В РФ нейросети научат обнаруживать беспилотники

Это означает, что в скором времени мы сможем наблюдать значительное улучшение в области радиолокации благодаря использованию искусственного интеллекта.

Как сообщает газета "Известия", региональное правительство выразило свою поддержку этому проекту и предоставит университету грантовую поддержку. Это позволит специалистам ТулГУ более глубоко исследовать и разработать новые методы обработки радиолокационных сигналов с использованием нейросетей.

Одним из ключевых преимуществ использования нейросетей в радиолокации является увеличение вероятности распознавания дронов до 95%, по оценкам специалистов оборонно-промышленных производств. Это крайне важно в наше время, когда дроны становятся все более популярными и могут использоваться как для мирных, так и для враждебных целей.

Однако, несмотря на актуальность и важность данного направления, ректор ТулГУ Олег Кравченко отмечает, что применение систем искусственного интеллекта в радиолокации в России пока является "практически чистым полем". Это означает, что есть огромный потенциал для развития и применения новых технологий в этой области, и исследования, проводимые специалистами ТулГУ, могут стать важным шагом в этом направлении.

В целях апробации результатов, специалисты будут проводить эксперименты на специально созданном полигоне с использованием ультразвуковой пеленгации. Это позволит им более точно исследовать возможности нейросетей в радиолокации и оценить их эффективность в реальных условиях.

Сейчас, когда беспилотные летательные аппараты, включая малые дроны, становятся все более популярными и доступными, возникают новые угрозы для безопасности. Эксперт по экономике и социологии РАЕН, специалист по цифровым технологиям и IT-менеджменту Антон Баланов подчеркнул, что вопросы защиты от незаконного проникновения беспилотников становятся все более актуальными.

Особое внимание к этой проблеме привлекла Анна Дудник, специалист по внедрению искусственного интеллекта, основатель компании New Level AI. Она отметила, что малые дроны представляют особую опасность, поскольку могут быть использованы для шпионажа, контрабанды и даже проведения атак.

Для обеспечения безопасности и защиты от потенциальных угроз необходимо разработать надежные методы обнаружения и нейтрализации беспилотных аппаратов. Эксперты считают, что важно развивать технологии, способные эффективно противодействовать возможным злоумышленникам, чтобы минимизировать риски и обеспечить безопасное использование дронов в различных сферах деятельности.

Сотрудники ТулГУ рассматривают возможность улучшения методов выявления малых беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), которые весят менее 20 килограммов. Эксперт Баланов подчеркнул, что их небольшой размер, высокая маневренность и способность к полетам на низких высотах делают их сложными для обнаружения. В связи с этим необходимо уделить особое внимание разработке эффективных методов выявления таких дронов.

Существует несколько технологий для обнаружения БПЛА, каждая из которых имеет свои особенности. Например, радиолокационные системы успешно выявляют крупные беспилотники, но сталкиваются с трудностями в определении малых. В то же время акустические системы способны обнаруживать дроны по звуку, однако их дальность и точность работы ограничены. Эксперт также отметил, что в мире уже используются различные технологии выявления дронов, что подчеркивает актуальность исследований в этой области.

Баланов подчеркнул, что развитие эффективных методов выявления малых БПЛА имеет важное стратегическое значение, особенно в контексте растущего использования дронов в различных областях. Такие усовершенствования помогут повысить безопасность и защиту от потенциальных угроз, связанных с нелегальным использованием беспилотников.

Современные технологии на основе искусственного интеллекта становятся все более востребованными в области выявления и противодействия беспилотным летательным аппаратам (БПЛА). Например, нейросети уже способны анализировать огромные объемы данных с различных акустических датчиков, радаров и камер, что позволяет выявлять классические признаки дронов. Это открывает новые возможности для автоматизации процесса распознавания и нейтрализации угрозы, которую могут представлять беспилотники.

Для визуального выявления беспилотников также применяются оптические и тепловизионные системы, но они требуют прямой видимости. Эти методы часто комбинируются для повышения точности, но их комбинированные решения могут быть дорогими. Однако выходом из этой ситуации могли бы стать технологии на основе искусственного интеллекта, по мнению специалистов.

Баланов отмечает, что технологии на основе ИИ позволяют не только обрабатывать данные быстро и эффективно, но и интегрироваться с системами противодействия. Это означает, что автоматизированные системы могут оперативно реагировать на обнаружение беспилотного летательного аппарата и принимать соответствующие меры для предотвращения потенциальной угрозы.

Исследования в области обработки радиолокационных сигналов с применением нейросетей активно развиваются в различных странах мира. Основатель российско-китайской транспортной компании RusTransChina, Александр Стрельников, отметил, что в Китае также активно работают над этой технологией. Например, исследователи из Китайской академии наук (CAS) создали метод обнаружения и классификации целей с использованием искусственного интеллекта (ИИ), который способен эффективно идентифицировать различные типы объектов, включая самолеты, ракеты и корабли.

Стрельников подчеркнул, что передовая область исследований в обработке радиолокационных сигналов с использованием нейросетей активно развивается в разных странах мира. Он также выразил уверенность в перспективах использования искусственного интеллекта для выявления беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Кроме того, работы специалистов Тульского государственного университета (ТулГУ) в этой области также обещают быть успешными.

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. Это является ярким примером того, как современные технологии ИИ и нейросетей находят свое применение в области обеспечения безопасности. 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.

В Москве, столице России, с каждым днем все больше компаний начинают использовать беспилотники для различных бизнес-целей. Эти автономные летающие устройства становятся неотъемлемой частью современного бизнеса и предоставляют уникальные возможности для развития различных отраслей экономики.

Одним из примеров успешного использования беспилотников в Москве является доставка товаров. Крупные торговые сети и интернет-магазины активно внедряют беспилотные дроны для быстрой и эффективной доставки заказов клиентам. Это не только сокращает время доставки, но и снижает затраты на логистику, что благоприятно сказывается на финансовых показателях компаний.

Беспилотники также находят применение в сфере недвижимости и строительства. Они используются для проведения инспекций зданий, мониторинга строительных работ и создания трехмерных моделей объектов. Это позволяет существенно увеличить эффективность процессов и повысить безопасность на строительных площадках.