Используя в своих интересах миниатюрные технологии манипуляции светом на кристалле чипа, группа исследователей из Испании и Италии создала первую интегральную схему, способную генерировать поток случайных чисел при помощи совершенно непредсказуемых явлений квантовой механики. Последовательность случайных чисел является одним из ключевых компонентов некоторых современных систем шифрования, систем сложного вычислительного моделирования. В настоящее время используются два типа генераторов случайных чисел, одни из которых используют компьютерные алгоритмы, а другие — специальные аппаратные средства, аналоговые или цифровые схемы, чувствительные к некоторым параметрам окружающей среды, имеющим непредсказуемый характер поведения.

Несмотря на то, что последовательности чисел, сгенерированные современными средствами, выглядят абсолютно случайно, сложная математическая обработка этих рядов позволяет вычислить функцию корреляции, на основе значения которой можно с большим процентом вероятности предугадать значения следующих чисел в последовательности. И это, в свою очередь, оставляет «лазейку» для взлома систем, использующих такие генераторы случайных чисел.

Поведение систем, которые подчиняются законам квантовой механики, в нынешнее время предугадать не представляется возможным. «Квантовая физика по определению носит непредсказуемый характер» — рассказывает Валерио Прунери (Valerio Pruneri), ученый из Института фотонных наук (Institute of Photonic Sciences), Испания, — «Сейчас нет ни единого способа предугадать значение следующих случайных чисел, полученных квантовым генератором».

Квантовые генераторы случайных чисел существуют на свете уже достаточно давно, на рынке даже представлено несколько типов коммерческих систем. Однако, группа Валерио Прунери создала первый сверхминиатюрный квантовый генератор, чип которого можно использовать даже в конструкции смартфонов и прочих портативных электронных устройств.

Чип квантового генератора может изготавливаться при помощи существующих технологий производства полупроводниковых чипов. За хаотичность квантовой системы на этом чипе отвечает крошечный импульсный лазер из фосфида индия. При накачке ниже определенного предела этот лазер излучает лишь небольшое количество фотонов света со случайным значением их фазы за счет явления непосредственного излучения, т.е. лазер работает как обычный светодиод. Однако, при повышении уровня энергетической накачки этот лазер начинает работать как лазер и его излечение становится более упорядоченным.

Для выделения случайной составляющей, скрытой в фазе фотонов света, импульсы света смешиваются со светом второго лазера из фосфида индия. Разница в фазах смешиваемых импульсов света приводит к возникновению различий в яркости суммарных импульсов, что и регистрируется высокочувствительным фотодатчиком. Такой «квантовый источник энтропии» может использоваться для производства большого количества случайных чисел, скорость потока случайных чисел достигает гигабита в секунду.

Сейчас исследователи работают над интеграцией в чип квантового генератора элементов CMOS-логики, которые будут преобразовывать поток случайных 0 и 1 в числовые значения заданной разрядности, которыми оперирует программное обеспечение вычислительной техники.

В свое время считалось, что в вакууме ничего нет, абсолютно ничего. Никаких частиц, никаких звуков, только пустота и темнота. Но ученые, благодаря открытиям из области квантовой физики, обнаружили, что вакуум постоянно «кипит», во всем объеме, даже в абсолютной пустоте, спонтанно появляются и исчезают субатомные частицы. Этот факт не значит многого, если Вы не ученый-физик, и Вы не собираетесь создавать быстрый и надежный генератор случайных чисел, коэффициент вырождения которого стремится к бесконечно малой величине.

Используя ливень элементарных частиц, возникающих и исчезающих в вакууме, ученые из Австралийского Национального университета создали самый быстрый генератор случайных чисел. С помощью лазера было создано устройство, способное услышать шум «ливня» элементарных частиц, который стал генератором энтропии для алгоритма генерации случайных чисел. При этом последовательность получаемых случайных чисел действительно случайна, т.е. имеет весьма и весьма низкое значение коэффициента вырождения, что может использоваться в тысячах различных задач в области криптографии, шифрования, информационных технологий, компьютерного моделирования и в других сложных задачах.

Большая часть существующих генераторов случайных чисел основана на сложнейших программных алгоритмах. Несмотря на их сложность, алгоритм остается всегда алгоритмом, и если знать функцию и начальные условия работы этого алгоритма можно точно повторить его работу. Другими словами, получаемые с помощью таких алгоритмов случайные числа не совсем случайны, просто они изменяются по закону, неизвестному конечному пользователю.

Но шум вакуума действительно случаен, и это гарантируется теорией квантовой физики, поэтому ряд чисел, получаемый с помощью квантового генератора, абсолютно случаен и непредсказуем. Измеряя шумы вакуума можно генерировать миллиарды числовых значений в секунду, и все, что мешает ученым затопить весь информационный мир случайными числами — это пропускная способность их интернет-каналов.

А для тех, кто нуждается в собственном ряде случайных чисел, сгенерированном новым квантовым генератором, ученые Австралийского университета создали специальный Веб-сервис, который доступен по этому адресу.

Специализированная система искусственного интеллекта AlphaGo, разработанная и обученная специалистами подразделения компании Google DeepMind, одержала третью окончательную победу над 18-кратным чемпионом мира по древней китайской игре Го Ли Седолем (Lee Sedol). Первую победу система одержала после 186 ходов во время матча, проводившегося в среду прошлой недели, а для достижения второй победы в четверг системе AlphaGo пришлось сделать 211 ходов. Третья кряду победа уже делает систему AlphaGo безусловным победителем, хотя два оставшихся матча будут сыграны «ради спортивного интереса».

За победу над чемпионом мира Google DeepMind получит вознаграждение в 1 миллион долларов, которое полностью будет пожертвовано на благотворительность. Ведь целью компании Google не являлось именно получение вознаграждения, система искусственного интеллекта разрабатывалась чисто в практических целях, для ее использования во многих сервисах и приложениях, включая поиск, которые после этого обретут массу новых функций и возможностей.

Игра Го является «крепким орешком» для машинных алгоритмов из-за ее сложности. В ней используется доска, размером 19 на 19 клеток, а число вариантов развития событий исчисляется триллионами триллионов. Для того, чтобы одержать победу над человеком, программисты DeepMind создали цифровую виртуальную нейронную сеть и обучили ее на примерах более 30 миллионов ходов из разных партий. Далее система стала совершенствовать сама себя, играя сама с собой многие миллионы раз. Такой подход кардинально отличается от принципов, на которых была основана система Deep Blue компании IBM, которая в 1997 году сражалась в шахматы с Гарри Каспаровым.

Несмотря на нынешнее успешное выступление системы AlphaGo, подобные системы искусственного интеллекта еще не до конца готовы к их практическому применению. Согласно прогнозам специалистов компании Google, момент, когда искусственный интеллект начнет действительно работать, наступит не раньше, чем через пять лет. А дальнейшие усилия специалистов DeepMind будут следовать идее, что если систему искусственного интеллекта обучить хорошо выполнять некие действия в условиях виртуальной реальности и компьютерных игр, то она также хорошо сможет действовать и в условиях реального окружающего мира.

Согласно имеющейся информации, игра Го стала первой и последней настольной игрой, на которой были сосредоточены их усилия. Демис Хассабис (Demis Hassabis), основатель и руководитель подразделения DeepMind, упомянул об известной компьютерной игре StarCraft, как о следующем «поле деятельности» их систем искусственного интеллекта, которое чуть более приближено к реальности и которое предоставит искусственному интеллекту более широкий выбор выполняемых действий.

Специализированная система искусственного интеллекта, разработанная специалистами компании Google, успешно справилась с задачей самостоятельного изучения задач и действий, выполняемых в компьютерных классических играх-аркадах, работавших на компьютерах Atari 1980-х годов. Более того, за счет эффективного использования заложенных в нее функций самообучения, эта программа овладела игровым процессом в полном совершенстве, потеснив с первых мест таблиц рекордов самых опытных людей-игроков.

Система искусственного интеллекта, имеющая название Deep-G Network (DQN), эмпирически учится на своих ошибках, будучи виртуально поощряемой в случае совершения успешных действий и виртуально наказываемой в случае ошибки. В основу функций самообучения системы DQN легли два различных метода, обучение с подкреплением (reinforcement learning) и глубинное изучение (deep learning). Благодаря комбинации этих двух методов, ИИ имеет возможность изучать цель игры и игровой процесс, анализируя пиксели изображения на экране игрового компьютера.

«Это очень внушительное достижение в области искусственного интеллекта. И его результаты немного пугающие» — рассказывает Стюарт Рассел (Stuart Russell), профессор информатики в Калифорнийском университете, Беркли, и автор более сотни работ, посвященных проблемам искусственного интеллекта, — «Ситуация, в которой оказывается искусственный интеллект, подобно ситуации, в которой оказывается ребенок после появления его на свет. У системы нет никакого понимания происходящего вокруг, она просто «открывает» свои глаза и смотрит, играя в течение нескольких часов в 50 игр на компьютере Atari. Если бы это был ваш ребенок, вы посчитали бы, что он одержим злыми демонами компьютерного мира».

В основу системы DQN легла работа специалистов компании из Лондона DeepMind Technologies, компании, специализировавшейся на создании искусственного интеллекта и выкупленной компанией Google в 2015 году за 400 миллионов долларов. Для обучения своих систем ИИ специалисты компании DeepMind использовали около 2600 игр Atari, которые из-за своей простоты не представляли большой сложности для выяснения цели самой игры и особенностей игрового процесса.

«Нашей конечной целью является создание умных машин» — рассказывал Демис Хассабис (Demis Hassabis), основатель компании DeepMind, — «Но сейчас мы находимся еще на расстоянии нескольких десятилетий от реализации этой идеи. Тем не менее, создание системы DQN является существенным шагом по лестнице к нашей цели. Этим мы показали, что обычные принципы компьютерного самообучения действительно работают и могут связать пиксели на экране с конкретными действиями, что считается одной из самых сложных задач».

Следует отметить, что искусственный интеллект DQN показал всю свою мощь на простых аркадных играх, таких как Breakout, одна из версий Арканоида, Space Invaiders и других, где требуется лишь внимание и хорошая реакция игрока. На играх, в которых уже требуется некоторое воображение, планирование на некоторое время вперед, таких как Seaquest, система DQN полностью провалилась из-за полного отсутствия у нее такого понятия, как абстрактное мышление.

Как уже упоминалось выше, программа DQN черпает все исходные данные из пикселей экрана, которые являются элементами двухмерных проекций двухмерных или трехмерных объектов. Именно эта функция, согласно мнению некоторых экспертов, станет основополагающей в будущих системах искусственного интеллекта.

«Эта возможность является весьма многообещающей для робототехники. Ведь робот, как и система DQN, должен будет суметь сложить свое представление об окружающей среде из пикселей изображений, получаемых его камерами. И на основе полученного представления робот сможет планировать свои действия, нацеленные на выполнение поставленной ему задачи» — рассказывает Марк Ридл (Mark Riedl), профессор информатики из Технологического университета Джорджии, — «Конечно, восприятие и действия в реальном мире намного сложней, нежели компьютерные игры, но все базовые принципы останутся неизменными».

Исследователи из Массачусетского технологического института разработали самообучающуюся систему искусственного интеллекта, которая способна на основе данных ей статических фотоснимков генерировать короткие видеоролики. Можно сказать, что результаты работы этой системы довольно внушительны, некоторые из созданных ею видеороликов демонстрируют достаточно естественные формы движения показанных там объектов.

В процессе обучения система обработала множество видеороликов, разбитых на отдельные категории, «пляж», «ребенок», «игра в гольф» и т.п. Анализ этих видеороликов позволил системе определить их характерные признаки и особенности движений, совершаемых объектами на этих видео. К примеру, на видеороликах, относящихся к категории «пляж», в большинстве случаев видно морские волны, разбивающиеся об берег.

Однако, как и у других подобных алгоритмов, у алгоритма, разработанного специалистами из Массачусетса, существует ряд ограничений. Первым ограничением является длительность создаваемого видеоролика, которая составляет всего 1 секунду. Вторым недостатком является малый размер обрабатываемых изображений, ведь для увеличения размера исходного изображения и, как следствие, результирующего видеоролика, требуется непропорциональное увеличение затрат мощности и других ресурсов вычислительной системы.

Еще одним существенным недостатком работы системы является то, что создаваемые ею видео весьма и весьма нереалистичны. К примеру, видео игры в гольф демонстрируют совершенно нереальные траектории ударов клюшкой и полета мяча. Это происходит потому, что система машинного самообучения демонстрирует только общие формы движения, не задаваясь задачей точного копирования всех особенностей. А на видео из категории «пляж», бьющие в берег волны выглядят так, будто бы их изображения сделаны любительской камерой 90-х годов да с применением некоторых телевизионных спецэффектов.

У специалистов компании Google, которые разрабатывают аналогичные самообучающиеся системы, наблюдаются точно такие же проблемы. Остается только надеяться, что навыки систем искусственного интеллекта со временем разовьются настолько, что в будущем их творения перестанут напоминать работы художников-сюрреалистов.

С примерами работы системы искусственного интеллекта можно ознакомиться на сайте Массачусетского технологического института, где сгенерированные системой видео разбиты по следующим категориям: «Пляж», «Гольф», «Поезд», «Больница» и «Разное». Предупреждаем, что объемы данных страниц весьма велики, каждая страница требует загрузки не менее 100 мегабайт данных.

Несколько лет назад в гонку вооружений был введен новый элемент — энергетическое оружие, поражающее цель при помощи мощных лучей различной физической природы. На вооружении армий некоторых стран уже находятся переносные, мобильные и стационарные лазерные установки, а другие страны ведут разработки собственных видов такого типа вооружения. С учетом появления новых видов высокоэнергетического вооружения возникла необходимость в средствах защиты от него. И одной из первых таких систем активной защиты является лазерная система Helios, предназначенная для установки на беспилотные летательные аппараты или наземные транспортные средства.

Для того, чтобы надежно поразить цель, атакующему лазеру требуется удерживать свой луч сфокусированным на цели в течение нескольких секунд. Система Helios, разработанная компанией Adsys Controls, Ирвин, Калифорния, всеми силами старается помешать атакующему лазеру, используя «ахиллесову пяту» такого вида вооружения — его систему наведения и управления лучом.

Датчик системы Helios обнаруживает луч атакующего лазера и определяет все его основные параметры, такие, как мощность, длина волны, частота следования импульсов и местоположение источника. Ведя ответный огонь светом своего менее мощного лазера, параметры которого подстраиваются под параметры света атакующего лазера, система Helios вмешивается в работу системы наведения атакующего лазера.

Основной тактикой работы системы Helios является «обман» системы наведения атакующего лазера. Она заставляет систему лазера считать, что ее луч уже сфокусирован на цели, в то время как он бьет несколькими метрами в сторону. Такая тактика основана на том, что в случае попадания в цель луча атакующего лазера возникает сильный отраженный сигнал, который улавливается системой наведения. Система Helios лучом своего лазера имитирует отражение от попадания, и в результате этого работа системы атакующего лазера сбивается.

«Из-за этого атакующий лазер не может сфокусироваться и удерживать свой луч на цели» — рассказывает Брайан Голдберг (Brian Goldberg), президент компании Adsys Controls, — «Эта система не просто выигрывает время, она обеспечивает постоянную защиту».

Роланд Смит (Roland Smith), ученый-физик из Имперского колледжа в Лондоне, говорит о том, что сама система Helios является восприимчивой к ее же уловке. «Атакующий лазер может также использовать подобные методы обмана при помощи дополнительных лазеров» — рассказывает Роланд Смит, — «Если лазерное оружие узнает о противодействии ему, то оно может также использовать свои собственные контрмеры. И, в конце концов, такие действия и противодействия сведутся к соревнованию в скорости реакции, скорости принятия решений и эффективности этих решений».

Вероятность достаточно скорого появления на вооружении боевых лазерных систем повысилась на несколько пунктов благодаря успешным испытаниям и демонстрации представителям американских военных новой лазерной твердотельной системы компании Boeing. Согласно информации, опубликованной представителями компании Boeing, система Thin Disk Laser system продемонстрировала выходную мощность, на 30 процентов превышающую проектные требования, а высокие качественные показатели лазерного луча уже позволяют рассматривать эту систему в качестве опытного тактического лазерного вооружения.

Как следует из ее названия, в системе Thin Disk Laser (TDL) использован тонкий дисковый лазер, один из типов твердотельных лазеров, разработанный еще в 1990-е года. Вместо стержней, используемых в подавляющем большинстве твердотельных лазеров, в качестве рабочего тела TDL-лазера используется слой излучающего когерентный свет материала, толщина которого в несколько раз и даже в несколько десятков раз меньше диаметра луча испускаемого света. Этот тонкий слой действует одновременно как резонатор, как усилитель света внешней оптической накачки и как зеркало, отражающее лазерный луч.

Толстое основание, на котором укреплен диск, выступает в качестве теплоотвода, быстро отводящего паразитное тепло, выделяющееся при работе лазера. Эффективное охлаждение позволяет значительно, в разы, увеличить мощность и эффективность твердотельного лазера. В опытном образце системы Thin Disk Laser system компании Boeing используется не один большой дисковый лазер, система состоит из множества небольших промышленных лазеров, производящих один высокоэнергетический луч света.

Согласно имеющейся информации, последний вариант лазерной системы Boeing имеет мощность лазерного луча, превышающее значение в 30 кВт. Это на 30 процентов больше, чем требуется согласно условиям программы Robust Electric Laser Initiative (RELI) Министерства обороны США. «Последняя демонстрация является доказательством жизнеспособности идеи создания лазерных систем военного назначения» — рассказывает Майкл Ринн (Michael Rinn), вице-президент компании Boeing и руководитель данной программы, — «Для того, чтобы стать реальным оружием нового поколения лазер должен иметь высокую мощность, оставаясь высокоэффективным с энергетической точки зрения. И нам удалось создать систему, удовлетворяющую всем требованиям к выходной мощности, качеству лазерного луча и эффективности, которая уже сейчас, конечно после некоторых доработок, может использоваться в качестве реального лазерного оружия».

В настоящее время многие компании и организации оборонного направления работают над программами по созданию высокоэнергетического лазерного оружия (High Energy Laser, HEL). Большинству компаний за прошедший год удалось достичь больших успехов в увеличении мощности лазерных систем, но на общем фоне особенно выделяется компания Rheinmetall. Не так давно на полигоне компании Ochsenboden Proving Ground новая экспериментальная антиартиллерийская HEL-система продемонстрировала 500-процентное увеличение мощности залпа по сравнению с установкой предыдущего поколения.

В конце прошлого года компания Rheinmetall продемонстрировала свою первую лазерную HEL-систему, которая имела мощность залпа в 10 КВт. Но сейчас компания становится в один ряд с такими известными компаниями как Boeing, Northrop Grumman и Raytheon, которые стремятся к получению мощности залпа лазерных установок 100 КВт и более. Новая лазерная HEL-станция компании Rheinmetall состоит из двух лазеров, один лазер имеет импульсную мощность в 30 КВт, а второй — немного меньше, 20 КВт. Смертельные лучи света обоих лазеров фокусируются в одной точке цели, которая получает всю суммарную мощность, равную 50 КВт.

Во время проведенной демонстрации лазерная система Rheinmetall прорубала стальной лист, толщиной 15 мм с дистанции в 1000 метров. Беспилотный аппарат был поражен с дистанции в 2000 метров, а станция смогла его обнаружить и сопровождать еще за 1000 метров до дистанции поражения. Но самым впечатляющим была демонстрация поражения станцией металлического шара, диаметром 82 мм, который был полностью уничтожен. Этот шар, летящий в воздухе со скоростью 50 м/с, являлся точной имитацией минометного снаряда C-RAM и его траектории полета.

В настоящее время компания Rheinmetall занимается адаптацией своей HEL-системы для ее использования в ПВО, для противодействия ракетам класса воздух-земля и земля-земля и для поражения приближающихся артиллерийских и минометных снарядов. Представители компании Rheinmetall сообщают, что избранная ими модульная технология увеличения мощности залпа лазерной системы без особого труда позволит изготовить HEL-системы следующего поколения, мощность которым будет равна или будет превышать 100 КВт.

На прошедшей неделе представители небезызвестной компании Lockheed Martin объявили о том, что на одном из производств компании, расположенном в Бозелле, штат Вашингтон, начат выпуск узлов для систем лазерного оружия ATHENA (Advanced Test High Energy Asset). Эти узлы предназначены для сборки оружия основного типа — лазерной системы, мощностью 60 кВт, которая может быть установлена на наземных транспортных средствах и малых морских судах.

Благодаря наличию достаточно совершенной системы управления, вести огонь из лазерной системы ATHENA может один единственный человек-оператор. А сама лазерная система имеет модульную конструкцию, что позволяет регулировать мощность выходного лазерного импульса в широких пределах, подстраиваясь под задачи текущего момента. Более того, такой подход значительно увеличивает надежность системы в целом, выход из строя одного или нескольких модулей не означает выхода из строя всей системы.

В конструкции системы ATHENA максимально насколько это возможно использованы стандартные компоненты оптоволоконных лазерных устройств, а ее мощность без особых дополнительных затрат можно увеличить вплоть до 120 кВт. Основой лазерной системы является технология под названием Spectrum Beam Combining, которая позволяет преодолеть проблемы, с которыми сталкиваются разработчики мощных оптоволоконных лазеров. Тело лазера представляет собой специальное волокно, допированное редкоземельными металлами, такими, как эрбий, иттербий, неодимий и др. Оптоволокно является гибким и лазерная система может содержать тысячи метров этого волокна, которое занимает не очень большой объем. А большая площадь поверхности оптоволокна позволяет без труда реализовать его эффективное охлаждение.

Оптоволоконные лазерные системы обладают очень высокой надежностью и вырабатывают высококачественный луч инфракрасного света. При этом, они используют на 50 процентов меньше электрической энергии, нежели твердотельные лазеры эквивалентной мощности, которые сейчас часто используются для создания энергетического оружия.

Завершительные испытания системы ATHENA были проведены в марте этого года. На этих испытаниях луч лазера, работавшего на мощности в 30 кВт, поразил автомобиль, правда, для этого потребовалось достаточно длительное воздействие.

«Наша оптоволоконная лазерная система, благодаря ее модульной конструкции, может быть легко и в кратчайшие сроки адаптирована для установки на любое транспортное средство» — рассказывает Иэн Маккинни (Iain Mckinnie), руководитель отдела лазерных систем и датчиков (Laser Sensors and Systems) компании Lockheed Martin, — «Модульный лазер не выйдет из строя при нарушении работоспособности одного или нескольких модулей. А производство таких систем обходится достаточно дешево из-за простоты повторения процесса производства одного и того же базового модуля».

В настоящее время в мире идет интенсивная гонка по разработкам лазерного и другого вида оружия, стреляющего мощными лучами узконаправленной энергии. Мы уже неоднократно рассказывали о подобных системах, предназначенных для поражения беспилотных летательных аппаратов, артиллерийских и минометных снарядов, наводных целей и т.п. В этой гонке лазерных вооружений принимают участие ведущие технологические и оборонные компании различных стран, среди которых присутствуют такие известные компании, как Boeing, Northrop Grumman, Raytheon, General Atomics, Rheinmetall и другие. Но недавно на этом поле появился еще один игрок — Китай, и первый образец китайской лазерной установки был продемонстрирован на выставке Beijing Weapons Expo, проходившей в Пекине в прошлом месяце.

Лазерная боевая установка Low Altitude Guard I является совместной разработкой, выполненной специалистами китайской Академии инженерной физики (Chinese Academy of Physics Engineering) и компании Jiuyuan Hi-Tech Equipment Corporation. В ее основе лежит твердотельный лазер, мощностью в 10 кВт и это означает, что установка способна поражать скоростные низколетящие цели на дистанции до 2 километров. Однако, возможностей электронно-оптической системы турели установки Low Altitude Guard I достаточно для охвата окружающего пространства на расстоянии 5 километров от установки.

Система управления огнем установки Low Altitude Guard I имеет максимально возможный уровень автоматизации. Установка способна к самостоятельному обнаружению, идентификации и слежения за целью. Оператору остается лишь нажать на кнопку открытия огня, когда отслеживаемая цель попадает в зону поражения лазерного луча.

Небольшие габаритные размеры установки Low Altitude Guard I позволят устанавливать скрытно такие системы на крышах высотных зданий и размещать их вокруг инфраструктуры защищаемых объектов, вокруг атомных электростанций, промышленных предприятий, аэродромов и военных баз. Кроме этого, лазеры являются более дешевым и более безопасным, по сравнению с ракетами и зенитными орудиями, средством ПВО, которое можно размещать прямо в защищаемых им городских кварталах.

В ближайшем будущем китайские специалисты собираются разработать более мощный и мобильный вариант их лазерной системы. Лазерная турель новой системы Low Altitude Guard II, установленная сверху кузова специального автомобиля-тягача, будет способна поражать цели на дистанции до 10 километров, что сопоставимо с возможностями поражения целей современных автоматических артиллерийских зенитных орудий. И, не следует удивляться в случае, если первые самолеты, вооруженные собственными лазерными системами, которые появятся в мире, будут не американского, а китайского производства.