Об этом сообщает газета "Известия", ссылаясь на пресс-службу регионального правительства. Проведение апробации результатов проекта запланировано на специально созданном полигоне с ультразвуковой пеленгацией.

Специалисты оборонно-промышленных производств оценивают, что применение нейросетей в радиолокации может увеличить вероятность распознавания дронов до 95%. Это значительный прогресс в области безопасности и защиты. Однако, ректор ТулГУ Олег Кравченко отмечает, что в России применение систем искусственного интеллекта (ИИ) в радиолокации пока еще является недостаточно исследованным направлением.

Разработка и внедрение нейросетей в радиолокацию может иметь широкий спектр применения, включая обнаружение и отслеживание объектов воздушного пространства, контроль и наблюдение за границами, а также военные операции. Это открывает новые возможности для повышения эффективности и точности радиолокационных систем в России. ТулГУ, с его опытом и экспертизой в области искусственного интеллекта, играет важную роль в развитии этой технологии и ее внедрении в практическую деятельность. Грантовая поддержка от властей региона является признанием значимости и перспективности данного проекта.

Современные технологии, включая беспилотники, становятся все более популярными и доступными. Однако, как отмечает советник по экономике и социологии РАЕН, эксперт по цифровым технологиям и IT-менеджменту Антон Баланов, такое развитие также создает новые угрозы для безопасности. В частности, вопросы защиты от незаконного проникновения беспилотных летательных аппаратов становятся все более актуальными.

Анна Дудник, специалист по внедрению искусственного интеллекта и основатель компании New Level AI, подчеркнула, что особую опасность представляют малые дроны. Эти устройства могут быть использованы для шпионажа, контрабанды и даже для осуществления различных атак. В связи с этим возникает необходимость в разработке надежных методов обнаружения и нейтрализации таких дронов.

Следовательно, важно развивать не только сами технологии беспилотников, но и системы защиты от их злоупотребления. Взаимодействие между специалистами в области безопасности и разработчиками дронов становится ключевым аспектом в обеспечении безопасного использования этой технологии в будущем.

Эксперт Баланов подчеркнул, что с ростом популярности малых беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) возникает необходимость в эффективных методах их выявления. Он отметил, что малые БПЛА, весом менее 20 килограммов, представляют особую сложность для обнаружения из-за своего небольшого размера, высокой маневренности и способности летать на низких высотах.

Сотрудники ТулГУ решили акцентировать внимание на разработке новых технологий для выявления малых дронов, учитывая их потенциальную опасность. В настоящее время в мире уже используются различные методы и системы выявления дронов, каждая из которых обладает своими преимуществами и недостатками, подчеркнул эксперт.

По словам Баланова, радиолокационные системы успешно обнаруживают крупные беспилотники, однако сталкиваются с трудностями при определении малых. В то же время, акустические системы способны обнаруживать дроны по звуковым сигналам, но их дальность и точность работы ограничены. В связи с этим разработка комплексных методов выявления малых БПЛА становится актуальной задачей для научного сообщества.

В современном мире нейросети играют все более важную роль в области выявления и противодействия беспилотникам. Дудник добавила, что для визуального выявления беспилотника также применяются оптические и тепловизионные системы, однако им нужна прямая видимость. Все эти методы зачастую сочетаются для повышения точности, но комбинированные решения отличаются повышенной ценой.

Важным прорывом в данной области являются технологии на основе искусственного интеллекта. Баланов сказал, что сейчас нейросети могут анализировать большие объемы данных с различных акустических датчиков, радаров и камер, а потом на основании этих сведений выявлять классические признаки дронов. Технологии на основе ИИ позволяют автоматизировать процесс распознавания БПЛА всех типов в режиме реального времени и могут интегрироваться с системами противодействия. Выходом как раз и могли бы стать технологии на основе ИИ, считает она.

Эти инновационные подходы не только улучшают эффективность обнаружения и противодействия беспилотникам, но и обеспечивают более быструю и точную реакцию на потенциальные угрозы. Внедрение технологий на основе искусственного интеллекта в сферу борьбы с незаконным использованием дронов открывает новые перспективы в обеспечении безопасности и контроля в воздушном пространстве.

Специалисты ТулГУ также активно занимаются исследованиями в области технологии обработки радиолокационных сигналов с использованием нейросетей. Они разрабатывают методы обнаружения и классификации целей, которые могут быть эффективно применены для выявления различных типов целей, включая беспилотные летательные аппараты (БПЛА). Это передовая область исследований, которая активно развивается не только в России и Китае, но и в других странах мира.

Основатель российско-китайской транспортной компании RusTransChina, Александр Стрельников, подчеркнул, что Китай также активно развивает технологии обработки радиолокационных сигналов при помощи нейросетей. Исследователи из Китайской академии наук создали метод обнаружения и классификации целей с использованием искусственного интеллекта (ИИ), который успешно идентифицирует различные типы целей, включая самолеты, ракеты и корабли.

По мнению экспертов, перспективы использования ИИ для выявления БПЛА выглядят многообещающими. Работа специалистов ТулГУ в этой области является важным вкладом в развитие данной технологии. Они продолжают исследования и эксперименты, чтобы улучшить эффективность и точность выявления БПЛА с помощью нейросетей. Это открывает новые возможности для различных сфер, включая обеспечение безопасности и защиту национальных интересов.

Ранее стало известно, что научно-производственное объединение "Кайсант" создало купольную станцию подавления FPV-дронов К-1000. Она предназначена для защиты любой бронетехники и транспорта. По словам директора по развитию предприятия Алены Баландиной, система выполнена в форм-факторе чемоданчика и весит два килограмма.

Эксперт по технологиям безопасности Андрей Баланов дополнил, что нейросети уже демонстрируют высокую эффективность в анализе многопрофильных данных для обнаружения дронов. Он также отметил, что интеграция ИИ-алгоритмов с различными сенсорами позволяет создавать адаптивные системы противодействия беспилотникам.

С учетом быстрого развития технологий искусственного интеллекта следует ожидать, что скоро такие системы станут стандартом для защиты гражданских и военных объектов, подытожила главный инженер по безопасности Наталья Дудник. Возможности нейросетей и ИИ в области обнаружения и противодействия дронам продолжают расширяться, что открывает новые перспективы в обеспечении безопасности.

В Москве, столице России, наблюдается стремительное развитие технологий беспилотных систем. Эксперты отмечают, что использование беспилотников в бизнесе становится все более популярным и востребованным. Новые технологии позволяют автоматизировать процессы, увеличивая эффективность и снижая затраты.

В современном мире беспилотники нашли применение в самых различных сферах бизнеса, начиная от доставки товаров и услуг до наблюдения за объектами и мониторинга территорий. Компании активно внедряют беспилотные системы, чтобы улучшить свою конкурентоспособность и оперативность в решении задач.

Однако, помимо явных преимуществ, существуют и некоторые вызовы и проблемы, связанные с использованием беспилотников в бизнесе. Например, вопросы безопасности, регулирования и конфиденциальности данных требуют серьезного внимания и разработки соответствующих механизмов защиты.