Технологии искусственного интеллекта активно проникают в сферу беспилотной авиации

Искусственный интеллект (ИИ) постепенно становится обязательным направлением развития практически любой российской компании. На алгоритмах ИИ базируются процессы на многих промышленных предприятиях, но в сфере беспилотной авиации они пока применяются редко. 

Причина тому – регуляторные ограничения на полеты беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), а также психологическая неготовность передавать нейросетям контроль над критически важными процессами, которые могут обернуться непоправимыми последствиями. Отчасти дроны уже можно назвать автономными, поскольку они могут самостоятельно перемещаться по заданной программе: вылетать из одной точки и садиться в другую. Тем не менее функции управления, оперативного вмешательства и принятия решения все равно остаются за человеком.

Софт БАСу голова

Программное обеспечение (ПО) является «мозговым центром» беспилотной авиационной системы (БАС), который формирует правила ее работы и ставит задачи. Тем не менее, хотя российский рынок разработчиков ПО для БАС достаточно развит, а ИИ потенциально может широко применяться в этой сфере, учить машину думать самостоятельно пока рано, считает заместитель генерального директора «Геоскана» по стратегическим проектам Андрей Грудев. 

Встроить ИИ в имеющееся решение вполне возможно, но большинство программных продуктов для БАС сегодня являются проприетарными, т. е. закрытыми, что осложняет понимание внутренних процессов, говорит генеральный директор компании – участника рынка Национальной технологической инициативы (НТИ) «Аэронет» «Аэромониторинг мастер» Олег Шилов. Яркий пример «закрытых разработок» – решения китайской DJI, а из российских компаний можно выделить «Геоскан», разрабатывающий софт для своих беспилотников «с нуля», поясняет ведущий эксперт Центра компетенций НТИ «Искусственный интеллект» на базе МФТИ Александр Родин. 

В то же время российские производители БПЛА пользуются и открытыми платформами для совместной разработки типа ArduPilot или Pixhawk, говорит Родин. «Благодаря огромному количеству пользователей во всем мире, выполняющих функции бесплатных тестировщиков, открытое ПО застраховано от «детских болезней» – сбоев и некорректной работы, которые в силу быстрого развития отрасли крайне вероятны», – замечает он. 

По словам Шилова, весь софт для БАС можно условно разделить на несколько сегментов: учебные, для планирования полетов беспилотных воздушных судов (БВС), для взаимодействия с органами по организации воздушного движения, для обработки цифровых данных с сенсоров и камер, для дистанционного управления и посадки, для мониторинга и защиты воздушного пространства и др.

Преодолевая зависимость 

Как и в других сферах, в сфере БАС существуют сложности с доступом к вычислительным мощностям, которые являются «топливом» как для функционирования ИИ, так и полетов дронов. Большую часть комплектующих, включая источники питания, полетные контроллеры, винтомоторные группы и полезные нагрузки (приборы, датчики и т. п. – «Ведомости. Промышленность и инфраструктура»), отечественные разработчики заказывают в Китае, а затем собирают в готовое решение под определенные задачи, говорит Родин. Главная трудность в локализации производства дронов заключается в том, что большинство предприятий не обладают необходимым масштабом и мотивацией для создания собственной программно-аппаратной платформы вне зависимости от того, открытая она или проприетарная, говорит эксперт. 

К тому же вся полетная электроника и инфраструктура связи базируются на закрытых протоколах или протоколах, работающих только с ПО конкретного производителя, что сулит дополнительные препятствия и сужает возможности для российских производителей ПО, обращает внимание коммерческий директор «Лаборатории будущего» Павел Камнев. 

Ускорить процесс развития отечественных технологий позволит решение трех основных задач, считает глава агрохолдинга «Лазаревское» Кристина Романовская. Первое – создание инфраструктуры, т. е. безбарьерного доступа к современным серверам, сенсорным устройствам и «железу» для разработки и испытаний. Второе – наличие высококвалифицированных узконаправленных специалистов, например по компьютерному зрению. Третье – разработка общих стандартов и протоколов для взаимодействия между БПЛА и другими авиационными системами.

В полете и в раздумьях

В России уже есть наработки в части применения ИИ в беспилотии. В ИТМО есть проект «Мастерская роевой механики», в рамках которого ведется разработка системы ВОСТОК (высокопроизводительная оптоэлектронная система точного определения координат), рассказывает руководитель проекта, доцент факультета безопасности информационных технологий ИТМО Андрей Бойко. Проект должен решить две задачи: это создание высокоманевренного автопилота, который превзошел бы пилотов-спортсменов, управляющих дронами на гонках, и вторая – разработка алгоритмов управления группой, или «роем», беспилотников. 

«Алгоритм обучается налетом огромного количества километров. С помощью машинного обучения задача, поставленная человеком в общем виде, трансформируется в детальные траектории, маневры и летные алгоритмы», – объясняет Бойко. Рой беспилотников позволяет комбинировать разные типы летательных аппаратов для решения конкретной задачи. Например, одну группу дронов можно оснастить хорошей камерой для поиска человека, вторую – более совершенной навигационной системой, третью – ретрансляторами для быстрой передачи сигнала с места происшествия. И тогда рой как единое целое выполняет одну общую задачу, говорит ученый.

Варианты группового применения дронов сейчас активно прорабатываются, подтверждает заместитель руководителя центра проектной деятельности Передовой инженерной школы радиолокации, радионавигации и программной инженерии МФТИ Дмитрий Курулюк. Это существенно повышает эффективность использования беспилотников и расширяет класс решаемых задач, говорит он. 

Когда речь заходит о дронах под управлением ИИ, то в первую очередь подразумевается технология машинного зрения для идентификации объектов, отмечает директор компании «RuDrones. Беспилотные технологии» Дмитрий Дацыков. В большей степени машинное зрение применяется сейчас в военных целях или при спасении потерявшихся людей, говорит он. Но если в военной сфере научились определять объекты на земле, то идентифицировать объекты по схеме «свой – чужой» пока не получается, поэтому ведутся активные разработки в этом направлении. 

В гражданской сфере помимо спасательных операций есть опыт применения машинного зрения в промышленности, продолжает Дацыков. Например, беспилотники ведут мониторинг трубопроводов для того, чтобы избежать несанкционированного подключения к ним, и используются для отслеживания появления новых объектов (людей, автотранспорта и проч.) в зоне наблюдения на вверенной территории. Также ИИ может анализировать изображения с дронов в сельском хозяйстве, что, например, позволяет определять границы полей и состояние посевов, говорит директор Центра компетенций аэрокосмических технологий холдинга Т1 Константин Шадрин. Алгоритмы машинного обучения используются и для упрощения аналитики, расчетов и вычислений, добавляет он.

Регуляторные препоны

Авиационная отрасль серьезно зарегулирована, в том числе и в части использования БПЛА, отмечает генеральный директор научно-исследовательского центра «Аэроскрипт» Алексей Хрипунов. Все нормы, касающиеся управления гражданскими летательными аппаратами, в нашей стране базируются на требованиях Международной организации гражданской авиации, поэтому применение ИИ в беспилотниках находится «в зачаточном состоянии», соглашается Грудев. «Сегодня эти требования предполагают обязательное наличие внешнего пилота в контуре управления БВС, а полеты в полностью автономном режиме пока лишь являются предметом дискуссий. Обсуждение проблематики дронов с ИИ несколько преждевременно», – обращает внимание он. Дацыков добавляет, что пока не очевидна и коммерческая эффективность применения дронов, управляемых ИИ.

Системы ИИ, как и любое ПО, требуют серьезной защиты от несанкционированного внешнего вторжения, а также от утечек обрабатываемых данных, предостерегает Грудев. В случае ошибок в принятии решения со стороны ИИ должны быть предусмотрены сценарии перехода БАС в аварийный режим полета или на внешнее управление, говорит Шилов. Технологиям сегодня требуется не столько регулирование, сколько кооперация научных центров и промышленности для решения поставленных задач, замечает он. Для обеспечения безопасности необходимо сформировать регламенты и ограничения для использования ИИ в БАС, создать наземную инфраструктуру контроля и средства противодействия вражеским аппаратам, заключил Камнев.