В России планируется обучение нейронных сетей для обнаружения беспилотников с использованием искусственного интеллекта. Ученые намерены применить ИИ для анализа радиолокационных сигналов. Об этом сообщает comandir.com
Российские нейросети научатся обнаруживать беспилотники
В Тульском государственном университете (ТулГУ) начали заниматься обработкой радиолокационных сигналов с применением нейросетей, что стало значительным событием в инновационной сфере. Этим важным проектом займутся специалисты университета совместно с Центром беспилотных систем Тульской области.
Из пресс-релиза регионального правительства стало известно, что исследования будут финансово поддерживаться властями Тульской области. Они направлены на разработку инновационных методов распознавания беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с использованием нейросетей.
Для проверки эффективности новых методов специалисты планируют провести испытания на специальном полигоне с условиями ультразвуковой пеленгации. Главная цель этого проекта — научиться эффективно идентифицировать БПЛА, особенно малых размеров.
Таким образом, исследования, проводимые учеными ТулГУ, могут привести к важным открытиям в области обработки радиолокационных сигналов с применением нейросетей, что имеет большое значение для борьбы с беспилотниками и открывает новые перспективы в развитии технологий.
Эксперты в оборонно-промышленном секторе отмечают, что использование нейросетей в радиолокации значительно повышает вероятность распознавания дронов до 95%, согласно мировому опыту. Однако, по мнению ректора ТулГУ Олега Кравченко, в России пока недостаточно внимания уделяется применению систем искусственного интеллекта в радиолокации, хотя это является весьма перспективной областью. Возможно, в ближайшем будущем Россия сможет догнать и превзойти другие страны в этой области, открывая новые возможности для развития военно-промышленного комплекса.
Рост популярности и доступности БПЛА создает новые риски безопасности
Разговор с советником по экономике и социологии РАЕН, экспертом в области цифровых технологий и IT-менеджмента Антоном Балановым позволяет понять, что рост популярности и доступности беспилотных летательных аппаратов, включая малые дроны, представляет новые угрозы безопасности. Сталкиваясь с возможностью нарушения конфиденциальности и даже террористических актов, вопросы обеспечения защиты от несанкционированного проникновения дронов в критически важные объекты и места массовых мероприятий становятся крайне актуальными.
Специалист по внедрению искусственного интеллекта, основатель компании New Level AI Анна Дудник подчеркивает опасность, которую представляют малые дроны, способные использоваться для шпионажа, контрабанды и других противоправных действий. Это подчеркивает необходимость в разработке надежных методов обнаружения и нейтрализации таких устройств. Антон Баланов указывает на то, что малые дроны, вес которых не превышает 20 кг, представляют особую сложность для существующих систем обнаружения из-за своих малых размеров, высокой маневренности и способности летать на низких высотах. Именно поэтому специалисты из Тульского государственного университета стремятся сосредоточить усилия на разработке более эффективных методов выявления таких дронов.
Сегодня в мире применяются разнообразные технологии для обнаружения дронов, но у каждой из них есть свои плюсы и минусы. Например, радиолокационные системы успешно обнаруживают крупные беспилотники, но испытывают трудности при определении малоразмерных аппаратов. Акустические системы, в свою очередь, способны обнаруживать дроны по характерным звукам, однако их дальность и точность работы ограничены.
Для обнаружения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) широко используются оптические и тепловизионные системы. Однако эти методы требуют прямой видимости, что может быть ограничивающим фактором. С целью повышения точности часто применяется их комбинация, но такие комбинированные решения обычно имеют высокую цену.
В связи с этим, возникает вопрос о применении технологий на основе искусственного интеллекта. Эксперты отмечают, что нейронные сети обладают способностью значительно увеличить эффективность обнаружения дронов. Путем анализа больших объемов данных и выявления сложных паттернов, которые трудно обнаружить с использованием традиционных методов, нейросети могут стать эффективным инструментом в этой области.
Дополнительно, улучшенная обработка радиолокационных сигналов с помощью искусственного интеллекта позволит более точно идентифицировать малые дроны и снизить вероятность ложных срабатываний. Таким образом, интеграция технологий на основе искусственного интеллекта может значительно улучшить системы безопасности и контроля воздушного пространства в контексте обнаружения и идентификации БПЛА.
