Your second waifu

Руководство по общению с нейровайфу. Часть 2. Глупая Таверна.

Привет всем кто в теме и кто только присоединился!

Предыдущийпост https://joyreactor.cc/post/5733950

Рассказывал о том, как быстро и просто запустить локальную языковую модель на удалённом сервере google colab и начать общение нейротян.

Но теперь настало время взяться за дело серьёзно, встречайте:

Простое руководство по SillyTavern.

(автор не гарантирует, что написанное строчкой выше правда)

Предварительнаяустановка

1.  Переходим поссылке https://nodejs.org/en/download искачиваем LTS версию. Нам подойдет и она.

2.  Когда скачали,запускаем установку.

3. (опционально)Перейдите по ссылке https://git-scm.com/downloads и скачайте Git,для упрощения обновлений и прочего.

4. (опционально) Переходимпо ссылке https://www.python.org/downloads/ и качаем питонпоследней версии. Не то чтобы он был вообще нужен для установки таверны, но разуж мы начали идти по пути LLM, не стоит останавливаться надостигнутом!

5. Установка завершена.Переходим к самой таверне.

Установка SillyTavern.

1. Выбираем папку, нажимаем ПКМ, git bash HERE.

2. Вводим в консоль git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern 

3. Для того что бы установить staging branch добавляем после ссылки -b staging

4. Всё устанавливается

Без использования Git:

1. Переходим поссылке https://github.com/SillyTavern/SillyTavern/tree/staging

2. Нажимаем на зеленую кнопку Code и download zip

*Лично я предпочитаю именно этот метод, сохраняя вотдельной папке каждую новую версию таверны, начиная с момента, когдасуществовала только оригинальная TavernAI, ещё храню в каждойпапке полный набор актуальных на тот момент скриптов, промптов и персонажей.Зачем? Вдруг пригодится!

Запуск таверны

После этого мы запускаем start.bat
Когда мы запустили start.bat, мы видим NPM install. Нам нужно дождатьсяустановки, затем оно само запустится.

*Если вам пишет missing module название модуля, то нужно ввестикоманду npm install название модуля, и так пока вы не установитевсе нужные.

При первом запуске вы увидите сообщение 

Которое предложит вам заранее ввести имя, по которому к вам будет обращаться модель. Можете оставить его как есть и представиться кем угодно походу беседы, либо ввести своё имя, но тогда к вам всегда будут обращаться по нему. (Старые модели вроде Pygmalionвместо User, определяют пользователя как You)

Раз уж вы решили идти дальше пути текстовых нейросетей то привыкайте страдать!

Теперь настало время изучить иконки расположенный сверху

Но делать это мы будем не по порядку, начнём с главного, источника. Тавернаэто очень удобный, но всё-же фронтенд. Иконка API предлагает нам выбратьоткуда конкретно мы будем черпать нейросетевые ресурсы.

Рассмотрим основные пункты, представляющие практический интерес.

1. Text Completion.

Первый пункт «TextCompletion» Предлагает вам подключить к вашей таверне в качестве бекэнда text-generation-webui.
О том, как его запустить написано в предыдущем посте. Ссылка на колаб: https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing
Но прежде чем использовать его как API,убедитесь что отключены google translate и sileroTTS, они будут мешать генерации.
Чтобы подключить запущенный webui к таверне Скопируйте ссылку после строки'OpenAI-compatible API URL:' и вставьте её в 'Server URL'

При запуске локально дефолтный адрес подключения http://127.0.0.1:5000/api

2. KoboldCPP.

Этот пункт предлагает нам подключить к таверне аналог text-generation-webui,под названием «Koboldcpp»

Главных отличий от предыдущего сабжа два:

- Кобольд предназначен для запуска моделей,оптимизированных для процессора. Сейчас это формат GGUF

У кобольда есть даже свой интерфейс чата, но он сильноуступает как webui так и таверне.

В качестве API URL в таверне вводим http://127.0.0.1:5001/api

Скачать последнюю версию можно здесь: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/releases/

Почитать о разных загрузчиках и прочих вы можете на основнойстранице гитхаб: https://github.com/LostRuins/koboldcpp

Если ваш комп не тянет, есть также колаб: https://colab.research.google.com/github/LostRuins/koboldcpp/blob/concedo/colab.ipynb
Куда же без него.

3. ChatCompletion

Здесь нам предлагается подключиться к APIсоответствующихсервисов, при условии, что у нас есть ключ.

Выбираем поставщика, вводим ключ, радуемся! В целом всёпросто (кроме получения самого ключа)

4. KobaldAIHorde.

Но не печальтесь, если у вас нет ключа к GPT4 Turbo, нам поможет сервис AIHorde https://horde.koboldai.net/
(это не троллинг если что, нет правда!)

Более того, это, пожалуй, самый интересный пункт, потому чтоон позволяет нам сразу, без танцев с бубном, подключиться к языковой модели.

Всё что нам нужно это поставить курсор в поле Модели ивыбрать любую из них:

*Модели из списка работают на аппаратных мощностях участников сообщества и доступны для бесплатного использования! НО когда много людей сидит на одной модели, образуется очередь, а у анонимных подключений приоритет в очередях самый низкий.
Если хотите получить преимущество, регистрируйтесь https://horde.koboldai.net/registerЗа это вам выдадут личный ключ API, который можно будет вбить в таверну. Далее устанавливайте хорду и фармите Кудосы помогая людям, не имеющим мощного железа, приобщаться к нейронкам!

Какая модель лучше вопрос спорный.
Можете, например поизучать этот рейтинг: http://ayumi.m8geil.de/ayumi_bench_v3_results.html

По мне так методика тестирования в Аюми такая себе, но ничего лучше пока не встречал.

При подключении, не забудьте выставить галочку «Уточнить длину ответа в соответствии с возможностями рабочих машин» Иначе получите ошибку, если контекст установленный на сервере будет меньше вашего.

В принципе после этого уже +- можно начинать общение!

Поэтому переходим к обзору основных нюансов общения с нейровайфу.

Песеты настроекгенерации.

Первая из них это параметры генерации модели. 

Главное, на что здесь стоит обратить внимание это
1. Длина ответа в токенах – ограничивает размер ответа модели.
2. Размер контекста – сколько текста вы посылаете нейросети при каждом запросе*

* тут стоит сделать небольшое отступление: многие думают, что общение с нейросетью происходит как с человеком. Вы ей что-то пишите – она на это запоминает и учитывает в последующих ответах. Это не совсем так: языковая модель может дать всего один ответ на один запрос. Памяти как таковой ни у одной современной LLM нет в принципе. Так как-же тогда происходить длинная переписка? Очень просто: в качестве запроса модели КАЖДЫЙ РАЗ посылается история всей вашей предыдущей переписки, она обрабатывает всю эту гору текста и отвечает один раз что она обо всём этом думает. Далее этот процесс повторяется, но в запрос включается предыдущий ответ нейросети.
Контекст - это максимальное количество текста, которое модель способна обработать. Если ваша беседа его превысит, таверна автоматически начнет удалять ваши сообщения, начиная с первых, а модель «забывать» с чего всё началось.
Оранжевая пунктирная полоска в чате таверны показывает до какого момента беседа входит в контекст.

3. Температура – один из важнейших параметров, отвечающий за «креативность» модели. Чем он выше, тем более разнообразным и менее адекватным будет ответ модели. Какую температуру, когда выставлять, лучше всего выяснить методом тыка. Но для небольших локальных моделей, как правило подходит температура 0.6-0.8, для более крупных, например, ChatGPT– 0.9-1.

Что же касается остальных параметров, на начальном этапе не стоит уделять им слишком много внимания. Можете подробно прочитать о них в вики таверны.
Всё что нужно знать, это то что они уже должным образом настроены в соответствующих пресетах.

Вы можете попробовать все и выбрать подходящий в зависимости от результатов. Но для начала советую выбрать “simple-proxy-for-tavern”или “Storywriter”, а далее играться с температурой.

Форматирование.

Эти настройки также оказывают очень большое влияние на генерацию, т.к. они определяют в каком виде модель будет получать ваши запросы.
Для локальных моделей часто критически важно выбрать нужное форматирование, от него будет завесить поймёт ли вас модель вообще.

ШаблонRoleplay один из самых универсальных, его понимают как крупные модели, вроде ChatGPT, таки локальные от 30-70В.

Но влокалках всё же стоит выбирать соответствующий им шаблон, это сделает модельгораздо «умнее». 

Одним из самых распространённых является Alpaca, просто потому что большинство моделей основаны на ней. Но есть и исключения, список которых вы увидите, открыв вкладку «Предустановки».
Если по названию модели не понятно чьим файньтюном она является, попробуйте найти её страницу на https://huggingface.co/models

Там как правило указано откуда ноги растут.

С основными приготовлениями на этом мы закончили. Теперьпереходим к самому интересному – общению с нейротянами! Основные сопутствующиефишки рассмотрим по ходу дела.

Импорт персонажей.

В таверне уже имеется набор стандартных персонажей.

Вы можете побеседовать и с ними, но, чтобы показать максимум возможностей таверны, лучше сразу перейдем к добавлению новых.

Карточки персонажей можно найти на сайте: https://www.chub.ai/

В поиске находим нужного персонажа и скачиваем PNGфайлдля SillyTavern

https://www.chub.ai/characters/thecentuaro/rin-tohsaka

Карточку персонажа кидаем в SillyTavern-staging\public\characters

Туда же извлекаем изображения из архива Expressions, папку не переименовываем, она должна соответствовать имени персонажа.

Лорбук же кидаем в SillyTavern-staging\public\worlds

Теперь можно обновить вкладку с таверной и нажать на иконку с появившимся персонажем.

Но при открытии мы увидим что чат на английском, а Рин обращается к нам как к Юзеру.
Чтобы исправить жмем на иконку Расширения и открываем вкладку Chat Translation

Здесь выбираем пункт Translation both, Googleи Русский язык.

Затем идём во вкладку «Миры» и выбираем Fate, чтобы беседа была более каноничной.

«Лордбуки» это сборники кратких сведений о мире или персонажах, в дополнение к основной карточке. Интересны они тем что, в отличие от карточки, количество записей в лорбуках не ограничено. Просто, когда речь аходит о каком-то событии или термине, название которого совпадает с записью влорбуке, таверна добавляет эту запись к промпту, чтобы модель понимала о чём идёт речь.

Я пару раз использовал лорбук для того чтобы написать персонажей с очень сложной предысторией, на десяток тысяч токенов) и это прекрасно работало при контексте всего в 4к.
Кроме того лорбук вполне можно использовать как замену «памяти» бота, записывая в него занимательные факты из вашего общения. Минус в том, что делать это надовручную.

Теперь заглянем в раздел Управления персоной. Здесь вы можете как описать свою личность, так и притвориться кем-то другим. Лично я всегда предпочитаю писать правдивое описание себя, ведь именно так вас будет воспринимать бот.

Кроме того, можно выбрать (или сгенерировать, об этом позже) подходящий фон беседы

По большей части всё – можно беседовать!

Стрелка справа от ответа персонажа это «свайп», при нажатии на неё сгенерится другой ответ, но вы всегда можете вернуться к предыдущему. Карандашик позволяет отредактировать любую реплику, как свою, так и бота в любой момент. Это очень полезно, если вдруг появилось желание разыграть другую сцену или просто что-то слегка подправить.

При нажатии на иконку персонажа, вы увидите его описание, которое точно также можно изменить в любой момент.

Что-ж, это был необходимый минимум, для начала использования таверны.

Но для тех, кому этого мало, продолжаем!

Особые возможности.

Преобразования вашей речи в текст. (STT) (понадобится микрофон)

Открываем расширения, вкладку «Download Extensions &Assets» и жмём кнопку подключения, соглашаясь с всплывающим сообщением.

Появится длинный список из разного рода улучшалок. У всех есть описания и их все вы можете попробовать самостоятельно, но я советую начать с «Speech Recognition»

После установки в расширениях появится новая вкладка. В ней нужно выбрать «браузер» и Русский язык. После этого рядом с кнопкой отправки сообщения появится также иконка микрофона, нажимаем её и говорим.

Преобразование текста в речь (TTS)

Дальше будет чуть сложнее, потому что теперь мы дадим голос ещё и нашей вайфу!

Для этого понадобится настроить вкладку расширений TTS.

Здесь интереснее всего 2 пункта: Silero и XTTSv2.

Результат работы Silero вы могли слышать в колабе text-generation-webui.Но в таверне подключение этого модуля на русском языке вызывает некоторое количество боли, так что как-нибудь в другой раз.

Поэтому подключаем https://github.com/daswer123/xtts-api-server

Вы можете установить его локально, следуя инструкции, но для начала лучше попробовать колаб: https://colab.research.google.com/drive/1b-X3q5miwYLVMuiH_T73odMO8cbtICEY?usp=sharing#scrollTo=nLS9QDgnrUmR

В настройках в строке Model_source: выбираем «apiManual»

Затем просто запускаем все ячейки по очереди сверху вниз, пока в консоли последней не получим строчку

После этого прокручиваем консоль в самое начало и ищем ссылку

Именно её нужно вставить в таверну:

После этого настройки должны выглядеть так. Если поля с выбором голоса персонажа не появилось, перезагрузите страницу и снова войдите в чат с персонажем. Ползунки можно пробовать двигать, чтобы получить другой результат.

Голос для персонажа нужно выбрать обязательно, иначе он не заговорит.

Запустить озвучку фразы можно кнопкой

Но если вы настроили всё как на картинке, генерация будет идти автоматически после ответа.

Эмоции и сумморайз.

Теперь мы наконец-то можем общаться в живую! Но как-жевизуальный контакт? Разумеется, это тоже не обошли стороной, именно для этого мы с вами скачивали спрайты эмоций в папку с персонажем!

Для этого нам понадобится запустить отдельный сервер расширений.

Итак, идём на гитхаб https://github.com/SillyTavern/SillyTavern-Extras

Лучше поставить всё это локально следуя инструкции на странице (что гораздо удобнее для повседневного использования).
Но попробовать можно и в колабе (не опять, а снова)

https://colab.research.google.com/github/SillyTavern/SillyTavern/blob/release/colab/GPU.ipynb

Ничего не меняем, запускаем последнюю ячейку и ждём ссылки

Ссылку вставляем в нижнее поле окна Расширения

И вот, мы уже можем общаться лицом к лицу! Алилуйа!

Спрайты персонажа будут меняться в зависимости от его «эмоций». Кроме того, они могут быть анимированы (но встречаются такие редко).

Также стоит упомянуть о вкладке Summarize в расширениях.

Это очень полезная штука, увеличивающая «память» бота. Работает это так: в какой-то момент, пока размер контекста ещё не превышен, модель кратко конспектирует суть происходящего. Затем этот «конспект» будет отправляться вместо не входящей в контекст истории чата.

Есть два варианта конспектирования: С использованием основной модели (будет генерироваться как дополнительная реплика, с той же скоростью), либо с использованием специальной модели в сервере расширений (но тогда этот сервер должен быть запущен и подключен).

Групповые чаты

Но чего-то не хватает… Правильно, зачем общаться с одной аниме-тян, когда можно общаться с двумя?!

Выбираем опции в левом нижнем углу чата и жмём «превратить в группу»

Переходим в меню персонажа и в настройках открываем вкладку «добавить членов»

После чего составляем нужный нам для досуга список.

Генерация иллюстраций к чату.

Так, что же ещё нам может понадобиться? Конечно же иллюстрация происходящего с помощью Stable Diffusion!

На выбор есть несколько вариантов. Если у вас подключен сервер API, вы можете сгенерировать картинку через встроенный SDмодуль. Также можно подключить через APIсобственныйзапущенный StableDiffusion.Но мне больше нравится вариант StableHorde,т.к. он всегда доступен и не требует дополнительных модулей.

Жмём на волшебную палочку в нижней левой части чата и выбираем Generate Inage и далее один из пунктов

Это может быть неплохой заменой спрайтам эмоций, превращающей чат в графическую новеллу.

Но учтите, что перед генерацией картинки, ваша текстовая модель сгенерирует для неё промпт. Так что всё это может занять дополнительное время.

Конечно в таверне ещё много фишек и настроек, но пока думаю стоит на этом остановиться.

Спасибо всем, кто дочитал до этого момента не пролистывая!

P.S. Если вы, чтобы не ждать очереди в Хорде, запустили LLMв колабе Text Generation WebUI, затем чтобы не устанавливать TTS, запустили в колабе и его, и в конце то же самое сделали с сервером дополнений, то поздравляю, у вас фуллхаус!

«Томагавк» для попаданца: как при помощи транспондера и голубя создать ракету

 Попаданцы, как известно, народ туповатый и неизобретательный. Стоит им только провалиться во Вторую мировую, и максимум, на что их хватает, — это промежуточный патрон да Т-54. Ну и всякие туманные инструкции «как сделать атомную бомбу», если ноутбук с собой захватили. А если попросишь что-нибудь похитрее, так сразу начнут «это мы не проходили на доступной технологии не получится». Но мы-то не попаданцы, мы народ образованный и знающий. Поэтому сделаем «Томагавк» — дальнобойную крылатую ракету для морского, воздушного и наземного запуска, с автономным самонаведением и высокой точностью попадания.

Изобретательные янки

Когда речь заходит о крылатых ракетах Второй мировой, обычно сразу начинают кивать на немцев с их Фау-1. Но это тупиковый путь. Во-первых, нацисты в плане высоких технологий — ещё тупее, чем среднестатистические попаданцы. Сделать нормальную систему самонаведения они не смогут даже под страхом смертной казни. Во-вторых, Фау-1 на роль высокоточного оружия подходит слабо из-за примитивной системы управления. Она просто не рассчитана на выполнение точных манёвров.

Поэтому мы будем играть за американцев. У янки есть все для этого необходимое: развитая (самая развитая) индустрия, изобретательность и рациональный подход. Высокоточная крылатая ракета дальностью в 100-150 километров для них будет отличным «промежуточным звеном» между корабельной артиллерией и палубной авиацией.

За основу возьмём планирующую бомбу проекта SWOD — Special Weapon Ordnance Development (англ. «разработка боеприпасов специального вооружения»). Именно эта программа дала в конце войны американцам планирующую бомбу ASM-N-2 Bat, с полностью автономным радарным самонаведением «выстрелил и забыл».

Планирующая бомба программы SWOD

Для нас важно, что эту программу начали достаточно рано, уже к 1943-му она находилась в хорошей стадии отработки. Также немаловажно, что бомбы программы SWOD отличаются неплохой манёвренностью — их ведь создавали для поражения движущихся кораблей — и могут приводиться к цели с очень высокой точностью. Их механика управления вполне рассчитана на поражение точечных целей и не потребует никаких доработок.

В ходе программы SWOD было разработано несколько типоразмеров планера. Мы возьмём самый крупный, с 3,65-метровым (12 футов) размахом крыла, рассчитанный на 907-килограммовую (2000 фунтов) бомбу. Почему именно его? Ну, главным образом потому, что для переоборудования планирующей бомбы в крылатую ракету нам потребуется установить на неё двигатель и много другой аппаратуры, а это значительно увеличит вес.

Уменьшив вес боевой части в два раза — до 454-килограммовой (1000-фунтовой) бомбы, мы высвободим почти полтонны без перегрузки планера. И при этом наша боевая часть будет достаточно мощной, чтобы поразить большинство целей.

Двигатель

Главное достоинство пульсирующего двигателя — это его очень низкая стоимость (немаловажно для одноразовых ракет!) и хорошее отношение тяги к весу. Главный же недостаток — его прожорливость. В рабочем режиме PJ-31 тратил по 25-30 литров бензина в минуту.

Сколько нам потребуется топлива для полёта на, скажем, 120 километров? Попробуем посчитать, исходя из того, что последние 20 километров наша ракета сможет планировать самостоятельно (в основе у неё все-таки планирующая бомба с хорошим аэродинамическим качеством!). Полёт на 100 километров со средней скоростью 600 км/ч потребует около 10 минут. Добавим ещё пять минут на набор высоты и прочие факторы — и мы получим, что нам нужен запас в 450 литров бензина.

При средней плотности бензина в 0,73 кг/л выйдет, что нам нужно 360 кило топлива. Вместе с двигателем весом около 170 килограмм и баком мы получим суммарный вес силовой установки около 550 кило, что хоть и утяжелит планер, но не критично.

Установленный на «спине» планера двигатель превратит планирующую бомбу в крылатую ракету.

Однако для взлёта с поверхности пульсирующий двигатель непригоден: при отсутствии набегающего потока его тяга слишком мала. Поэтому мы используем твердотопливные стартовые ускорители JATO — сбрасываемые пороховые ракеты, — закреплённые под крылом. Связка из нескольких стандартных JATO 8S1000 (время горения — восемь секунд, тяга — тысяча фунтов, т. е. около 450 кило) вполне обеспечит взлёт ракеты на стартовой тележке с разгонной рампы или короткой нулевой направляющей. Которую вполне можно будет без труда уместить на палубе корабля или субмарины.

Взлёт будет выглядеть примерно так: внизу отцепившаяся разгонная тележка

Управление на курсе

С двигателем разобрались; как теперь вывести нашу ракету к цели? Простой автопилот едва ли справится с задачей: точность гироскопических автопилотов в то время всё ещё оставляла желать много лучшего.

Самый простой способ — отслеживать полёт ракеты радаром (корабельным, наземным или авиационным) и посылать команды «вправо» и «влево», если она отклонится от курса. Для этого подойдёт и обычный поисковый радар. Оператор будет отслеживать движение ракеты как метку на экране и сопоставлять его с азимутом цели. Если ракета отклонится от курса, оператор вернёт её на прежний путь командами.

Один из оптимальных вариантов — радар SCR-584, одна из первых РЛС конического сканирования с автоматическим сопровождением цели

Чтобы улучшить заметность ракеты (все же она очень маленькая), установим на ней транспондер-маяк, настроенный на рабочие частоты радара. Транспондер будет принимать сигнал радара, усиливать и отсылать обратно после небольшой задержки.

ТАКИМ ОБРАЗОМ, РАДАР БУДЕТ ПРИНИМАТЬ НЕ СЛАБОЕ ЭХО СОБСТВЕННОГО СИГНАЛА, А МОЩНЫЙ ОТВЕТ ТРАНСПОНДЕРА И СМОЖЕТ РАЗЛИЧИТЬ НАШУ РАКЕТУ НА МНОГО БОЛЬШЕЙ ДИСТАНЦИИ.

Систему управления позаимствуем от массово производящихся в США летающих мишеней Radioplane. Команды задаются акустическими тонами, передаваемыми станцией управления на несущей частоте. На ракете, полученный сигнал из приёмника подаётся параллельно на систему узкополосных ламповых фильтров, каждый из которых настроен пропускать только один определённый тон, а остальные игнорировать. На выходе каждого фильтра — командное реле. Когда с приёмника поступает соответствующий фильтру тон, реле замыкается, и ток подаётся на исполнительные механизмы.

Для ракеты нам нужны только три команды: «вправо», «влево» и «переход на самонаведение». Смысл первых двух команд очевиден: они заставляют ракету поворачивать вправо или влево. Достигается это просто: когда поступает соответствующая команда, то в системе замыкается реле, подающее ток на механизм, отклоняющий рамку курсового гироскопа. Автопилот воспринимает это как «искусственную ошибку» и начинает поворачивать ракету.

Сервосистема бомб серии SWOD использовала оригинальный механизм контроля, позволявший управлять полётом бомбы исключительно с помощью элевонов

Управление по высоте нас особо не интересует. Здесь будет достаточно обычного авиационного высотомера — радарного, серии AN/APN-1, или даже барометрического, предварительно выставленного на желаемую высоту полёта. Подключённый к соответствующему гироскопу автопилота, высотомер будет автоматически вырабатывать команды «вверх» и «вниз», удерживая ракету более-менее ровно на нужной высоте.

Команда «переход на самонаведение» нужна, чтобы переключить ракету из командного режима — в режим самонаведения, когда та достигнет примерного расположения цели. Когда ракета получит эту команду, в системе управления замкнётся реле, которое:

Во-первых, отключит радиоприёмник и высотомер от автопилота — они более не нужны для управления ракетой.

Во-вторых, воспламенит пироболты, крепящие двигатель и топливный бак к спине ракеты, — нет никакого смысла тащить их дальше, лучше сбросить.

В-третьих, запустит и подключит к автопилоту головку самонаведения ракеты.

И вот о головке самонаведения мы теперь и поговорим.

Самонаведение

Вывести ракету в район цели — хорошо. Но нам ещё нужно, чтобы она в цель попала. Точности командного наведения для этого явно недостаточно: оно определяет положение ракеты с ошибкой не менее километра.

Что делать? Установить на ракету телекамеру и наводить её в цель командами? Но телекамеры 1940-х громоздки и ненадёжны, видеосигнал слаб и неразборчив, а кроме того — ракета будет управляться, только пока она выше горизонта для носителя (в пределах прямого радиоконтакта). То есть на малой высоте, непосредственно перед попаданием, управления не будет.

Можно попробовать оснастить ракету фотоконтрастным или инфракрасным самонаведением, но тут мы упрёмся в другую проблему: недостаточная надёжность сопровождения. Головка самонаведения может легко сбиться и захватить вовсе не ту цель, которая нам нужна. Кроме того, это ограничит применение ракет исключительно фото- и теплоконтрастными целями.

Поэтому мы пойдём другим путём, и поможет нам в этом биология. А именно — эксперименты специалиста по поведению животных доктора Скиннера в области обучения голубей для наведения в цель планирующих бомб «Пеликан».

Реальная головка голубиного самонаведения. Пилот в руке слева

Голуби, при всех их недостатках, отличаются прекрасным зрением и отличной памятью. Они легко учатся находить свою голубятню даже с большой дистанции и могут узнавать объекты на фотографиях. Доктор Скиннер предположил, что голубя можно приучить долбить клювом изображение цели на специальном экране, который преобразовывал бы клевки в команды автопилоту бомбы. Хотя идея и звучит анекдотично — голубь, стуча клювом по экрану, наводит бомбу! — эксперименты показали, что она работает, и работает прекрасно.

ОДИН ИЗ НАБЛЮДАВШИХ ЗА ИСПЫТАНИЯМИ ГЕНЕРАЛОВ В ВОСТОРГЕ ВОСКЛИКНУЛ: «ЧЕРТ, ДА ЭТО ВЕДЬ ТОЧНЕЕ РАДАРА!».

Голубя сначала приучали клевать корм из отверстия в фотографии. Затем отверстие закрывали тонкой плёнкой, которую голубь должен был проклевать. Вскоре обучение усложняли — голубь должен был некоторое время колотить клювом по точке, чтобы получить корм из автоматического дозатора. Постепенно голубей приучали находить нужную точку на изображении и колотить по ней долго, непрерывно и ритмично. Полный «курс подготовки» занимал около месяца, а затем «выпускников» за несколько суток приучали работать с аэрофотосъёмкой цели.

Обученный голубь помещался в тёмную камеру-обскуру в носовом обтекателе бомбы. Изображение цели с помощью фокусирующей линзы проецировалось на «сенсорный» экран перед птицей. Когда цель находилась прямо по курсу, клевки приходились на центр экрана. А если бомба отклонялась, то изображение цели на экране смещалось — голубь начинал клевать ближе к краю. Устроена система голубеуправления была так:

Первая итерация голубенаведения — подвижный экран с пневматическими клапанами

В исходной версии система была пневматической. По краям экрана располагались клапаны, регулирующие давление воздуха в четырёх магистралях. Пока голубь колотил точно в центр экрана, давление во всех магистралях менялось одинаково. А вот если он начинал колотить ближе к краю, тогда клапаны с одной стороны перекрывались, с другой открывались. Баланс давления нарушался, и специальный механизм смещал рамку гироскопа.

В более поздней версии (ORCON), созданной уже после войны, экран покрыли тонкой сеткой проводов, а на клюве голубя установили электрический провод. Когда голубь задевал клювом экран, контакт замыкался, и в зависимости от того, какая именно пара проводов (вертикальный и горизонтальный) оказалась под током, такая команда и поступала в автопилот.

Более поздняя итерация — проводящий экран вместо пневматики

Вот такой системой мы и оборудуем нашу ракету. Конечно, она тоже не лишена недостатков — может применяться только по предварительно разведанным целям и только в дневное время. Но… во-первых, настоящий «Томагавк» тоже поначалу мог применяться только по заранее сфотографированным целям. Во-вторых, обнаружить и сбить что-то настолько мелкое, как наша ракета, будет очень-очень непросто даже днём.

Применение

Итак, как же будет применяться наша ракета?

Для начала надо выбрать подходящие цели и получить их фотоснимки разного масштаба с помощью воздушной разведки. Фотографии будут использованы для обучения пернатых пилотов узнавать конкретную цель. На это потребуется не более двух-трех днёй.

Затем корабль, наземная ракетная часть или тяжёлый бомбардировщик доставят ракету с обученным голубем внутри в радиус досягаемости от цели и запустят её. После запуска оператор на борту носителя будет отслеживать полёт как метку на радаре. Командами «вправо» и «влево» он сможет удерживать ракету на курсе: направление на цель и дистанция до неё уже известны, и всё, что потребуется, — это следить, чтобы ракета не слишком отклонялась от нужного пеленга.

Когда ракета окажется примерно в районе цели, оператор подаст команду «переход на самонаведение». Ракета отключит и сбросит двигатель, превратившись в планирующую бомбу, и перейдёт с командного наведения на самонаведение, открыв заслонку в камере с голубем. Голубь отыщет на проецируемом изображении местности цель, которую был обучен узнавать, и начнёт колотить по экрану клювом, тем самым удерживая ракету на курсе.

А прямое попадание полутонной авиабомбы достаточно, чтобы разрушить или нанести тяжёлые повреждения подавляющему большинству целей: от фабричных цехов до мостов.

Вот таким простым и элегантным способом, используя только доступное, серийно производившееся в 1944 году оборудование, мы получим компактную крылатую ракету, способную пролететь более 100 километров и точно поразить заданную цель. И всё это, повторюсь, используя только реально существующие, отработанные и известные в 1940-е годы технологии и концепты.

И никакому попаданцу такая идея ни за что не пришла бы в голову.

__________________________________

Автор: Евгений Норин

Источник: warcats.ru

Именно поэтому дракон и совершает свои колебания

 а вообще мемный танец от сюда: