Интернет вещей боевого поля (Internet of Battlefield Things, IoBT) представляет собой быстроразвивающуюся область, объединяющую множество устройств и сенсоров, работающих в условиях боевых действий. Эти устройства создают огромный поток данных, который при правильной обработке способен значительно повысить эффективность принятия решений и обеспечить преимущество на современном поле боя. Одним из важнейших аспектов развития IoBT становится возможность взаимодействия с базами данных на естественном языке — способности пользователя задавать вопросы и получать ответы в привычной форме, используя технологии обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Традиционные методы работы с базами данных требуют от пользователя знания синтаксиса и структуры запросов, что сложно и неудобно в стрессовых и динамичных условиях боевого поля. Применение NLP позволяет значительно упростить этот процесс, превратив сложные запросы в привычный диалог.
Важной частью такого подхода является использование мощных языковых моделей, способных интерпретировать вопросы на естественном языке и преобразовывать их в специализированные запросы к базам данных, а затем обратно — формировать осмысленные ответы для пользователя. Современные крупные языковые модели (Large Language Models, LLMs) сыграли значительную роль в развитии технологий обработки естественного языка. Они обладают способностью понимать контекст, обрабатывать сложные предложения и генерировать тексты высокого качества. Однако развертывание таких моделей в условиях ограниченных вычислительных ресурсов на периферийных устройствах IoBT представляет собой серьезный вызов. Поэтому разработчики сосредоточились на создании моделей, оптимизированных по размеру и энергопотреблению, что обеспечивает возможность их использования непосредственно на устройствах, расположенных ближе к источнику данных.
Кроме того, в рамках IoBT особое значение приобретают графовые базы данных. Они обладают высокой гибкостью в работе с динамическими и сильно связанными данными, что характерно для боевой ситуации, где взаимодействуют множество систем и объектов. Графовые базы данных позволяют эффективно моделировать связи между элементами инфраструктуры, различные объекты и взаимодействия между ними, что обеспечивает более точное и релевантное получение информации. Проект, посвященный взаимодействию с базами данных через вопросы на естественном языке, включает в себя двухэтапный процесс. Вначале языковая модель преобразует входящий вопрос в запрос на специальном языке запросов к графовой базе данных — Cypher.
Затем, после получения результата, другая модель отвечает за формирование лаконичного и понятного текста в ответ на исходный запрос пользователя. Такая архитектура помогает повысить качество получаемой информации и сделать коммуникацию более естественной. Важным этапом исследований является оценка различных средних языковых моделей по производительности на задачах преобразования языка и формирования ответов. Анализ проводился на основе данных, собранных с помощью мультифункциональных сенсорных систем армии США, что позволило проверить практическую применимость разработанных решений в реальных боевых условиях. Один из ключевых результатов показал, что модель Llama 3.
1 с 8 миллиардами параметров оказалась наиболее эффективной по всем изученным показателям. Ее применение позволило добиться существенного повышения точности обработки запросов, а также обеспечить более гибкое представление данных. Это связано с тем, что внедрение двухступенчатой архитектуры дало возможность отойти от жесткого требования точного совпадения запросов с эталонным кодом. Такая методика увеличила точность ответов примерно на 19,4%, что значительно превышает показатели традиционных подходов. Использование NLP и LLM в сочетании с графовыми базами данных открывает перспективу для создания адаптивных систем, способных работать автономно в условиях ограниченного доступа к центрам обработки данных.
Это особенно важно в военной сфере, где скорость и точность принятия решений напрямую влияют на исход операций. Кроме того, подобные решения улучшают взаимодействие между различными подразделениями и системами, позволяя быстро обмениваться критически важной информацией на понятном языке. Это снижает необходимость в специализированном обучении персонала и сокращает риски ошибок, связанных с неправильной интерпретацией данных. В современном мире, где информационная безопасность и обработка больших объемов данных играют центральную роль, интеграция технологий естественного языка с передовыми базами данных становится инструментом стратегического преимущества. Развертывание таких систем на периферии сети обеспечивает минимизацию задержек и повышает устойчивость инфраструктуры к внешним воздействиям.
Таким образом, естественный язык и взаимодействие с базами данных в Интернете вещей боевого поля — это новая ступень в развитии военных информационных систем. Они создают условия для более интуитивного, быстрого и надежного доступа к информации, формируя основу для эффективного управления и реагирования в самых сложных условиях. Перспективы подобной технологии охватывают не только военную сферу, но и смежные области, где важна оперативная аналитика и принятие решений на основе данных в реальном времени.
