Разработка самарских ученых минимизирует число нештатных ситуаций с дронами

Ученые Самарского университета имени Королева и Института систем обработки изображений РАН разработают на основе искусственного интеллекта единую экосистему безопасности для отечественных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).

Фото: предоставлено пресс-службой Самарского университета имени Королева

Разработка позволит упорядочить и автоматизировать полеты дронов и минимизировать количество потенциальных нештатных ситуаций на земле и в воздухе. В перспективе подобная единая экосистема поможет создать в нашей стране высокие стандарты безопасности для целой отрасли беспилотной авиации.

Профессор Артем Никоноров, директор Института искусственного интеллекта и руководитель Центра "Интеллектуальная мобильность многофункциональных беспилотных авиационных систем" Самарского университета имени Королева рассказал:

- Мы реализуем данный проект вместе с нашим индустриальным партнером - компанией-разработчиком беспилотных авиационных систем "Транспорт будущего". Как известно, эта компания создает сейчас на территории ОЭЗ "Тольятти" завод по производству гражданских беспилотников. Разрабатываемая нами система на основе нейросетей позволит увеличить безопасность эксплуатации беспилотников и свести к минимуму число возможных нештатных ситуаций, а также в перспективе поможет создать стандарты и правила движения в воздушном пространстве для всей будущей отрасли беспилотной авиации. Подобных систем в России пока нет.

Как отметил Артем Никоноров, количество беспилотников в различных сферах экономики с каждым годом будет только увеличиваться, и понятно, что когда в воздушном пространстве будут одновременно находиться, например, десятки тысяч дронов, никаких человеческих сил и никаких операторов не хватит следить за каждым из беспилотников, чтобы никто из них не нарушил правила движения и не создал потенциальную опасность для людей. На помощь придет искусственный интеллект, нейросети. Они, как электронные диспетчеры, будут контролировать перемещения дронов в сфере ответственности системы, в сложных ситуациях обращаясь, конечно же, за помощью человека.

В рамках этой системы автономные беспилотники будут автоматически следовать установленным правилам и стандартам движения и смогут с помощью нейросетей корректировать маршруты, например, из-за изменившихся погодных условий или возникшей опасности столкновения. Если БПЛА вылетит за пределы выделенного для него воздушного коридора, "электронный диспетчер" прикажет ему вернуться, а если он никак не отреагирует, например, из-за поломки, то система сможет принудить его к посадке в безопасном месте.

Сильно упрощая, можно сказать, что данная система должна стать для беспилотников неким подобием трех законов робототехники, сформулированных писателем-фантастом Айзеком Азимовым и запрещающих роботу наносить вред человеку и себе.

- Главное требование для появления и развития беспилотной авиационной отрасли - это максимальная безопасность дронов для человека и окружающей его среды, для важной инфраструктуры. Для примера: здания с лифтами стали повсеместно строить во всем мире только после того, как Отисом был изобретен автоматический ловитель - устройство, автоматически останавливающее лифт в случае обрыва троса. До этого лифты были весьма небезопасны. Поэтому подобная интеллектуальная система, обеспечивающая безопасность полетов БПЛА, несомненно даст толчок к развитию беспилотной авиационной отрасли в нашей стране, - подчеркнул Артем Никоноров.

Разработку системы ведут сотрудники университетского Центра "Интеллектуальная мобильность многофункциональных беспилотных авиационных систем". В настоящее время в состав команды центра входят более 50 ученых, являющихся сотрудниками Института искусственного интеллекта Самарского университета имени Королева и Института систем обработки изображений РАН.

Коллектив центра имеет значительный опыт выполнения научно-исследовательских и конструкторских работ в области искусственного интеллекта для таких заказчиков как ОАО "РЖД", Сбер и других. Центр накопил существенный опыт разработки систем компьютерного зрения и обработки мультимодальных данных.

Материал по теме

Полная версия