Layer 1

Для повышения эффективности оптических детекторов дронов в Ростехе была создана нейросеть

ЦНИИ "Циклон" (входит в холдинг "Росэлектроника" Ростеха) разработал нейросеть для оптических детекторов беспилотников, позволяющую на 40% увеличить их дальность обнаружения. В пресс-службе госкорпорации сообщили об этом.

"ЦНИИ "Циклон" холдинга "Росэлектроника" (входит в госкорпорацию "Ростех") разработал нейросеть для оптических средств обнаружения беспилотных летательных аппаратов, которая позволит увеличить дальность их действия на 40%. Нейросеть предназначена для автоматизации работы оптических средств обнаружения беспилотников, сканирующих небо вокруг охраняемых зон. Технологии компьютерного зрения и искусственного интеллекта способны обнаружить летательный аппарат заранее, классифицировать его и в случае выявления угрозы уведомить оператора для дальнейшего принятия мер по подавлению БПЛА", - сообщили в госкорпорации.

Как подчеркнули в Ростехе, нейросеть позволяет при этом перевести систему противодействия дронам в полностью автономный режим работы.

Разработчики ЦНИИ "Циклон" использовали "ансамбль из нескольких оптимизированных нейросетей", что позволило добиться "кумулятивного эффекта" от их применения, добавили там.

"Проект, реализованный специалистами по машинному обучению ЦНИИ "Циклон", продемонстрировал высокую эффективность и потенциал для дальнейшего развития в сфере обеспечения безопасности. По нашей приблизительной оценке, созданная нейросеть по сравнению с аналогичными IТ-решениями способна увеличить дальность действия систем обнаружения БПЛА примерно на 40%, - сообщил Юрий Коваль технический директор ЦНИИ "Циклон". - Данная технология может применяться на различных объектах критической инфраструктуры, а также для охраны частной территории от незаконного нарушения границ".

В рамках масштабного хакатона по разработке цифровых решений для госструктур, бизнеса и регионов "Лидеры цифровой трансформации" была создана нейросеть. Детектор воздушных объектов, который будет обнаруживать любой летящий объект и классифицировать его на предмет угрозы нужно было разработать участникам. Высокую оценку экспертов получила разработка "Циклона" и стала лучшей по итогам конкурса.