МОСКВА, 26 янв - РИА Новости. Фонд перспективных исследований (ФПИ) и компания "Андроидная техника" подготовят боевой вариант робота "Маркер" для уничтожения "Абрамсов" и "Леопардов", написал экс-глава "Роскосмоса", руководитель группы военно-технических экспертов "Царские волки" Дмитрий Рогозин в своём Телеграм-канале.
Ранее он сообщил РИА Новости, что в феврале в зону СВО поступят четыре робота "Маркер" в разведывательной и ударной версиях, которые будут принимать участие в боевых действиях после обкатки на полигоне. Рогозин отмечал, что "Маркер" сможет автоматически засекать и поражать танки "Абрамс", "Леопард" и другие машины за счёт электронного каталога в системе управления с образами техники противника.
"Переговорил еще раз с коллегами из "Андроидной техники" и Фонда перспективных исследований. Все согласны, что наш ударный "Маркер" за оставшееся время до прибытия на Украину "Абрамсов" и "Леопардов" должен быть подготовлен для их уничтожения вместе с экипажами", - сообщил глава "Царских волков" в своём канале в четверг.
На боевой модуль "Маркера" могут устанавливаться противотанковые ракетные комплексы, которые являются эффективным средством борьбы с современными танками.
Как сообщил РИА Новости военный эксперт Виктор Мураховский, танкам НАТО придётся действовать на Украине на дальностях боя менее 1 500 м из-за особенностей местности, в то время как их броня приспособлена для дальностей более 2 000 м. Кроме того, отмечал специалист, западные танки имеют крупные габариты, что делает их удобной мишенью для противотанковых средств.
В среду правительство Германии объявило о передаче Киеву 14 танков Leopard 2. В этот же день президент США Джо Байден объявил о поставках Украине 31 танка М1 Abrams.
"Маркер" разработан компанией "Андроидная техника" совместно с Фондом перспективных исследований. Робототехнический комплекс массой около трех тонн обладает самыми продвинутыми в России навыками автономного движения с распознаванием объектов на основе технологий искусственного интеллекта. Автономность платформы обеспечивается за счет модульной многоспектральной системы технического зрения, данные в которой обрабатывают нейросетевые алгоритмы.