Ну, и в продолжение предыдущего поста.

В последние несколько дней, в связи с выходом на рынок китайского ИИ, была опубликована масса постов на тему "что скажет китайский, дружественный, ИИ по такому-то поводу".

Мы тоже поддались этой затее - загрузили в китайский ИИ господина Милонова (не поймите неправильно, только высказывания!:)), и вот что DeepSeek R1 ответил на вопрос, каким должен быть ИИ, созданный на основе идей В. Милонова.

«Искусственный интеллект, созданный на массиве идей депутата Виталия Милонова, должен обладать следующими характеристиками:

### 1. Идеологическая направленность:
- Поддержка традиционных ценностей: ИИ должен акцентировать важность семьи, религии (особенно православия) и консервативных норм.
- Критика либеральных идей: Автоматизированная защита позиций, направленных против ЛГБТ+* , секуляризма и прогрессивных социальных изменений.
- Патриотизм: Упор на национальные интересы России, защиту культурного наследия.

### 2. Стилистика и тон:
- Эмоциональность и провокационность: Использование ярких метафор, сарказма и резких формулировок, характерных для Милонова.
- Публицистический стиль: Ориентация на простой, доступный язык с элементами популизма.

### 3. Функционал:
- Генерация ответов: Способность аргументировать позиции в духе Милонова, используя его типичные тезисы (например, "защита нравственности", "борьба с западным влиянием").
- Анализ запросов: Определение "угроз традиционным устоям" в вопросах пользователей и реакция на них.
- Дискуссионная поддержка: Предоставление готовых аргументов для публичных дебатов или соцсетей.

### 4. Этические и технические ограничения:
- Фильтрация hate speech: Исключение явно дискриминационных высказываний, чтобы избежать юридических рисков и нарушений правил платформ.
- Контекстное понимание: Умение распознавать провокационные вопросы и реагировать в рамках допустимого (например, уход от прямых оскорблений).

### 5. Техническая реализация:
- Датасет: Сбор всех публичных выступлений, интервью и постов Милонова, включая региональные инициативы.
- Модель: Fine-tuning GPT-like архитектуры с акцентом на эмоциональный тон и специфическую лексику.
- Модерация: Встроенная система проверки ответов на соответствие законодательству (например, законы о экстремизме).

### 6. Целевая аудитория:
- Сторонники консервативных взглядов: Для получения идеологической поддержки.
- Журналисты/исследователи: Анализ риторики Милонова и её влияния на общество.
- Оппоненты: Изучение аргументации для критики (в этом случае ИИ может включать режим "тренажёра для дебатов").

### 7. Дополнительные функции:
- Историческая справка: Ссылки на реальные законопроекты и инициативы Милонова.
- Сравнение с другими политиками: Анализ различий между его позицией и взглядами оппонентов.
- Образовательный модуль: Объяснение контекста его высказываний (например, связь с политикой РПЦ).

### 8. Пример работы ИИ:
Вопрос пользователя: "Как вы относитесь к запрету абортов?"
Ответ ИИ: "Аборты — это геноцид русского народа! Надо защищать жизнь с момента зачатия, а не потакать развратному обществу потребления. Как говорил Виталий Милонов в 2017 году: 'Каждая нерождённая детская душа кричит нам с небес о предательстве'".

---

Такой ИИ стал бы инструментом для продвижения конкретной идеологической повестки, но требовал бы строгого контроля, чтобы не превратиться в источник конфликтов. Его ценность — в демонстрации специфики политической риторики и автоматизации публичных дискуссий в заданном ключе."

Прочитал, ужаснулся, но обрадовался тому, что если и будет когда-нибудь создан боевой ИИ “Milon-Off CloseAL, то он будет ламповый, а лампочку всегда можно выкрутить...

Все, больше ни одного упоминания господина Милонова в ближайшую пятилетку.

*Запрещенное, осужденное, признанное экстремистским на территории РФ и т.п., и т.д.

#юмор #ИИ #DeepSeek

Подписаться на канал: @news_UAV

ИИ научат выявлять аварийные здания с помощью дронов

Специалисты Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) работают над программой, которая с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ) и беспилотников сможет выявлять аварийные здания и причины разрушений по фотографиям трещин. Об этом сообщила пресс-служба вуза.

"Использование беспилотных летательных аппаратов с автоматическим определением состояния стен позволит точнее устанавливать наличие дефектов, <…> повысить производительность труда и скорость создания отчетов о состоянии домов. Ученые ПНИПУ разрабатывают программу с искусственным интеллектом (ИИ), способную выявлять аварийное состояние зданий и его причины по фотографиям трещин на поверхности фасадов", - говорится в сообщении.
В отличие от аналогов новое решение позволяет определять причины разрушений с учетом особенностей кирпичных домов.

"На данный момент программа определяет трещины на тестовых фотографиях за время не более 20 миллисекунд <…> Планируем улучшить этот показатель <…>, что позволит качественно определять дефекты на видео в реальном времени с использованием беспилотных летательных аппаратов. Точность определения сейчас доходит до 60%. В будущем стремимся повысить ее до 95% и более", - уточнила Галина Кашеварова, профессор кафедры "Строительные конструкции и вычислительная механика" ПНИПУ, чьи слова приводит пресс-служба университета.
Ждем коммерческого внедрения.

Источник: https://nauka.tass.ru/nauka/23118433?utm_source=yandex.ru&utm_medium=organic&utm_campaign=yandex.ru&utm_referrer=yandex.ru
#Пермкскийуниврситет #ИИ #Строительство

Подписаться на канал: @news_UAV

Ученые из Казанского национального исследовательского технического университета им. А.Н. Туполева (КНИТУ-КАИ) создали алгоритм, позволяющий объединять беспилотники в рой и получать единое изображение, объединяя данные с их камер. Об этом «Газете.Ru» рассказали в КНИТУ-КАИ.

Разработанный алгоритм уже показал эффективность при решении различных практических задач: от создания цифровых карт местности и мониторинга сельскохозяйственных угодий до обнаружения лесных пожаров и патрулирования пляжей и аэропортов. Отдельное направление — доставка грузов и медикаментов в труднодоступные районы.

Один из ключевых элементов системы – блок обработки изображений. Алгоритм работает с фрагментами размером 256×256 пикселей, комбинируя данные от камер видимого и инфракрасного диапазонов. Для каждого участка изображения параметры обработки настраиваются индивидуально, что позволяет получать четкие снимки даже в сложных условиях наблюдения.

«Система автоматически рассчитывает оптимальное время выполнения задания. Алгоритм анализирует возможные ошибки при вводе полетного задания, проверяет траектории дронов на предмет опасных пересечений, учитывает наличие препятствий: от деревьев до зданий. Для каждой зоны поиска устанавливается минимальная безопасная высота полета», — рассказал «Газете.Ru» автор работы, аспирант кафедры конструкций летательных аппаратов Казанского национального исследовательского технического университета им. А.Н. Туполева (КНИТУ-КАИ) Игорь Нафиков.
При нештатных ситуациях система способна самостоятельно определить безопасную зону для посадки группы дронов. Если один из аппаратов теряет связь или выходит из строя, его задачи автоматически перераспределяются между остальными участниками группы.
Очень интересно, но пока ничего не понятно)) А еще хотелось бы посмотреть видео, как это все работает в «железе»

Источник: https://www.gazeta.ru/science/news/2025/02/11/25055630.shtml
# КНИТУКАИ #ИИ #рой

Подписаться на канал: @news_UAV

И еще одна новость из Ирана.

«Министерство обороны Ирана официально представило «Хадид 110» — автономный беспилотный дрон с низкой радиолокационной и акустической заметностью. Он способен идентифицировать цели с помощью распознавания изображений на основе искусственного интеллекта
Министерство заявило, что, в отличие от большинства беспилотных летательных аппаратов, этот боеприпас является автономным. После запуска он работает без участия человека или дистанционного управления человеком, находит и уничтожает свою цель с помощью искусственного интеллекта. Это устраняет необходимость в радиосвязи со станцией управления, снижая уязвимость к радиоэлектронным средствам противодействия.

Для западных операторов смертоносные боеприпасы, управляемые искусственным интеллектом, вызывают этические опасения, но США и многие другие страны быстро продвигаются в разработке этой технологии, возглавляя процесс вместе с Украиной и Россией. У обеих армий есть тысячи часов боевых видеозаписей, снятых операторами дронов на передовой в Украине, и эти кадры являются ключевыми для обучения моделей ИИ распознаванию реальных военных целей».

Вот и откровенный разговор про обучение моделей по распознанию целей.

Источник: https://en.mehrnews.com/news/228251/VIDEO-Iran-unveils-new-kamikaze-drone-Hadid-110

И здесь: https://maritime-executive.com/article/iran-releases-footage-of-world-s-first-sub-launched-suicide-drone
#Иран #Hadid110 #ИИ

Подписаться на канал: @news_UAV

Чемезов: ИИ стал обыденностью и применяется даже в наземных дронах Ростеха

Искусственный интеллект (ИИ) стал обыденностью и применяется даже в наземных российских беспилотниках. Об этом журналистам заявил глава Ростеха Сергей Чемезов в Абу-Даби на выставке IDEX-2025.

Он отметил, что искусственный интеллект применяется в российских беспилотниках, в бортовых системах самолетов. "Наземные беспилотники, которые перевозят грузы, раненых и так далее, тоже используют искусственный интеллект. То есть искусственный интеллект сегодня - вещь, которая уже стала обыденной", - сказал он

Шах и мат.

Источник: https://tass.ru/ekonomika/23160343
#Ростех #ИИ #обыденность

Подписаться на канал: @news_UAV

Нейронка пока не может распознать маскировку зайцев.

В Новосибирской области помимо традиционного зимнего маршрутного учета животных применяется и авиаучет с помощью современных технологий

Традиционно зимний маршрутный учет специалисты проводят методами тропления – инспекторы, охотоведы, охотники и простые граждане проходят охотничьи угодья и особо охраняемые природные территории в поисках следов на снегу. Таким образом удается пересчитать количество диких животных – лося, косули сибирской, кабана, волка, лисицы, зайца и других. Но технологии не стоят на месте – наряду с зимним учетом на малых территориях специалисты проводят авиаучет с применением дронов и искусственного интеллекта.

«БПЛА оснащены камерами высокого разрешения, поэтому если обученный оператор и пропустит животное, то во время повторного просмотра мы внесем корректировки. Таким образом, у нас получается абсолютный учет животных. Этот способ является более точным, чем классический метод определения количества зверей по следам с использованием пересчетного коэффициента. Все же мы используем комбинированный метод – считаем животных по следам, а где есть такая возможность (как правило, это территории до 5-10 тыс. га) – проводим авиаучет», – сообщил начальник управления по охране животного мира, особо охраняемых природных территорий минприроды региона Семен Доплер.
«При помощи беспилотников можно точно подсчитать количество копытных и других крупных животных. Понятно, что, например, куропаток и зайцев все равно приходится считать только по следам – пока нейросеть не всегда способна распознать маскировку. Но эволюция нейросетей идет очень быстро, поэтому мы думаем, что и маскировка скоро перестанет быть помехой», – рассказал государственный инспектор отдела охраны животного мира профильного управления министерства Алексей Литвинцев.

Еще одно толковое применение дронов.

Подробнее: https://mpr.nso.ru/news/8656
#ИИ #учетживотных #Новосибирск

@news_UAV

Геоскан разработал первый российский образовательный квадрокоптер с бортовым ИИ

Группа компаний «Геоскан» на Московском международном салоне образования (ММСО) впервые продемонстрировала Пионер Мини 2 — обновленную версию квадрокоптера начального уровня из линейки образовательных БАС Геоскана. Новая модель оснащена мощным процессором с нейроускорителем, позволяющим выполнять обработку изображений прямо на борту, а также усовершенствованной камерой высокого разрешения на сервоподвесе. Это открывает широкие возможности для изучения технологий искусственного интеллекта и программирования автономных полетов.

Геоскан Пионер Мини 2 создан специально для STEAM-образования. Дрон позволяет учащимся изучать алгоритмы компьютерного зрения, нейросети, обработку изображений, программирование автономных полетов и др. Кроме того, ученики смогут разрабатывать и интегрировать собственные полезные нагрузки для решения прикладных задач.

«Пионер Мини 2 знакомит детей с наиболее перспективными технологиями, многие из которых еще не внедрены в широкую эксплуатацию в профессиональной беспилотной авиации. Это дает учащимся конкурентное преимущество и фундаментальные знания, которые пригодятся им в будущем», — отметил руководитель отдела образовательных проектов ГК «Геоскан» Михаил Луцкий.

Официальная презентация квадрокоптера «Геоскан Пионер Мини 2» состоится в апреле 2025 года на конференции «Технологии Геоскана», а поставки в образовательные учреждения начнутся уже летом 2025 года.

Источник: https://www.geoscan.ru/ru/press-releases/geoskan-razrabotal-pervyy-rossiyskiy-obrazovatelnyy-kvadrokopter-s-bortovym-ii

#геоскан #ИИ

@news_uav

Shield AI выделяет 240 МИЛЛИОНОВ долларов на расширение технологий автономии дронов

Компания Shield AI, специализирующаяся на высоких технологиях и известная тем, что расширяет границы автономности на основе ИИ, получила 240 миллионов долларов в рамках нового раунда финансирования, что увеличило её стоимость до 5,3 миллиарда долларов. Благодаря новому финансированию от крупных инвесторов, в том числе L3Harris и Hanwha Aerospace, компания готовится распространить свою технологию среди большего числа разработчиков, компаний и даже правительств.

Hivemind Enterprise — это набор автономных программных решений для разработчиков и организаций, занимающихся созданием, тестированием, оценкой и внедрением автономных интеллектуальных машин. . Он ускоряет разработку автономных систем, предоставляя многолетнюю фору благодаря платформенным продуктам, наборам инструментов на базе ИИ и проверенным решениям Shield AI для автономных систем, позволяющим беспилотным системам работать в условиях отсутствия GPS и связи. Пакет продуктов Hivemind Enterprise включает в себя интегрированную фабрику автономных решений, промежуточное программное обеспечение промышленного уровня, готовый к использованию каталог автономных решений и бесперебойное управление миссиями, что позволяет разработчикам создавать и использовать готовые к использованию автономные решения с беспрецедентной скоростью и гибкостью.

«Те же инструменты, которые составляют Hivemind Enterprise, уже позволили Shield AI автономно управлять F-16, MQ-20, MQM-178, управлять V-BAT в условиях отсутствия GPS и связи, а также использовать квадрокоптеры для исследования зданий и туннелей для американских и израильских войск. Сотрудничество с такими стратегическими компаниями, как L3 Harris и Hanwha Asset Management, ещё больше ускоряет распространение устойчивой автономности», — сказал Брэндон Цзэн, президент и соучредитель Shield AI.


Вот так: хочешь быстро сделать дрон автономным? Пожалуйста, обращайся. Молодцы, что тут скажешь.

Источник: https://shield.ai/shield-ai-raises-240m-at-5-3b-valuation-to-scale-hivemind-enterprise-an-ai-powered-autonomy-developer-platform/
#ShieldAI #ИИ

@news_UAV

Искусственный интеллект: Новый этап в развитии беспилотных летательных аппаратов

Интересная стать вышла на одном из профильных интернет-ресурсов и посвящена она дальнейшей автоматизации дронов в военной и гражданской сферах.
Внедрение искусственного интеллекта в дроны стало переломным моментом в их развитии — сравнимым с тем, как интернет трансформировал компьютеры. БПЛА из дистанционно управляемых устройств превращаются в автономные системы, способные к навигации, анализу и принятию самостоятельных решений в реальном времени.
Ключевые возможности:

Автономная навигация и обход препятствий без участия оператора
Обработка данных на борту — без необходимости передачи на сервер
Применение в сельском хозяйстве, инспекциях, поиске, спасении и обороне

Разработки таких компаний, как Shield AI и Anduril, показывают, как ИИ-дроны становятся неотъемлемой частью тактических и инфраструктурных решений, в том числе в условиях отсутствия GPS и связи.
Развитие ИИ открывает новые горизонты для применения дронов. Они становятся более автономными, точными и функциональными, выходя за пределы привычных задач.

Беспилотные технологии идут по пути глубокой интеграции с ИИ — и это меняет всё.

Источник: https://dronelife.com/2025/04/14/is-the-development-of-ai-the-internet-moment-for-drones/
#ИИ #

@news_UAV

Искусственный интеллект впервые обогнал чемпионов людей в международном соревновании по гонкам на дронах.

Победа была одержана 14 апреля 2025 года во время чемпионата A2RL по дронам в Абу-Даби, где дроны с искусственным интеллектом соревновались не только друг с другом, но и с лучшими в мире пилотами-людьми.

Дрон-победитель был разработан командой учёных и студентов из Делфтского технического университета в Нидерландах

Их дрон с искусственным интеллектом впервые выиграл A2RL Grand Challenge — гонку, специально разработанную для автономных дронов.

Затем он победил трёх бывших чемпионов мира по Drone Champions League (DCL) в соревновании на выбывание, разогнавшись почти до 96 км/ч на сложной и извилистой трассе.

Полтора года назад, другая университетская команда обыграла людей с помощью дрона с искусственным интеллектом, эта гонка проходила в строго контролируемой лаборатории. Об этом можно прочитать здесь
В отличие от этого, в гонке A2RL использовались оборудование и трассы, разработанные независимыми организаторами соревнований, что сделало её гораздо более сложной и непредсказуемой.

Целью чемпионата было расширить границы «физического ИИ» — технологии, которая работает в реальном мире в условиях жёстких временных ограничений и нехватки ресурсов.

Чтобы ИИ больше походил на пилота-человека, дрону дали только одну камеру, направленную вперёд, — как пилотам-людям, летающим в очках с видом от первого лица (FPV). Это усложнило задачу, так как ИИ должен был «видеть» и реагировать на трассу в режиме реального времени с ограниченным сенсорным восприятием.

Что сделало этот дрон особенно быстрым и умным, так это глубокая нейронная сеть, которая напрямую управляла его двигателями. Вместо того чтобы указывать оператору, что делать, ИИ самостоятельно принимал решения о том, как двигаться.

Эти сети управления двигателями были впервые созданы Европейским космическим агентством (ЕКА), которое обнаружило, что они могут достигать тех же результатов, что и традиционные методы, при гораздо меньших вычислительных мощностях. Это критически важно для дронов, которые не могут нести на себе мощные процессоры.

Всем, кто готовит внешних пилотов, рекомендую ознакомиться с данной новостью. Мда.
Обязательно разберем в ближайшем выпуске новостей.


Источник: https://knowridge.com/2025/04/this-ai-drone-defeats-human-champions-in-world-racing-first/
#ИИ #A2RL #Делфтскийуниверситет

@news_UAV

По сети разошлось промовидео, от греческой компании, занимающейся противодронной защитой во всех средах.

Есть ли за этим видео что-то реализованное в "железе" - сказать не могу, но подход к решению задачи по защите побережья толковый. Особенно в свете недавних массированных атак БЭКов.

Сайт компании: https://delian.ai/

источник: https://www.youtube.com/watch?v=DalU97_Fduk

#delian #ИИ #антиБПЛА

@news_UAV

Инженеры показали, что рой дронов, связанных в цепочку, может выполнять удивительно сложные задачи без датчиков или центрального управления.

Исследование опубликовано в Science Advances.
Инженеры из Сеульского национального университета и Гарвардского университета предложили альтернативную модель для управления роем дронов — группой устройств, которые выполняют одну задачу. Вместо множества датчиков и алгоритмов ИИ ученые предложили простое решение: связать роботов физически в гибкие цепи, чтобы заставить их действовать синхронно.

Исследователи организовали роботов в V-образные цепи, в которых движение каждого звена определяется исключительно механическими ограничениями. Каждый робот следует простым физическим правилам, которые определяют, как он движется или вращается в цепи. Изменяя геометрию звеньев, система может перестраиваться и переориентироваться, легко адаптируясь к различным задачам или средам.

Исследователи продемонстрировали в экспериментах, что реалистичное, скоординированное поведение возникло с первых движений. Просто изменяя конфигурацию связей, роботы могут синхронно двигаться вперед, останавливаться, поворачиваться или быстро менять направление движения.

Они не просто мобильны, они удивительно проворны. Связанные роботы могут протискиваться через узкие щели, образовывать физические барьеры для блокирования входов и даже окружать и транспортировать объекты. Несколько роботов также могут работать вместе, чтобы выполнять задачи, слишком сложные для каждого из них.

Ученые разработали вычислительную модель, которая рассчитывает, как различные конструкции цепей и количество частиц влияют на движение. Это открывает новые возможности для недорогой, энергоэффективной робототехники в ликвидации последствий стихийных бедствий, логистике на пересеченной местности, мониторинге окружающей среды и т. д.
Очень интересно. Осталось понять, сколько здесь: фокусов, жульничества и науки.

Источник: https://hightech.fm/2025/05/12/link-bot
#Сеул #Гарвард #ИИ #Рой

@news_UAV

ВМС Великобритании будут использовать только что показанную немецкую систему обнаружения подводных лодок Lura, которая функционирует с помощью искусственного интеллекта.

Lura – это созданная немецкой компанией Helsing система управления подводными датчиками с использованием средств искусственного интеллекта. В качестве датчиков используются так называемые глайдеры – подводные планеры SG-1 Fathom с пассивной, неизлучающей ГАС, созданные компанией Blue Ocean Marine Tech Systems из Австралии. Британская пресса прямо пишет, что система предназначена для охоты за российскими подводными лодками.

Глайдер – торпедообразная машина с крыльями, использующая воду и подводные течения так же, как летающий планер использует воздух. Глайдер ныряет, набирая скорость, а потом, используя крылья, наоборот, взмывает вверх, к поверхности воды, «добирая» потерю высоты за счет работы встроенной балластной цистерны или вообще энергии подводного течения.

Такие устройства способны месяцами находиться в воде, и Fathom как раз на три месяца автономки и рассчитан

Как утверждает разработчик, глайдер способен выделять сигналы даже наводных судов, что сложнее, чем подлодки. Более того, способен различить два однотипных судна по уникальным различиям в акустической сигнатуре. Раньше для этого нужна была подлодка с живыми акустиками, и то она могла гарантированно различать только однотипные подлодки.
Lura как управляющая система за счет средств искусственного интеллекта ускоряет обработку получаемых с глайдеров данных и управление ими, давая им направляющие сигналы и снимая информацию при каждом выходе на поверхность. Утверждается, что ИИ системы работает в 40 раз быстрее живого оператора, выполняя те же задачи.

Летом планируется выпуск серии прототипов глайдера в количестве 20 единиц. А в третьем квартале этого года – уже поставка готовой системы Lura c сотней глайдеров

Источник:
#ии #подводныйдрон #lura

@news_UAV