Названы два ключевых направления автономного управления дронами в России
Такие решения позволяют дронам выполнять задачи с минимальным участием оператора, повышая точность, скорость реакции и устойчивость к внешним помехам. По словам основателя учебного центра беспилотной авиации, академика Российской инженерной академии Максима Кондратьева, подобные технологии уже не только тестируются, но и применяются на практике.
В беседе с «Лентой.ру» он уточнил, что на сегодняшний день автономные системы управления БПЛА в России в основном ориентированы на выполнение военных задач. Речь идет о сценариях, где особенно важны оперативность, возможность работы в сложных условиях и снижение риска для личного состава. При этом в гражданской сфере подобные технологии пока используются значительно реже, чем в оборонном секторе.
«Действительно, у нас активно разрабатываются, тестируются и используются системы автономного управления на базе искусственного интеллекта. В данный момент это, естественно, только для решения военных задач», — пояснил специалист.
Эксперты отмечают, что развитие ИИ в беспилотной авиации открывает широкие перспективы и в будущем может найти применение не только в военной области, но и в гражданских направлениях — например, в мониторинге территорий, поисково-спасательных операциях, сельском хозяйстве и логистике. Однако для массового внедрения таких систем в мирный сектор потребуются дополнительные испытания, нормативное регулирование и отработка вопросов безопасности.
По его словам, развитие автономного управления сегодня идет сразу по двум ключевым направлениям, и каждое из них решает свою задачу на поле боя и в гражданских сценариях. Первое направление связано с навигацией, в которой активно используются элементы искусственного интеллекта. В частности, речь идет об оптической навигации: камера, установленная в нижней части беспилотника, сканирует поверхность под аппаратом, сопоставляет изображение с эталонными данными и тем самым помогает определить координаты без опоры на глобальные спутниковые системы. Такой подход особенно важен там, где сигнал GPS может быть подавлен или отсутствовать вовсе.
Второе направление — это системы автоматического обнаружения, распознавания и сопровождения целей. Они позволяют беспилотнику самостоятельно находить объекты, классифицировать их и удерживать на них наведение, снижая нагрузку на оператора и повышая скорость реакции. Подобные технологии становятся все более значимыми по мере того, как автономные платформы получают больше вычислительных возможностей и более совершенные алгоритмы обработки данных.
Если говорить о дистанционном управлении из другой точки России, то здесь, как подчеркнул Кондратьев, решающим фактором остается наличие устойчивых каналов связи. Без надежной передачи данных полноценное управление дроном на больших расстояниях становится крайне затруднительным, особенно в условиях помех и высокой нагрузки на инфраструктуру. Именно поэтому развитие спутниковых и наземных систем связи напрямую связано с перспективами удаленного контроля беспилотников.
Он отметил, что российский аналог Starlink — система «Рассвет» от бюро «1440» — пока находится на раннем этапе развития и насчитывает около 10 спутников. Для создания полноценно работающей орбитальной группировки, способной обеспечить стабильное покрытие и высокую пропускную способность, потребуется еще несколько лет. Аналитик уточнил, что речь идет не только о запуске дополнительных аппаратов, но и о создании всей необходимой наземной и программной инфраструктуры, без которой система не сможет работать в полном объеме.
Таким образом, дальнейшее развитие автономных и дистанционно управляемых беспилотных систем будет зависеть сразу от двух факторов: совершенствования алгоритмов искусственного интеллекта и расширения надежной сети связи. Именно сочетание этих технологий позволит дронам действовать более самостоятельно, точно и эффективно в условиях быстро меняющейся обстановки.
В последние годы беспилотные технологии в России развиваются особенно быстро, и одной из самых заметных тенденций стало внедрение сетевых решений для координации целых групп дронов. По словам Кондратьева, уже активно используются меш-сети на цепочках беспилотников серии «Герань»: когда в воздух поднимаются десятки аппаратов, они выстраивают единую распределённую инфраструктуру связи, которая позволяет сохранять управление даже на значительном удалении, за пределами прямой видимости. Это существенно расширяет возможности применения беспилотных систем в условиях, где традиционные каналы связи оказываются ограничены или уязвимы.
Подобные технологии показывают, что современный беспилотный комплекс — это не просто летательный аппарат, а часть сложной цифровой экосистемы, в которой важны связь, навигация, устойчивость к помехам и способность к автономной работе. Государство, как отметил Кондратьев, делает основной акцент на разработке, серийном выпуске и дальнейшем масштабировании прежде всего военных технологий, поскольку именно они сегодня задают темп технологического прогресса в этой сфере. В дальнейшем ожидается, что такие решения будут становиться ещё более устойчивыми, адаптивными и эффективными в самых разных условиях применения.
Ранее также сообщалось, что искусственный интеллект, интегрированный в российские беспилотные летательные аппараты «Молния-2», помогает им успешно противостоять радиопомехам. В Министерстве обороны России пояснили, что программное обеспечение этого высокотехнологичного БПЛА содержит элементы ИИ, благодаря которым аппарат способен преодолевать помехи в эфире и продолжать выполнение задачи. Кроме того, система машинного зрения позволяет дрону распознавать и сопровождать цель, повышая точность и надёжность его работы даже в сложной помеховой обстановке.
Таким образом, развитие беспилотной авиации всё чаще связано не только с увеличением дальности или скорости полёта, но и с совершенствованием интеллектуальных алгоритмов, сетевого взаимодействия и устойчивости к внешнему воздействию. Именно сочетание этих факторов делает современные БПЛА более самостоятельными, технологичными и эффективными в боевых условиях.
Источник и фото - lenta.ru
