
Milena Šović, M.Sc.,CSM, CSPO
AI Implementation Specialist & Content Trainer
