Именно применение алгоритмов искусственного интеллекта позволяет вывести беспилотные системы на новый уровень как в плане экономической эффективности, так и в качестве решаемых ими задач.
Без использования ИИ практически невозможно решить задачу управления и взаимодействия группой/роем беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Моделирование и летные эксперименты, проведенные центром интеллектуальных робототехнических систем Института проблем управления им. В. А. Трапезникова Российской академии наук (ИПУ РАН) показали, что при управлении группой беспилотных летательных аппаратов комбинаторика управляющих решений для человека является неподъемной. И, как правило, именно человек является самым слабым звеном при управлении группой летательных аппаратов.
Так количество решений, которое требуется принять в режиме ведущий-ведомый, когда ведущим является человек, а ведомыми беспилотные летательные аппараты, даже если таких аппаратов всего три и им приходится противостоять трем воздушным целям, равняется 64. Человек просто не способен в условиях дефицита времени выбрать правильное решение из такого количества вариантов. И это всего лишь один, не самый сложный пример.
По словам экспертов ключевой технологией для использования искусственного интеллекта в беспилотных системах, причем не только авиационных, но и наземных и морских является компьютерное зрение и распознавание образов, хотя для каждого вида беспилотных систем требуется создавать и обучать свои нейросетевые модели.
"Если мы выполняем задачу навигации с помощью оптических инструментов, камер, то так как у БПЛА и беспилотного автомобиля разные ракурсы, то и обучать модели нужно по-разному. По-разному строить архитектуру нейросети", - рассказал РГ исполнительный директор АО "НПП "Радар ммс" Иван Анцев.
При этом, по словам эксперта, если рассматривать технологии вычисления, обработки данных, то между гражданскими БПЛА и беспилотниками специального назначения принципиальных различий нет. Такой фактор как надежность для гражданских беспилотников не менее важен, чем для спецтехники, потому что от нее зависит безопасность людей.
Рынок беспилотных авиационных систем (БАС) может стать мощным драйвером роста как для отечественной микроэлектроники (контроллеров управления, навигационных модулей пр. ), так и для интеллектуальных решений на основе искусственного интеллекта, которые нужны для вычислений "на борту", то есть, не в центре обработки данных (ЦОДе) , а на самом беспилотнике. Искусственный интеллект будет обеспечивать коррекцию маршрута, классификацию, распознавание объектов и их безаварийное расхождение в воздухе.
Все эти ИИ-решения связаны с вычислениями, связью, обработкой информации. Очевидно, что сегодня ключевым звеном сегодня любого роботизированного средства, будь то воздушное или морское судно или беспилотный автомобиль, являются вычислители/процессоры и сенсорика - бортовые инерциальные системы навигации, которые включают в себя акселерометры, гироскопы, датчики давления и их разработка и производство становится ключевой задачей для отечественной микроэлектронной промышленности.
Анцев оценивает российский рынок беспилотных систем в 2024 году более чем в 1 млн 200 тыс. А к 2030 году, по его мнению, объем рынка БПЛА, от самых маленьких до самых больших дронов, превысит 4 млн, что создаст огромный по российским мерка рынок для разработчиков ИИ-систем и производителей российской микроэлектроники.
Эксперты также считают, что автоматические беспилотные системы и роботизированные комплексы уже активно разрабатываются ВПК. Выступая на сессии форума, Микроэлектроника 2024 - "Технологии искусственного интеллекта и микроэлектроники для беспилотных систем и робототехники", начальник управления Министерства обороны Василий Елистратов отметил, что мир уже технологически готов к созданию нового робототехнического рода войск, а на горизонте 15-20 лет к реальным боестолкновениям между собой будут готовы полностью автономные боевые системы, функционирующие без участия человека.
Однако, несмотря на явный интерес со стороны ВПК всех индустриально развитых стран к искусственному интеллекту и робототехнике, более крупным рынком является все же гражданский сектор.
"При использовании ИИ доставка грузов происходит с минимальным вмешательством человека, когда оператор лишь загружает полетное задание в беспилотный летательный аппарат, а тот, кто загружает груз в БПЛА, просто нажимает кнопку старт. Квадрокоптер, вертолет или БПЛА самолетного типа взлетает и идет по маршруту. Если же на маршруте возникают какие-то помехи в виде беспилотных или пилотируемых воздушных судов, которые обозначены и зарегистрированы, то он их обходит и рассчитывает новую траекторию. То есть, делает все сам, потому что часть маршрута беспилотника часть может проходить в слепой зоне (где нет радио-, сотовой и даже спутниковой связи - ред.) то есть, когда оператор не взаимодействует с БПЛА и тот летит только под управлением автопилота, в котором работают элементы искусственного интеллекта", - рассказал эксперт.
Помимо навигации и управления ИИ в беспилотных системах и робототехнике может использоваться в предиктивной аналитике. В этом случае искусственный интеллект мониторит работу всех бортовых систем беспилотника и заранее сообщает о возможных технических проблемах.