"Известия": нейросети в России научат обнаруживать беспилотники

Фото: 123RF/boscorelli

В России нейросети научат обрабатывать радиолокационные сигналы – инновацией займутся специалисты Тульского государственного университета (ТулГУ). Об этом сообщает газета "Известия" со ссылкой на пресс-службу регионального правительства.

Там указали, что власти региона окажут университету грантовую поддержку. Апробация результатов будет проводиться в условиях ультразвуковой пеленгации на специально созданном полигоне.

По оценкам специалистов оборонно-промышленных производств, использование нейросетей в радиолокации увеличивает вероятность распознавания дронов до 95%. В то же время, как заявил ректор ТулГУ Олег Кравченко, в РФ применение систем искусственного интеллекта (ИИ) в радиолокации – это "практически чистое поле", несмотря на актуальность направления.

В свою очередь, советник по экономике и социологии РАЕН, эксперт в области цифровых технологий и IT-менеджмента Антон Баланов отметил, что сейчас популярность и доступность беспилотников, в том числе малых размеров, создает новые риски для безопасности. Поэтому вопросы защиты от незаконного проникновения БПЛА стоят остро, уточнил он.

Специалист по внедрению ИИ и основатель компании New Level AI Анна Дудник добавила, что особую опасность представляют малые дроны, которые могут использовать для шпионажа, контрабанды и проведения различных атак, что требует надежных методов их обнаружения и нейтрализации.

Баланов объяснил, что малые БПЛА весят меньше 20 килограммов и сложнее обнаруживаются из-за небольшого размера, высокой маневренности и способности летать на низких высотах. В связи с этим сотрудники ТулГУ хотят сделать акцент на их выявлении. Также в мире уже используются различные технологии выявления дронов, у каждой из которых есть свои преимущества и недостатки, продолжил эксперт.

Так, радиолокационные системы эффективно выявляют крупные беспилотники, но испытывают сложности с определением малых. Акустические системы могут обнаруживать дроны по звуку, однако дальность и точность их работы имеют свои ограничения, сказал Баланов.

Дудник добавила, что для визуального выявления беспилотника также применяются оптические и тепловизионные системы, однако им нужна прямая видимость. Все эти методы зачастую сочетаются для повышения точности, но комбинированные решения отличаются повышенной ценой. Выходом как раз и могли бы стать технологии на основе ИИ, считает она.

Также Баланов сказал, что сейчас нейросети могут анализировать большие объемы данных с различных акустических датчиков, радаров и камер, а потом на основании этих сведений выявлять классические признаки дронов. Технологии на основе ИИ позволяют автоматизировать процесс распознавания БПЛА всех типов в режиме реального времени и могут интегрироваться с системами противодействия.

Кроме того, основатель российско-китайской транспортной компании RusTransChina Александр Стрельников указал, что технологии обработки радиолокационных сигналов при помощи нейросетей также активно развивают в Китае. В частности, исследователи из Китайской академии наук (CAS) создали метод обнаружения и классификации целей с использованием ИИ, который может эффективно идентифицировать различные типы целей, в том числе самолеты, ракеты и корабли.

Стрельников подчеркнул, что технология обработки радиолокационных сигналов с использованием нейросетей – передовая область исследований, активно развивающаяся в разных странах мира. При этом, по мнению Дудник, перспективы использования ИИ для выявления БПЛА выглядят многообещающими, как и работа в этом плане специалистов ТулГУ.

Баланов дополнил, что нейросети уже демонстрируют высокую эффективность в анализе многопрофильных данных для обнаружения дронов, а интеграция ИИ-алгоритмов с различными сенсорами позволяет создавать адаптивные системы противодействия беспилотникам.

При этом с учетом быстрого развития технологий ИИ следует ожидать, что скоро такие системы станут стандартом для защиты гражданских и военных объектов, подытожила Дудник.

Ранее стало известно, что научно-производственное объединение "Кайсант" создало купольную станцию подавления FPV-дронов К-1000. Она предназначена для защиты любой бронетехники и транспорта. По словам директора по развитию предприятия Алены Баландиной, система выполнена в форм-факторе чемоданчика и весит два килограмма.