О значении беспилотных летательных аппаратов в специальной военной операции не говорит только ленивый. Украинский конфликт демонстрирует масштабность применения беспилотных систем. Помимо беспилотников самолетного типа в ходе спецоперации для решения различных задач широко используются FPV-дроны. Современные информационные технологии и искусственный интеллект оказывают непрерывное влияние на совершенствование возможностей беспилотных авиационных систем. Так, в последнее время в этой отрасли уделяется большое внимание тематике донаведения дронов на цель. О том, на каких принципах строится механизм донаведения, как машинный интеллект рассчитывает полет ударного коптера, а также о других результатах работы в этой сфере рассказал в интервью корреспонденту РИА Новости Александру Пинчуку генеральный директор АО "Площадь" Никита Маслак.
— Никита Юрьевич, расскажите, пожалуйста, что такое донаведение беспилотников (дронов) на цель? Не раскрывая детали и нюансы, как пишутся и претворяются в жизнь программные алгоритмы?
— Для лучшего понимания, что такое донаведение, стоит сначала объяснить логику работы дрона и вытекающие из этого проблемы. Дроны в большинстве своем связаны с оператором по радиоканалу, а следовательно, эта связь подвержена помехам. Основные источники помех — это средства РЭБ. В последнее время их устанавливают на каждый танк, БМП, бронетранспортер, бронемашину и даже на пикап. В результате дрон зачастую уже в нескольких сотнях метров от цели может потерять связь и, как следствие, не поразить цель.
Кроме того, есть еще проблема потери связи из-за ухода дрона за радиогоризонт — радиоволны плохо проникают сквозь деревья и постройки. Это также негативно влияет на успешность применения БПЛА. По опыту операторов, последние метры доведения дрона до цели оказываются самыми сложными, так как требуют хорошего навыка пилотирования. Поэтому для более эффективного поражения целей логично доверить последние несколько сотен метров полета математически точной машине, которая скорректирует курс и успешно выполнит поставленную задачу. Именно такие системы и называют сейчас донаведением. Это работает примерно так: оператор БПЛА во время полета замечает цель, либо ее детектирует машинное зрение и сигнализирует об этом. Затем он с помощью пульта осуществляет ее захват и включает режим автоматизированного полета, во время которого "искусственный интеллект" управляет дроном и выполняет поставленную задачу.
Сейчас довольно большая часть времени подготовки пилотов тратится именно на обучение точной доводке на последних метрах до цели. Использование систем донаведения позволяет в сжатые сроки подготовить специалистов, способных эффективно выполнять задачу, несмотря на малый опыт управления дроном, а значит — применение ударных беспилотников может стать более эффективным. Именно поэтому массовое внедрение систем донаведения даст ощутимое преимущество нашим операторам БПЛА и позволит увеличить долю успешных вылетов при меньшем времени подготовки операторов.
— Каких результатов в своей деятельности удалось достичь коллективу?
— Основным результатом за 2024 год я могу назвать успешную апробацию и релиз нашего модуля донаведения, который сейчас уже активно внедряется в войсках. Также мы выпустили разведывательный комплекс с функцией машинного зрения, позволяющий в автоматическом режиме искать цели и наносить их на карту. Оба этих комплекса мы уже начали активно переводить, насколько это возможно, на комплектующие отечественного производства.
Еще один довольно позитивный результат — нам удалось выстроить открытый диалог и наладить согласованную работу с представителями силовых ведомств, что в целом повысило скорость и эффективность внедрения различных разработок (причем не обязательно в сфере БПЛА). Проведение грамотной технической консультации позволяет точнее определять потребности пользователей, обоюдно анализировать предложения и возможности производителей.
Кроме того, стоит отметить, что в этом году мы получили два гранта от одного из крупных фондов на разработку новых систем. К сожалению, пока не могу раскрывать конкретное содержание этих разработок. Скажу лишь, что они весьма интересны и дают новые возможности нашим БПЛА.
— На какой стадии находятся работы по написанию программного обеспечения для дрона-ПВО?
— Работы над программным обеспечением для дрона-ПВО находятся в процессе его создания, мы активно тестируем и дорабатываем алгоритмы. Поскольку мы осознаем ответственность за результат, то дрон-ПВО выпустим на рынок только после того, как его эффективность станет приемлемой для использования. Вероятность перехвата, на наш взгляд, не должна уступать зенитной управляемой ракете.
Проблема с разработкой дрона-ПВО заключается в том, что он должен распознавать цели в условиях плохой видимости, то есть ночью, в тумане или во время дождя. Ведь враг может атаковать наши объекты в любую погоду и в любое время суток.
Кроме того, есть еще одна сложность в решении этой задачи. Это птицы. Машина должна уметь отличать вражеский дрон от голубя или утки, ведь и то, и другое летает и является выделяющим тепло контрастным объектом в небе. Сейчас мы активно работаем над этим вопросом.
— Что нового в подготовке расчетов БПЛА, учитывая накопленный опыт СВО? Какую роль в этом играет ваша организация в рамках взаимодействия с Минобороны РФ?
— За последние три года методики подготовки операторов сильно изменились. Это произошло во многом благодаря тому, что появился новый класс дронов – FPV, а также постоянно идет внедрение новых практик и технологий в этой области. Наша компания активно работает с подразделениями, использующими дроны с системой донаведения "Площади". Мы осуществляем обучение, техподдержку, а также совместно с представителями военного ведомства разрабатываем тактику различного применения изделий. Также мы активно консультируем силовые ведомства по вопросам БПЛА и ИИ, внедрению новых технологий и противодействию таковым.
— Как осуществляется машинное обучение БПЛА, и почему его стали называть искусственным интеллектом? Приведите пример, связанный с положительным опытом в этой работе за последнее время.
— Машинное обучение в целом – это многократное повторение одного и того же действия раз за разом в надежде на то, что машина его "освоит" и научится воспроизводить. В случае с БПЛА – это обучение навыкам различать объекты, удерживать цель в фокусе и летать так, чтобы вернуться на землю в запланированную точку. По логике работы машинное обучение довольно похоже на приобретение новых навыков человеком на основе полученных знаний и опыта, извлечения уроков из них и принятия обоснованных решений. Скорее всего именно поэтому его часто называют "искусственным интеллектом".
Если говорить об интересных примерах в работе по этому направлению, то мы сделали поисковую нейросеть для добровольческого отряда "ЛизаАлерт". Ее задача — поиск и обнаружение пропавших в лесу людей. Эксперимент показал, что наша разработка дала хорошие результаты на тестовых данных отряда. Теперь мы планируем провести испытания нейросети в реальных условиях.
— Никита Юрьевич, поделитесь планами на будущий год.
— В последнее время мы отмечаем для себя интересную тенденцию. В нашу компанию стали приходить люди совершенно далекие от инженерной сферы. Из абсолютно разных отраслей. Мы верим, что люди, умеющие паять и мастерить, снова окажутся "в тренде", и принесут максимум пользы нашей армии и стране в целом.
В 2025 году мы продолжим, как и раньше, создавать новые эффективные решения на ниве новых разработок в донаведении дронов, которые, уверен, помогут нашим войскам побеждать врага и продолжать идти вперед.
