Искусственный интеллект в беспилотниках сейчас — главный тренд и ключ к развитию отрасли. Рассказываем, почему эти системы так востребованы, как они устроены и в каком контексте существуют, а также какие перспективы есть у ИИ в беспилотной авиации.
Запрос на автономность и точность
Есть мнение, что искусственный интеллект — это та самая «ступенька», по которой развитие беспилотных авиационных систем по спирали выходит на новый уровень. Это не будущее, а реальность.
Беспилотные летательные аппараты, оснащенные системами ИИ, определенно выигрывают у своих «коллег» с просто полезной нагрузкой. Они могут строить необходимые траектории полета, оптимизировать миссии, обрабатывать большие данные с высокой скоростью прямо на борту и т.д. Такие БПЛА не только регистрируют данные окружающей среды — они с ней взаимодействуют.
Интерес к рынку отражается в ожиданиях. Цифры разнятся, но, согласно данным агентств, в 2023 году объем рынка составлял $14,5 млрд, а к 2025 уже $32 млрд. Прогноз на 2030 год в зависимости от базовых показателей разный — это и 84, и 120, и 200+ млрд долларов с темпом роста до 30%. Ожидается, что сам рынок беспилотников за этот же период должен вырасти до $260 млрд. Увеличение доли ИИ-сегмента объясняется спросом на автономность беспилотников, скорость и точность их работы.
Что могут беспилотники с ИИ
Оснащенность искусственным интеллектом значительно расширяет возможности дронов. И чем больше автономности и обученности — тем они шире. Вот несколько примеров сфер их использования.
Сельское хозяйство. ИИ позволяет сканировать посевы, оценивать здоровье растений, картировать сорняки с точностью выше 95%, находить признаки болезней растений, определять объем гербицидов или полива и многое другое. Эти данные помогают аграриям экономить ресурсы и тратить их целенаправленно. Прогнозы урожайности и оптимального времени сбора урожая дают возможность точнее корректировать экономические планы.
Инспекция инфраструктуры. Дроны с искусственным интеллектом качественно и быстро мониторят ЛЭП и другие высотные объекты, дороги, трубопроводы. Это сильно сокращает трудозатраты специалистов и убирает риски для них. Анализ данных ИИ выявляет даже небольшие дефекты, которые устраняют прицельно.
Ликвидация чрезвычайных ситуаций. Когда происходит стихийное бедствие или техногенная катастрофа, самое важное для спасения людей — скорость реагирования. Интеллектуальные дроны здесь незаменимы: они способны облетать большие зоны, обнаруживать пострадавших, в том числе под завалами, и посылать сигналы спасателям, оценивать ущерб и определять угрозы.
Как работает искусственный интеллект в БПЛА
Работа ИИ в беспилотных летательных аппаратах включает в себя несколько сегментов, не только получение данных, их обработку и анализ. И главное преимущество интеллектуальных систем в том, что они постоянно самосовершенствуются благодаря машинному обучению.
1. Слияние сенсорных данных. Дроны собирают информацию с помощью фото- и видеокамер, инфракрасных датчиков, тепловизоров, LiDAR и других инструментов. ИИ аккумулирует ее воедино и интерпретирует, чтобы понимать окружение и строить сценарии.
2. Компьютерное зрение (Vision AI) дает дронам возможность распознавать объекты, классифицировать и взаимодействовать с ними. В его основе — сверточные нейронные сети, предназначенные для обработки видео и фото. В дронах используют и другие алгоритмы, например, кластеризацию для дешифрования и YOLO для обнаружения объектов в реальном времени.
3. Автономная навигация. Система SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) позволяет беспилотникам одновременно составлять карту местности и определять свое положение. Благодаря этому беспилотник точно понимает, где находится, и может работать в зонах без GPS.
4. Контроль и принятие решений. На основе анализа данных в режиме реального времени, восприятия среды и миссии, ИИ позволяет дрону самостоятельно принимать решения — менять траекторию, скорость, облетать препятствия, реагировать на непредвиденные ситуации.
5. В случае использования нескольких дронов ими управляют с помощью роевого интеллекта (Swarm Intelligence), который создается на принципе поведения групп социальных животных и насекомых, например, голубей или пчел. Благодаря природоподобным технологиям машины взаимодействуют быстро и эффективно.
6. Периферийные вычисления отвечают за независимость действий беспилотника. Благодаря им ИИ производит обработку и анализ данных непосредственно на борту, не соединясь с наземным сервером.
От борьбы с сорняками до птиц-перехватчиков
Чтобы эффективнее бороться с сорняками, надо уничтожать их в зачатке — решили исследователи сельского хозяйства из Швейцарии и использовали интеллектуальный беспилотник для мониторинга инвазивных видов. Была предложена интегрированная методология для картирования растительности на примере буйволиной травы и спинифекса. Подход продемонстрировал уровень обнаружения 96,75 % и 96,00 % для одиночного картирования соответственно. Это показало, что сбор данных с помощью БПЛА помогает обнаружить сорняки на ранних стадиях.
В Руанде дроны с ИИ используют для транспортировки крови, которая особенно чувствительна к жарким условиям. В Руанде гористая местность, и доставлять медицинские материалы с ограниченным сроком годности затруднительно. Страна стала первой в Африке, которая внедрила беспилотную доставку крови и других препаратов с помощью беспилотников Zipline. Они летают на расстояние до 80 км от дистрибуционного центра и развивают скорость до 128 км/ч. Система позволила сократить время доставки до 15-45 минут вместо нескольких часов, в том числе в труднодоступные районы, и спасла тысячи жизней.
В России разработали технологию, которая позволяет отличать беспилотники от птиц с помощью ИИ. При моделировании откликов учитываются конструктивные особенности конкретного типа беспилотника. Чтобы нейросеть не путала птиц с БПЛА, модель детектирует размеры крыльев и тела птицы, а также их маховые движения. Эта технология перспективна для объектов инфраструктура, где важно воздушное пространство, например, аэропортов.
Как сейчас и что потом?
Сейчас главный сегмент использования интеллектуальных дронов и в России, и в других крупнейших странах — военный. Прогнозируется, что ведущими направлениями развития станут логистика и электронная коммерция. Ключевыми могут стать прорывы в улучшении компьютерного зрения, бортовой обработке данных и роевом интеллекте и транспорте. У дронов «умных» дронов также есть перспективы в космосе, морском деле, охране природы.
Главная цель развития отечественных интеллектуальных систем — достижение технологического суверенитета в производстве ИИ-чипов, программного обеспечения и сенсоров. Для этого в том числе необходима государственная поддержка, и недавно премьер-министр РФ Михаил Мишустин подтвердил это. И третий компонент успеха — это сильные специалисты в области IT и инженерии.