ИИ в беспилотной авиации: разработчик рассказал о проекте умного дрона «Аврора-1МТ»

В Московском авиационном институте разработали беспилотный летательный аппарат (БЛА) «Аврора-1МТ», который при помощи искусственного интеллекта способен обрабатывать информацию о наземных объектах непосредственно в воздухе. Для каких задач может быть использован беспилотник, какие перспективы он открывает перед разными отраслями и как ещё его планируют усовершенствовать разработчики, рассказал заместитель директора IT-Центра МАИ Пётр Ухов.

Пётр, прежде всего хотелось бы представить вас: расскажите немного о себе и направлениях в IT-Центре МАИ, которые вы возглавляете.

Я являюсь заместителем директора IT-Центра МАИ по исследованиям и разработкам. Организовываю работу нескольких проектных команд, которые состоят из студентов и преподавателей, научных сотрудников. Вместе мы решаем задачи, связанные с разработкой ПО — софтов для нейросетей, создаём различные веб-сервисы, в том числе касающиеся БЛА, занимаемся симуляторами полётов, визуализацией, полётными контроллерами, системами управления беспилотниками. Именно в работе с беспилотниками нам удалось объединить наши компетенции в области систем управления (автопилот) и систем, связанных с ИИ (наш опыт в нейросетях).

В рамках стратегического проекта «Аэромобильность», который университет реализует как участник программы «Приоритет-2030», вы с командой разработали беспилотный летательный аппарат «Аврора-1МТ». Расскажите о вашей разработке: что собой представляет дрон?

Это новый продукт. Хотя, конечно, и в России, и в мире есть дроны с использованием ИИ, которые применяются для разных целей. Но наш аппарат всё же уникален: в нём есть собственный полётный контроллер, объединённый с бортовым вычислителем, стоит специальный процессор для решения задач ИИ. Этот летательный аппарат создали в Дирекции «Аэромобильность» МАИ, а наш IT-Центр для него создаёт ПО.

Мы с помощью полётного контроллера учим беспилотник правильно летать и выполнять фигуры высшего пилотажа, работать в автоматическом режиме, тренируем ИИ под разные задачи. А задач много: дефектоскопия, сельское хозяйство, поиск объектов. И БЛА может выполнять типовые действия автономно: найти объект (допустим, в сельском хозяйстве — сорняки), автоматически подлететь к нему, произвести съёмку, отправить результат на наземную станцию или веб-сервис. С помощью модуля ИИ (вычислителя) можно определять любые объекты, осуществлять их подсчёт (скажем, сосчитать, сколько капусты растёт на поле), выполнять какие-то действия с камерой (зум, фокусировка), и всё это в автоматическом режиме.

Мы создали своего рода летающую лабораторию, с помощью которой отрабатываем решения для разных задач. И в дальнейшем эта платформа с набором определённых решений может стать коммерческим продуктом.

На каком этапе находится разработка?

Есть ряд продуктов, работа над которыми завершена. То есть уже имеется ряд решений для определённых заказчиков: например, подсчёт объектов в сельском хозяйстве, автоматический облёт опор высоковольтных линий и съёмка объектов интереса. Ну а другие продукты, как, например, поиск людей, идентификация автотехники, находятся в процессе разработки.

Аппарат в перспективе может быть задействован в поисковых операциях?

Да, верно. Мы участвовали в конкурсе Up Great 2023: в лесном массиве аппарат находил манекены, реальных людей, причём наполовину скрытых за деревьями, наносил информацию на карту, чтобы спасатели могли быстро до них добраться.

Расскажите, пожалуйста, как этот БЛА ориентируется в пространстве, как устроена навигация.

Сейчас он ориентируется по GPS-сигналу. В случае потери сигнала БЛА может осуществлять навигацию по видеокамере, чтобы в безопасном режиме вернуться на точку старта. Ну и поскольку навигационное поле иногда бывает нестабильным, мы разрабатываем систему автономной навигации.

Реализация данного проекта — это реакция на тренд сегодняшнего дня: внедрение ИИ во все сферы нашей жизни, в том числе в беспилотные системы?

ИИ применяется в разных сферах, и есть программы внедрения в авиации. И если основные сложности в применении ИИ в большой авиации связаны с нормативным регулированием, то в использовании технологии в беспилотниках есть важный нюанс — это размер летательного аппарата. Ведь размер беспилотника небольшой. Чтобы функционировала система ИИ, мы используем специальные графические вычислители. Их необходимо аккуратно разместить на борту, учесть, чтобы система не потребляла много энергии, работала быстро: для БЛА время, за которое нейросеть успевает обработать картинку с камеры, составляет около 20 миллисекунд, что позволяет использовать решение при определённых скоростях полёта.

Наша идея заключается в том, чтобы не просто использовать нейросеть, а полноценно интегрировать систему на борт. Облегчение, ускорение работы ИИ — целый пласт задач, который мы решаем в рамках проекта вот уже два года.

А если говорить про коммерциализацию проекта?

«Аврору-1МТ» разрабатывают студенты и научные сотрудники. Основная задача — отладка процессов, обучение студентов, а коммерция и массовое производство — это скорее на перспективу. Наш приоритет — это обучение и подготовка элиты инженерных кадров.

В нашей стране пока не готова система управления воздушным движением с участием беспилотников, есть нормативные ограничения, достаточно продолжительна процедура сертификации, получения разрешения на полёты. Всё это ещё предстоит решить, чтобы беспилотники над нами летали, не падали, были безопасны и решали свои задачи.

И тем не менее, кто ваши потенциальные клиенты?

Это такие отрасли, как сельское хозяйство, надзорные органы, строительство.

Что сегодня умеет аппарат? Чему планируете обучить?

В первую очередь, стоит задача автономной навигации, планируем расширить перечень нейросетей, которые могут работать на борту, и соответствующих алгоритмов управления. Обсуждаем с одним из регионов интересную задачу в области сельского хозяйства: идентификацию вредителей на полях. А если говорить о том, что умеет наш дрон, то это выполнение автономных миссий и решение конкретных задач: облёт каких-либо объектов (телеграфные столбы, высоковольтные мачты, объекты в области строительства).

Как обычно проходят испытания?

Сначала готовятся гипотезы, проходит тестирование на симуляторах, затем — предполётная подготовка и тестирование беспилотника на земле. Ну а после этого выезжаем на наш аэродром Алферьево, где ставим лётный эксперимент. Так проверяются и оборудование, и железо, и ПО. После этого с беспилотника снимаем полётные логи и анализируем их в лаборатории: как отработали сеть, полётный контроллер, соответствующие подсистемы. Смотрим, где можно улучшить и ускорить.

«Аврора-1МТ» — это следующее поколение по сравнению с системой «Контур», верно? В чём отличие?

«Аврора» — более автономный аппарат. А «Контур» задуман как беспилотник-охранник, который летает на небольшом удалении от объекта. Потому и работают они по-разному. Вся обработка у «Контура» осуществляется на земле, на специальном сервере. «Аврора» обрабатывает данные в воздухе, причём целевым образом готовится к выполнению одной или двух миссий, то есть имеет специализированное применение. А у «Контура» 16 нейросетей, восемь из них нацелены на то, чтобы идентифицировать разного рода нарушения с воздуха и сообщать о них охране. Это разные продукты, с разной архитектурой.

Какие планы относительно проекта?

В данный момент «Аврора» — это хорошая платформа для запуска нейросетей и отладки алгоритмов. В планах её совершенствование и создание новых модификаций.

Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России