Российские ученые разработали универсальный симулятор для беспилотников, который способен смоделировать любую реальную ситуацию в полете. Сгенерированные им данные необходимы для обучения нейросетей, которые управляют дронами в ситуациях, когда оператор не может контролировать работу беспилотника. Например, из-за действия систем радиоэлектронной борьбы. По словам экспертов, отечественные программные продукты такого рода абсолютно необходимы, так как собрать примеры всех возможных вариантов событий в реальной жизни просто невозможно, а применение иностранных систем может привести к утечке технологий.
Симуляция реальных полетов
Ученые Московского авиационного института создали универсальную цифровую платформу для симуляции полетов беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). С ее помощью можно эффективно обучить искусственный интеллект (ИИ), который используется для управления дронами, в безопасных условиях, прежде чем устанавливать его на реальные дорогостоящие аппараты. Разработка создана в первую очередь для предприятий ОПК, однако ее можно использовать и для гражданских целей. Она может смоделировать любой возможный в полете сценарий и чтобы обучить нейросеть правильно на него реагировать. Программу уже используют в МАИ при проектировании новых алгоритмов для дронов. А пилотная версия системы тестируется у промышленного партнера.
— Цель проекта заключается в том, чтобы безопасно и комплексно отрабатывать алгоритмы искусственного интеллекта, который мы хотим встроить на борт. Например, одна из практических задач, которую можно решить с помощью симулятора, — это отработка навигации беспилотника в условиях, когда сигнал связи потерян и нужно безопасно найти путь домой до своей базы, — отметил руководитель лаборатории искусственного интеллекта института № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ Вадим Кондаратцев.
В отличие от аналогов разработка позволяет встраивать и тестировать различные ИИ-алгоритмы, например компьютерное зрение или обучение с подкреплением (метод, основанный на вознаграждении ИИ за правильные действия), на любом этапе смоделированного полета. Благодаря современным игровым движкам, включая отечественный игровой, система создает фотореалистичную картинку, имитируя то, что «видит» дрон, в том числе через высокотехнологичные системы визуализации, например инфракрасные.
— Преимущество этой платформы в том, что, во-первых, она объединяет передовые беспилотные технологии и возможности искусственного интеллекта. Во-вторых, моделирует не только отдельно взятые аспекты, но и всю обстановку в окружающем пространстве. В-третьих, это отечественная технология, — добавил Вадим Кондаратцев.
Предусмотреть все возможные варианты
При обучении нейросетей для управления БПЛА невозможно обойтись без симуляторов, так как в естественных условиях не получится собрать все возможные варианты реальных событий. А при формировании датасетов для тренировок важно учитывать все нюансы, даже освещенность местности, где проходит полет, пояснил «Известиям» заведующий кафедрой «СМАРТ-технологии» Московского политехнического университета Тимур Идиатуллов.
— Чтобы обучить нейросети, нужно показать все эти ситуации в виде датасета. Для него необходимо собрать большое количество часов видео, а потом его промаркировать. В симуляторе это сделать намного проще. И самое главное, дешевле, — сказал он.
Крупные мировые компании создают свои оригинальные симуляторы, однако их использование стоит очень больших денег. России нужны свои собственные разработки, которые позволили бы моделировать уникальные ситуации с национальной спецификой. Такие как техногенные катастрофы или секретные ноу-хау. Например, сейчас актуальны технологии с использованием роя дронов или группового перехвата цели. Если использовать иностранный продукт для формирования датасета, то нет гарантии, что разработка не «утечет» на иностранный сервер, добавил эксперт.
Сегодня ИИ обучают практически на «компьютерных играх». Чем реалистичнее в ней физика и графика, тем точнее можно натренировать нейросеть на принятие решений в различных ситуациях и усовершенствовать машинное зрение. Военное применение — основное для подобных технологий, поэтому критически важно разрабатывать свои собственные программные продукты и добиваться технологического суверенитета, считает научный сотрудник МГУТУ им. К.Г. Разумовского Сергей Курапов.
— Характеристики некоторых БПЛА секретны, и обучение ИИ с симуляцией таких дронов целесообразно проводить в закрытых программах. Боевые дроны с ИИ обучают в основном трем вещам: поиску цели, в том числе и замаскированной, самостоятельной ориентации в пространстве при потере сигнала и возвращению, выполнению боевого задания в автоматическом режиме. Также используется доводка до подтвержденной оператором цели, когда последние сотни метров ИИ сам управляет дроном, а оператор наблюдает, — сказал он.
Универсальность платформы позволит моделировать применение БПЛА на различных типах местности, будь то европейская часть России или пустыня, различные погодные условия. Нужно смоделировать не только ситуацию, в которой предстоит принять решение, но и ветвь последствий, которая за ними произойдет. Чем сложнее и больше уровней будет в сюжете симуляции, тем автономнее будет ИИ на выходе, добавил специалист.