Improvizovane eksplozivne naprave (IED – Improvised Explosive Devices) predstavljaju jedno od dominantnih oružja asimetričnog ratovanja, gerilskih i terorističkih operacija u protekle dve decenije. Njihova konstrukcija je ekonomična, adaptabilna i često izuzetno efikasna, što ih čini značajnim izazovom za vojne i bezbednosne snage. Tradicionalno, detekcija i neutralizacija ovih naprava oslanjala se isključivo na specijalizovane pirotehničke timove, koji su izlagali živote visokim rizicima tokom terenskih intervencija. Danas, napredak u oblasti veštačke inteligencije (AI) i mašinskog učenja omogućava prelazak ka autonomnim sistemima, koji preuzimaju ulogu inicijalnih detektora i neutralizatora.
Ovi sistemi integrišu višestruke senzorske tehnologije, uključujući visokorezolucijske kamere, termalne skenere, LIDAR (Light Detection and Ranging) i radarske module. Algoritmi mašinskog učenja procesiraju podatke u realnom vremenu, identifikujući anomalije u okruženju na osnovu parametara poput oblika, refleksije svetlosti, termalnog potpisa ili materijalnih karakteristika. Na taj način, autonomni dron ili robotska platforma može detektovati potencijalnu IED čak i ako je zakopana ili kamuflirana, koristeći napredne modele dubokog učenja za prepoznavanje obrazaca.
Prednosti ovog pristupa su višedimenzionalne i empirijski potvrđene. Primarno, AI značajno redukuje vreme potrebno za identifikaciju i evaluaciju pretnje, analizirajući desetine vizuelnih i fizičkih varijabli simultano – zadatak koji može premašiti kapacitete ljudskog posmatrača u kompleksnim okruženjima. Drugo, umesto direktnog pristupa pirotehničara, autonomni roboti mogu izvršiti preliminarno ispitivanje i neutralizaciju koristeći mehaničke maniputore ili kontrolisane eksplozije, minimizirajući rizik za ljudsko osoblje.
Konkretan primer prednosti može se vidjeti u sistemima koji koriste AI u kombinaciji sa X-zracima za detekciju IED na vojnim checkpoint-ovima, gde tehnologija povećava efikasnost i preciznost pregleda, omogućavajući brzu identifikaciju skrivenih pretnji. Ova aplikacija ilustruje kako AI poboljšava operativnu sigurnost u realnim scenarijima.
Međutim, rizici povezani sa ovim tehnologijama zahtevaju pažljivu evaluaciju. IED su inherentno varijabilni, improvizovani i često konstruisani od netipičnih materijala, što može otežati algoritmima prepoznavanje nepoznatih obrazaca ako trening podaci nisu dovoljno raznovrsni i reprezentativni. Nedostaci u kvaliteti podataka mogu dovesti do lažno pozitivnih ili negativnih rezultata, što u operativnim uslovima može rezultirati propustima i potencijalnim žrtvama.
Dodatni izazov predstavlja kibernetička bezbednost. Sistemi za detekciju i neutralizaciju IED moraju biti robusno zaštićeni od sajber napada, hakovanja ili elektronskog ometanja, jer kompromitovani algoritam može onemogućiti detekciju ili čak biti iskorišćen za aktivaciju naprave, eskalirajući pretnju.
Vojni eksperti ističu da AI treba posmatrati kao komplementarni alat, a ne potpunu zamenu za ljudski faktor. Optimalni rezultati postižu se hibridnim pristupom: autonomni sistemi vrše inicijalno rekognosciranje, dok pirotehničari donose finalne odluke o neutralizaciji, osiguravajući integraciju tehnološke preciznosti sa ljudskom procenom.
S obzirom na brzi napredak tehnologije, očekuje se da će u narednim godinama mašinsko učenje omogućiti sistemima adaptivno učenje u realnom vremenu – prilagođavanje novim varijantama IED tokom operacija i kontinuirano unapređenje algoritama. Ovo bi moglo skratiti ciklus od detekcije do neutralizacije na samo nekoliko minuta, značajno povećavajući bezbednost vojnika i civila u visoko rizičnim zonama.
Veštačka inteligencija već transformiše pristup jednom od najopasnijih zadataka u savremenim konfliktima. Ključno pitanje ostaje koliko brzo će ova tehnologija postati standardni deo vojnih protokola i da li će biti u stanju da održi korak sa inovativnošću i nepredvidivošću protivnika koji nastoje da je zaobiđu.
Milena Šović, M.Sc.,CSM, CSPO
AI Implementation Specialist & Content Trainer
