Нейросетевые алгоритмы для антидроновой системы малой ПВО разработали в РФ

Российские разработчики создали алгоритмы нейросетевого анализа и трекинга для системы малой противовоздушной обороны, предназначенной для борьбы с вражескими беспилотниками. По подсчетам разработчиков, применение такой системы сокращает стоимость поражения цели в тысячу раз по сравнению с классическим зенитно-ракетным комплексом, сообщает ТАСС.

Уже проведены научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, а также испытания лабораторного макета двухосевой турели, которая самостоятельно обнаруживает цели, в том числе малоразмерные беспилотники.

Система не только находит и сопровождает дроны, но и рассчитывает баллистику, а также способна работать в режиме так называемого упреждения. "Алгоритмы дают возможность работать на упреждение. Они точно определяют, где будет находиться цель через определенный отрезок времени, что существенно облегчает задачу уничтожения стрелковым оружием", - пояснили в Центре беспилотных систем и технологий.

Нейросетевые алгоритмы могут применяться в турелях с пулеметом или лазером. Другой вариант - использовать их в наблюдательной башне, которая будет выдавать целеуказание дронам-перехватчикам или другим средствам борьбы с беспилотниками.