🇺🇸 Тренды БАС. Бортовой ИИ
Anduril Industries представила автономный ударный дрон-камикадзе Bolt-M с ИИ
У него 2 основных особенности – такой дрон помещается в рюкзак пехотинца. Для запуска достаточно одного человека. Вторая, еще более значительная особенность, в рамках общего тренда на интеллектуализацию и автономизацию БАС, - бортовой искусственный интеллект.
ИИ обеспечивает автономную навигацию, дрон способен автоматически отслеживать цель и выполнять ее поражение. Оператору достаточно обвести цель прямоугольником, и далее Bolt-M будет автономно удерживать наведение на нее.
Дрон может переключаться между электрооптическим и инфракрасным режимами, что позволяет использовать его в любое время суток.
ПО Anduril Lattice позволяет оператору выбрать цель, задать угол атаки, позиции ожидания, маршрут полета дрона (поддерживается полет по точкам). Далее оператор лишь приглядывает за работой дрона, не отвлекаясь на базовую навигацию.
Вес дрона Bolt-M – 5,9-6,8 кг, вес взрывчатки – до 1,4 кг. Дальнодействие – до 20 км, время в воздухе – 40-45 минут. Требуется не более 5 минут, чтобы достать дрон из рюкзака, собрать и запустить его. Для этого достаточно одного бойца.
В линейке есть также модель Bolt в том же форм-факторе, предназначенная для разведки и наблюдения. В ней предусмотрена быстрая замена аккумулятора без использования инструментов.
Американская компания Anduril Industries планирует поставить нераскрытое количество дронов американскому Корпусу морской пехоты в ближайшие полгода. Он будет испытываться в течение полугода, в случае положительного решения в 2025 году будет принято решение о поставках этих дронов в войска.
В октябре 2024 года компания также объявила о контракте на сумму около $250 млн с Минобороны на создание 500 дронов Roadrunner. Это тоже БАС с ИИ, предназначенный для «быстрого перехвата и нейтрализации более крупных» БАС.
В этой новости интересно возможное влияние выхода Bolt-M на гражданскую индустрию. У меня нет сомнений, что постепенно БАС будут обзаводится все более мощным бортовым ИИ, что будет расширять их возможности в поисково-спасательных операциях, ликвидации последствий стихийных действий и в коммерческих операциях.
@proUAV по материалам DroneXL , фото - Anduril Industries
#тренды #БАС #искусственныйинтеллект
Anduril Industries представила автономный ударный дрон-камикадзе Bolt-M с ИИ
У него 2 основных особенности – такой дрон помещается в рюкзак пехотинца. Для запуска достаточно одного человека. Вторая, еще более значительная особенность, в рамках общего тренда на интеллектуализацию и автономизацию БАС, - бортовой искусственный интеллект.
ИИ обеспечивает автономную навигацию, дрон способен автоматически отслеживать цель и выполнять ее поражение. Оператору достаточно обвести цель прямоугольником, и далее Bolt-M будет автономно удерживать наведение на нее.
Дрон может переключаться между электрооптическим и инфракрасным режимами, что позволяет использовать его в любое время суток.
ПО Anduril Lattice позволяет оператору выбрать цель, задать угол атаки, позиции ожидания, маршрут полета дрона (поддерживается полет по точкам). Далее оператор лишь приглядывает за работой дрона, не отвлекаясь на базовую навигацию.
Вес дрона Bolt-M – 5,9-6,8 кг, вес взрывчатки – до 1,4 кг. Дальнодействие – до 20 км, время в воздухе – 40-45 минут. Требуется не более 5 минут, чтобы достать дрон из рюкзака, собрать и запустить его. Для этого достаточно одного бойца.
В линейке есть также модель Bolt в том же форм-факторе, предназначенная для разведки и наблюдения. В ней предусмотрена быстрая замена аккумулятора без использования инструментов.
Американская компания Anduril Industries планирует поставить нераскрытое количество дронов американскому Корпусу морской пехоты в ближайшие полгода. Он будет испытываться в течение полугода, в случае положительного решения в 2025 году будет принято решение о поставках этих дронов в войска.
В октябре 2024 года компания также объявила о контракте на сумму около $250 млн с Минобороны на создание 500 дронов Roadrunner. Это тоже БАС с ИИ, предназначенный для «быстрого перехвата и нейтрализации более крупных» БАС.
В этой новости интересно возможное влияние выхода Bolt-M на гражданскую индустрию. У меня нет сомнений, что постепенно БАС будут обзаводится все более мощным бортовым ИИ, что будет расширять их возможности в поисково-спасательных операциях, ликвидации последствий стихийных действий и в коммерческих операциях.
@proUAV по материалам DroneXL , фото - Anduril Industries
#тренды #БАС #искусственныйинтеллект
🇫🇷 Военные. Тренды. ИИ. Рои беспилотников. Франция
Компания Thales представила рой автономных дронов под управлением ИИ
В октябре 2024 года французская компания Thales провела демонстрацию полетных тестов, чтобы показать потенциал роев летающих беспилотников с различным уровнем автономности. Эти тесты позволяют говорить о существенном шаге в области интеграции ИИ в области военных беспилотников. Было продемонстрировано, что автономные системы могут снизить когнитивную нагрузку на операторов, обеспечивая при этом полный контроль в критические этапы миссии.
Thales в сотрудничестве с несколькими партнерами фокусируется на улучшении координации и взаимодействия роев дронов в миссиях различного типа. Архитектура системы Thales на основе ИИ позволяет роям дронов работать в условиях управляемой автономности, адаптируясь к быстро меняющимся условиям современного поля боя.
Несмотря на наглядно продемонстрированную в ходе региональных конфликтов ценность БАС на поле боя, сохраняются основные ограничения: необходимость в одном операторе на дрон и необходимость в безопасном и устойчивом канале передачи данных на протяжении всей миссии. Во время показа JDEC 16 октября 2024 года, демонстратор Thales Cohesion позволил наблюдать, как ИИ и интеллектуальные агенты могут обеспечивать беспрецедентный уровень автономности при развертывании роя дронов.
Архитектура платформы Thales Cohesion позволяет операторам регулировать степень автономности дронов, в соответствии с оперативными потребностями. Такая возможность имеет решающее значение в условиях, когда РЭБ может нарушать каналы передачи данных или подменять или глушить сигналы GNSS. Система Thales Cohesion позволяет дронам работать автономно, без постоянной связи с контрольной станцией. Дроны могут воспринимать и вести анализ окружающей среды, обмениваться между собой информацией о цели, оценивать действия противника и соответствующим образом расставлять приоритеты при исполнении миссии. Может использоваться совместная тактика для оптимизации траекторий движения, что повышает устойчивость роя и его оперативную эффективность. Эти действия ИИ не создают роста когнитивной нагрузки на операторов. Операторы-люди при таком подходе сохраняют контроль над критически важными решениями, а ИИ функционирует в рамках выбранной человеком общей стратегии, обеспечивая непосредственно управление и контроль. В Thales уверены в этичности такого подхода. (1/2)
@proUAV по материалам Army Recognition
#роибеспилотников #искусственныйинтеллект #тренды #военные
Компания Thales представила рой автономных дронов под управлением ИИ
В октябре 2024 года французская компания Thales провела демонстрацию полетных тестов, чтобы показать потенциал роев летающих беспилотников с различным уровнем автономности. Эти тесты позволяют говорить о существенном шаге в области интеграции ИИ в области военных беспилотников. Было продемонстрировано, что автономные системы могут снизить когнитивную нагрузку на операторов, обеспечивая при этом полный контроль в критические этапы миссии.
Thales в сотрудничестве с несколькими партнерами фокусируется на улучшении координации и взаимодействия роев дронов в миссиях различного типа. Архитектура системы Thales на основе ИИ позволяет роям дронов работать в условиях управляемой автономности, адаптируясь к быстро меняющимся условиям современного поля боя.
Несмотря на наглядно продемонстрированную в ходе региональных конфликтов ценность БАС на поле боя, сохраняются основные ограничения: необходимость в одном операторе на дрон и необходимость в безопасном и устойчивом канале передачи данных на протяжении всей миссии. Во время показа JDEC 16 октября 2024 года, демонстратор Thales Cohesion позволил наблюдать, как ИИ и интеллектуальные агенты могут обеспечивать беспрецедентный уровень автономности при развертывании роя дронов.
Архитектура платформы Thales Cohesion позволяет операторам регулировать степень автономности дронов, в соответствии с оперативными потребностями. Такая возможность имеет решающее значение в условиях, когда РЭБ может нарушать каналы передачи данных или подменять или глушить сигналы GNSS. Система Thales Cohesion позволяет дронам работать автономно, без постоянной связи с контрольной станцией. Дроны могут воспринимать и вести анализ окружающей среды, обмениваться между собой информацией о цели, оценивать действия противника и соответствующим образом расставлять приоритеты при исполнении миссии. Может использоваться совместная тактика для оптимизации траекторий движения, что повышает устойчивость роя и его оперативную эффективность. Эти действия ИИ не создают роста когнитивной нагрузки на операторов. Операторы-люди при таком подходе сохраняют контроль над критически важными решениями, а ИИ функционирует в рамках выбранной человеком общей стратегии, обеспечивая непосредственно управление и контроль. В Thales уверены в этичности такого подхода. (1/2)
@proUAV по материалам Army Recognition
#роибеспилотников #искусственныйинтеллект #тренды #военные
Global Defense News
Thales Unveils Next-Generation Autonomous Drone Swarms Powered by AI.
On October 16, 2024, Thales conducted flight tests demonstrating the potential of deploying drone swarms with various levels of autonomy. These tests represent a significant step forward in integrating artificial intelligence (AI) into drone warfare, showing…
(2/2) В 2023 году Thales представила OpenDRobotics, решение на основе ИИ, позволяющее интегрировать робототехнические технологии в различные беспилотные воздушные и наземные системы для исполнения миссий под общим контролем человека.
Приобретение в 2024 году компании Aeromapper добавило в портфолио Thales барражирующего боеприпаса Toutatis.
Ранее в 2024 году была запущена CortAIx, инициатива по ускорению разработки надежного ИИ для критически важных систем. Краткосрочные цели CortAIx включает оптимизацию инструментов анализа данных и поддержки принятия решений для военных операций с учетом кибербезопасности и операционных ограничений во враждебных средах.
Рой дронов – это неотъемлемая часть современной военной стратегии, поскольку применение этого элемента обещает значительные оперативные преимущества на поле боя. Способность роя функционировать автономно и совместно позволяет выполнять сложные миссии с минимальным участием человека, особенно в спорных условиях, когда традиционные подходы к применению беспилотников, т.е. непрерывное дистанционное управление, могут быть затруднены системами РЭБ. Рой беспилотников может выполнять разведку, идентификацию целей, наносить удары, как это уже было продемонстрировано в ходе различных региональных конфликтов.
Экономическая эффективность роя беспилотников, состоящего из сравнительно недорогих элементов по сравнению с пилотируемыми системами, делает рои дронов идеальным элементом, как для крупномасштабных военных операций, так и для асимметричных действий. Их способность подавлять оборону противника за счет большой численности и их приспособляемость к требованиям конкретной миссии, доказывает их актуальность в современном бою. Управление и противодействие роям беспилотников, особенно в условиях РЭБ, остается серьезной проблемой для военных по всему миру, как уже было показано в ходе исследований и демонстраций, проведенных военными США и ряда других стран.
@proUAV по материалам Army Recognition
#роибеспилотников #искусственныйинтеллект #тренды #военные
Приобретение в 2024 году компании Aeromapper добавило в портфолио Thales барражирующего боеприпаса Toutatis.
Ранее в 2024 году была запущена CortAIx, инициатива по ускорению разработки надежного ИИ для критически важных систем. Краткосрочные цели CortAIx включает оптимизацию инструментов анализа данных и поддержки принятия решений для военных операций с учетом кибербезопасности и операционных ограничений во враждебных средах.
Рой дронов – это неотъемлемая часть современной военной стратегии, поскольку применение этого элемента обещает значительные оперативные преимущества на поле боя. Способность роя функционировать автономно и совместно позволяет выполнять сложные миссии с минимальным участием человека, особенно в спорных условиях, когда традиционные подходы к применению беспилотников, т.е. непрерывное дистанционное управление, могут быть затруднены системами РЭБ. Рой беспилотников может выполнять разведку, идентификацию целей, наносить удары, как это уже было продемонстрировано в ходе различных региональных конфликтов.
Экономическая эффективность роя беспилотников, состоящего из сравнительно недорогих элементов по сравнению с пилотируемыми системами, делает рои дронов идеальным элементом, как для крупномасштабных военных операций, так и для асимметричных действий. Их способность подавлять оборону противника за счет большой численности и их приспособляемость к требованиям конкретной миссии, доказывает их актуальность в современном бою. Управление и противодействие роям беспилотников, особенно в условиях РЭБ, остается серьезной проблемой для военных по всему миру, как уже было показано в ходе исследований и демонстраций, проведенных военными США и ряда других стран.
@proUAV по материалам Army Recognition
#роибеспилотников #искусственныйинтеллект #тренды #военные
Artificial_Intelligence_for_UAV-Enabled_Wireless_N.pdf
3.1 MB
👽 Наука. Разработки. ИИ и беспилотники
Статья (на английском) представляет собой всеобъемлющую обзор современной научной литературы по теме использования ИИ в сетях беспилотных летательных аппаратов.
В статье рассматриваются потенциальные применения ИИ для сетей БАС, с акцентом на методах машинного обучения (ML), включая обучение с учителем, без учителя, а также подкрепленное и неконтролируемое обучение.
Обсуждаются методы глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети (CNN), рекурсивные нейронные сети (RNN) и другие. Также обсуждается применение методов обучения с подкреплением, таких как Q-обучение, Double Q-network (DQN) и Deep Q-network (DQNN).
Рассматриваются проблемы, связанные с использованием этих методов, и предлагаются возможные направления для будущих исследований.
#наука #разработки #искусственныйинтеллект
Статья (на английском) представляет собой всеобъемлющую обзор современной научной литературы по теме использования ИИ в сетях беспилотных летательных аппаратов.
В статье рассматриваются потенциальные применения ИИ для сетей БАС, с акцентом на методах машинного обучения (ML), включая обучение с учителем, без учителя, а также подкрепленное и неконтролируемое обучение.
Обсуждаются методы глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети (CNN), рекурсивные нейронные сети (RNN) и другие. Также обсуждается применение методов обучения с подкреплением, таких как Q-обучение, Double Q-network (DQN) и Deep Q-network (DQNN).
Рассматриваются проблемы, связанные с использованием этих методов, и предлагаются возможные направления для будущих исследований.
#наука #разработки #искусственныйинтеллект
🔬 Наука. БАС и ИИ. США
ИИ помогает БАС прогнозировать приближающуюся турбулентность
Команда из Калтеха разработала стратегию управления БАС, которая использует обучение с подкреплением для адаптивного изучения того, как ветер может меняться со временем, а затем использует эти знания для управления БАС, подобно тому, как птицы интуитивно обходят зоны турбуленции.
В основе стратегии – использование методов Фурье, объединенных с обучением с подкреплением – одного из классических методов ИИ. Этот подход позволяет смоделировать, как порывы ветра будут меняться с течением времени. Опираясь на этот прогноз, можно заблаговременно предпринять управляющие воздействия.
Был разработан метод FALCON (Fourier Adaptive Learning and CONtrol). Движения ветра представляются как набор частот. Когда возникает экстремальная турбулентность, происходит изменение «частоты», но перед этим есть накопление. Обучая алгоритм, можно предсказывать эти изменения.
Обучение с подкреплением известно тем, что позволяет ИИ играть в такие игры, как Atari или Go. Но если в играх количество возможных ходов на каждом шаге, это дискретный набор, то при управлении полетом, пространство управляющих действий непрерывно.
Компания дорабатывает свои подходы, не так давно была разработана структура обучения с подкреплением, основанную на учете физических свойств среды, для снижения сопротивления в турбулентных потоках. В отличии от подхода FALCON, не использующего физические ограничения, в новом методе используются знания о турбулентных потоках в форме функций потерь дифференциальных уравнений с частными производными (PDE) во время обучения. Возможность обобщения для более высоких чисел Рейнольдса, - возможность работать с более высокой турбулентностью.
Это не просто теория, команда из Калтеха уже тестировала применение методов машинного обучения на БАС. В ближайшее время ученые намерены внедрить как FALCON, так и подходы, основанные на физических свойствах среды в БАС.
@proUAV по материалам Tech Briefs
#искусственныйинтеллект #machinelearning #БАС
ИИ помогает БАС прогнозировать приближающуюся турбулентность
Команда из Калтеха разработала стратегию управления БАС, которая использует обучение с подкреплением для адаптивного изучения того, как ветер может меняться со временем, а затем использует эти знания для управления БАС, подобно тому, как птицы интуитивно обходят зоны турбуленции.
В основе стратегии – использование методов Фурье, объединенных с обучением с подкреплением – одного из классических методов ИИ. Этот подход позволяет смоделировать, как порывы ветра будут меняться с течением времени. Опираясь на этот прогноз, можно заблаговременно предпринять управляющие воздействия.
Был разработан метод FALCON (Fourier Adaptive Learning and CONtrol). Движения ветра представляются как набор частот. Когда возникает экстремальная турбулентность, происходит изменение «частоты», но перед этим есть накопление. Обучая алгоритм, можно предсказывать эти изменения.
Обучение с подкреплением известно тем, что позволяет ИИ играть в такие игры, как Atari или Go. Но если в играх количество возможных ходов на каждом шаге, это дискретный набор, то при управлении полетом, пространство управляющих действий непрерывно.
Компания дорабатывает свои подходы, не так давно была разработана структура обучения с подкреплением, основанную на учете физических свойств среды, для снижения сопротивления в турбулентных потоках. В отличии от подхода FALCON, не использующего физические ограничения, в новом методе используются знания о турбулентных потоках в форме функций потерь дифференциальных уравнений с частными производными (PDE) во время обучения. Возможность обобщения для более высоких чисел Рейнольдса, - возможность работать с более высокой турбулентностью.
Это не просто теория, команда из Калтеха уже тестировала применение методов машинного обучения на БАС. В ближайшее время ученые намерены внедрить как FALCON, так и подходы, основанные на физических свойствах среды в БАС.
@proUAV по материалам Tech Briefs
#искусственныйинтеллект #machinelearning #БАС
👽 ИИ и БАС. Партнерские проекты. Тренды
Nokia и Motorola Solutions создали платформу на базе ИИ для обеспечения безопасности и использования в промышленности
Объединены аппаратная платформа Nokia Drone Networks и система СAPE управления полетом с поддержкой ИИ Motorola Solutions. Заявляется, что она повышает эффективность работы и уровень безопасности на целевых рынках. Подключенность беспилотника обеспечивается модемом 4G/5G.
Этот подход позволяет отправлять несколько беспилотников из одного или нескольких операционных центров в любой момент, чтобы оценить чрезвычайную ситуацию и собрать информацию. Обработка информации в реальном времени с помощью ИИ позволяет ускорить принятие решений.
Используемое беспилотником ПО позволяет корректировать траекторию беспилотника, как на предмет избегания препятствий, так и для того, чтобы он оставался в определенной области пространства и адаптировался к рельефу местности.
Nokia отмечает, что использование подключения к сетям 4G/5G обеспечивает платформе большее дальнодействие, чем альтернативные системы, что позволяет использовать платформу за пределами прямой видимости оператора (BVLOS).
В таких отраслях, как порты, нефте- и газодобыча, коммунальные услуги и производство, это может повысить безопасность работы людей, а также сократить расходы на доступ к удаленным объектам. Аварийно-спасательные службы могут повысить координацию и расширить возможности сбора данных.
Nokia также отмечает, что использование систем небольших дронопортов (drone-in-a-box) может стать устойчивой альтернативой используемых сейчас вертолетов.
@proUAV по материалам Mobile World Live
#искусственныйинтеллект #LTE #5G
Nokia и Motorola Solutions создали платформу на базе ИИ для обеспечения безопасности и использования в промышленности
Объединены аппаратная платформа Nokia Drone Networks и система СAPE управления полетом с поддержкой ИИ Motorola Solutions. Заявляется, что она повышает эффективность работы и уровень безопасности на целевых рынках. Подключенность беспилотника обеспечивается модемом 4G/5G.
Этот подход позволяет отправлять несколько беспилотников из одного или нескольких операционных центров в любой момент, чтобы оценить чрезвычайную ситуацию и собрать информацию. Обработка информации в реальном времени с помощью ИИ позволяет ускорить принятие решений.
Используемое беспилотником ПО позволяет корректировать траекторию беспилотника, как на предмет избегания препятствий, так и для того, чтобы он оставался в определенной области пространства и адаптировался к рельефу местности.
Nokia отмечает, что использование подключения к сетям 4G/5G обеспечивает платформе большее дальнодействие, чем альтернативные системы, что позволяет использовать платформу за пределами прямой видимости оператора (BVLOS).
В таких отраслях, как порты, нефте- и газодобыча, коммунальные услуги и производство, это может повысить безопасность работы людей, а также сократить расходы на доступ к удаленным объектам. Аварийно-спасательные службы могут повысить координацию и расширить возможности сбора данных.
Nokia также отмечает, что использование систем небольших дронопортов (drone-in-a-box) может стать устойчивой альтернативой используемых сейчас вертолетов.
@proUAV по материалам Mobile World Live
#искусственныйинтеллект #LTE #5G
Mobile World Live
Nokia, Motorola combine to elevate drone tech
Nokia and Motorola Solutions integrated complementary products to create an AI-assisted drone-in-a-box offering.