Аннотация: в статье рассмотрены особенности использования и применения беспилотных летательных аппаратов для решения оперативнослужебных задач, сделан акцент на использование роевых технологий искусственного интеллекта (ИИ), представлены новые направления для специального применения БПЛА правоохранительными органами в условиях специальных правовых режимов, делая их более эффективными инструментами для поддержания общественного порядка и безопасности
Ключевые слова: беспилотные летательные аппараты, искусственный интеллект, роевые технологии искусственного интеллекта, применение БПЛА.
***
Специальные средства беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) представляют собой воздушные суда без экипажа на борту, которые могут использоваться для выполнения различных задач, таких как мониторинг, съемка и картографирование местности, доставка грузов и помощь в чрезвычайных ситуациях [1]. Эти устройства могут различаться по своей конструкции, назначению и степени автономности. Важно отметить, что специальные средства БПЛА обладают рядом преимуществ перед традиционными пилотируемыми самолетами, такими как меньшая стоимость создания и эксплуатации, а также возможность выполнения сложных и опасных операций.
Современные тенденции развития роевого искусственного интеллекта (роевого ИИ) направлены на создание высокоэффективных и надежных систем управления группами автономных устройств, таких как дроны, роботы и сенсоры. Одной из ключевых тенденций является увеличение масштаба роев, включающих сотни и тысячи единиц, что требует разработки новых подходов к координации и управлению [2]. Важным направлением остается разработка алгоритмов, способных учитывать динамические изменения окружающей среды [3] и адаптироваться к ним в реальном времени [4].
В контексте военных и правоохранительных операций роевой ИИ применяется для повышения ситуационной осведомленности, обеспечения безопасности и оперативного реагирования на угрозы [5]. В военной сфере роевые системы используются для разведки, наблюдения и нанесения ударов, что позволяет значительно увеличить эффективность боевых действий.
В правоохранительных органах роевые технологии находят применение в патрулировании, поиске пропавших лиц и предотвращении преступлений.
Особенностью современного этапа является акцент на децентрализацию управления, что повышает устойчивость роевых систем к внешним воздействиям и отказам отдельных элементов [6]. Важным аспектом остается интеграция роевого ИИ с другими технологическими системами, такими как навигационные комплексы, системы связи и компьютерное зрение, что позволяет создавать более мощные и многофункциональные платформы.
Исследования применения роя БПЛА в военных и правоохранительных операциях развиваются как в США, так и в Китае. Китайские исследователи изучают ключевые проблемы военного применения роевых технологии ИИ: осведомленность о боевой ситуации, взаимодействие в условиях помех, планирование и принятие решений в реальном времени, а также безопасное преодоление препятствий роем БПЛА. Эти достижения предвещают широкое использование роев БПЛА в будущем. Однако остаются проблемы, мешающие развитию роевых технологий, и в Китае ищут пути решения этих вопросов и продвижения боевых роевых роботов. Традиционные системы управления роем дронов оператором не способны эффективно адаптироваться к сложным условиям и реагировать на быстро изменяющуюся обстановку в воздухе, что может приводить к сбоям в миссии или авариям БПЛА.
Для преодоления этих трудностей китайские инженеры предложили новую система совместного управления роем дронов, объединяющая физические характеристики роя и факторы окружающей среды [7]. Основой данной системы является использование глобальной навигационной спутниковой системы (GNSS). Разработанная дифференциальная модель на основе позиционирования GNSS значительно повышает точность и стабильность позиционирования дронов в рое. Дополнительно внедрены алгоритмы принятия решений на основе искусственного интеллекта и система уклонения от препятствий с использованием распознавания изображений, что позволяет дронам действовать автономно. Пакетная архитектура и система раннего оповещения на основе машинного обучения обеспечивают стабильную и надежную связь внутри роя. Комплексное взаимодействие между различными модулями системы поддерживает нормальное функционирование роя дронов, максимально используя численное превосходство и исключая хаос и неэффективность, характерные для традиционных систем управления.
Развитие роевого ИИ тесно связано с совершенствованием технологий машинного обучения и глубокого обучения, что позволяет роевым системам обучаться на основе накопленных данных и улучшать свою производительность. Этот подход обеспечивает большую автономность и независимость роев от внешнего управления, что особенно важно в условиях ограниченности коммуникаций и нестабильной обстановки.
Таким образом, современные тенденции развития роевого ИИ отражают стремление к созданию адаптивных, устойчивых и эффективных систем, способных успешно решать сложные задачи в различных сферах, включая военные и правоохранительные операции.
Беспилотные летательные аппараты, используемые в условиях специальных правовых режимов, действуют согласно особым правилам и ограничениям, установленным законом [8]. Это объясняется их потенциальным применением в опасных правоохранительных операциях.
Такие миссии могут включать поиск и спасение заложников, пресечение массовых беспорядков, борьбу с терроризмом, обеспечение общественного порядка в экстремальных ситуациях. Примером может служить использование дронов для мониторинга крупных общественных мероприятий или для обнаружения скрытых угроз, таких как взрывчатые вещества.
Роевые технологии ИИ существенно преобразуют сферу разработки и применения беспилотных летательных аппаратов правоохранительными органами. Благодаря технологиям роевого ИИ дроны могут самостоятельно ориентироваться в пространстве, избегать столкновений и выполнять задания без постоянного контроля оператора Одним из ключевых направлений является повышение уровня автономности БПЛА и устойчивости роевых технологий. Это становится возможным благодаря использованию алгоритмов машинного обучения для бортовых микросистем ИИ, которые анализируют данные с сенсоров и видеокамер, распознают объекты и принимают решения в режиме реального времени.
Еще одно важное направление — интеграция технологий ИИ в системы наблюдения и разведки. Дроны с ИИ могут эффективно обнаруживать и отслеживать подозрительные объекты, вести непрерывный мониторинг больших территорий и оперативно передавать данные оператору.
Такие функции критически важны для обеспечения общественной безопасности, борьбы с преступностью и предотвращения террористических угроз. Кроме того, ИИ способствует развитию технологий распознавания лиц и объектов, что облегчает идентификацию подозреваемых и потенциальных нарушителей правопорядка.
Роевые алгоритмы координации позволяют организовать взаимодействие БПЛА в рамках одной операции, обеспечивая синхронное выполнение заданий и минимизируя вероятность ошибок. Это делает возможным проведение масштабных поисковых операций, патрулирование границ и охрану крупных мероприятий.
Однако внедрение ИИ в правоохранительную деятельность требует учета ряда юридических и этических вопросов. Использование дронов с ИИ в условиях специальных правовых режимов требует строгого регулирования.
Законодательство должно учитывать специфику таких режимов, устанавливая четкие правила эксплуатации, сертификации и лицензирования операторов.
Особое внимание следует уделить вопросам кибербезопасности и предотвращению несанкционированного доступа, чтобы минимизировать риски утечки данных и неправомерного применения технологий.
Законодательство должно предусматривать контроль над применением ИИ, чтобы минимизировать риски несанкционированного использования и защитить интересы общества. Регулирование должно включать стандарты сертификации, лицензирования операторов и ограничения на применение в определенных зонах. Важной задачей остается разработка стандартов безопасного применения БПЛА, оснащенных ИИ, в городских условиях и местах массового скопления людей.
Развертывание роевого искусственного интеллекта для управления группами дронов открывает возможности для эффективного решения сложных задач даже в условиях особых правовых режимов. Рои, состоящие из сотен дронов, обеспечивают высокую степень адаптивности и надежности.
Важнейшим элементом такой системы является сетевая интеграция множества орбитальных, наземных и бортовых датчиков, а также наземных и бортовых компонентов системы роевого ИИ. Оптимизация работы этих сенсоров позволяет динамически определять доступные ресурсы и корректировать стратегию развертывания дронов в зависимости от поставленной цели.
В результате, при поступлении запроса, система ИИ способна оперативно определить необходимые датчики и организовать группу дронов для максимального покрытия заданной территории.
Система роевого искусственного интеллекта (ИИ) ориентирована на предоставление пользователям аналитической информации, а не первичных данных, собранных с помощью дронов. Пользователь задает реальный запрос, и система роевого ИИ автоматически выбирает оптимальный набор датчиков дронов для поиска ответа. Бортовые компоненты типа Edge AI, встроенные в датчики дронов, позволяют микромоделям идентифицировать интересующие объекты в определенных зонах, что делает возможным оперативную адаптацию отдельных дронов под конкретные требования миссии. Для выбора наиболее подходящего алгоритма для обработки запросов пользователей роевая система ИИ применяет конвейеры моделей CI/CD. Основное преимущество данной системы состоит в том, что пользователи сразу получают результаты обработки данных, минуя стадию интерпретации сырых показаний.
Кроме того, роевая система ИИ способна взаимодействовать с внешними внероевыми дронами для расширения информационного охвата, позволяя собирать изображения интересующих областей, отслеживать временные изменения и инициировать более частые или узконаправленные съемки.
Использование роевого искусственного интеллекта позволяет значительно сократить время на обработку и анализ данных. Модели способны в режиме реального времени обрабатывать изображения, обнаруживать и геолоцировать объекты, а также отслеживать любые изменения движения с момента последнего обновления данных, что обеспечивает возможность быстрого принятия решений. Система роевого ИИ использует технологию бортового искусственного интеллекта (Edge AI), которая развертывает алгоритмы непосредственно рядом с датчиками — на борту дронов и на наземных станциях. Это позволяет алгоритмам, работающим на периферии, оперативно выделять наиболее значимые фрагменты данных и передавать их лицам, принимающим решения, значительно ускоряя процесс аналитики и повышая общую эффективность реагирования на события. Роевой ИИ разработан для решения сложных задач, связанных с координацией и управлением большими группами автономных устройств, таких как дроны, роботы и сенсорные сети. Основные функции роевого ИИ включают:
1. Координацию действий многочисленных агентов (роя БПЛА), обеспечивающую синхронизацию и повышение общей эффективности системы.
2. Распределённое решение задач, позволяющее отдельным единицам роя принимать самостоятельные решения на основе локальной информации, что снижает нагрузку на центральную систему управления и повышает устойчивость к сбоям.
3. Обработку огромных объёмов данных, собираемых с датчиков, для извлечения полезной информации и её передачи лицам, принимающим решения.
4. Геопространственный анализ, включающий обработку изображений, картографирование местности и отслеживание динамики событий в реальном времени.
5. Быструю адаптацию к изменяющимся условиям, что критически важно в реальных средах с непредсказуемыми изменениями, такими как погодные условия или новые препятствия.
6. Автоматизированное управление ресурсами, которое оптимизирует использование энергии, времени и возможностей оборудования путём назначения конкретных задач каждому элементу роя.
7. Повышение устойчивости к отказам через перераспределение задач среди оставшихся активных единиц при выходе из строя части роя.
8. Поддержку безопасности и конфиденциальности благодаря использованию децентрализованных методов обработки данных, снижающих риск утечек информации и атак на центральные узлы управления.
9. Моделирование сложных сценариев, позволяющее тестировать стратегии взаимодействия и адаптации в виртуальной среде перед их применением в реальности.
Эти функции делают роевой ИИ ключевым инструментом для обеспечения высокой степени координации, устойчивости и производительности распределённых систем в сложных и динамичных условиях.
Технологии роевого ИИ предоставляют правоохранительным органам ряд значительных преимуществ в условиях специальных правовых режимов.
Они способствуют повышению эффективности операций, улучшению координации и обеспечению безопасности.
Во-первых, роевые системы позволяют управлять большим числом дронов или других автономных устройств, что обеспечивает широкий территориальный охват и быструю реакцию на возникающие инциденты.
Это делает операции более масштабируемыми и позволяет оперативно реагировать на угрозы.
Во-вторых, роевые системы демонстрируют высокую адаптивность к изменяющимся условиям. В ситуациях, когда обстоятельства меняются внезапно, такие системы могут автоматически перестроиться, что особенно важно для поддержания высокого уровня готовности в чрезвычайных ситуациях.
Кроме того, роевые системы ИИ помогают оптимизировать работу сенсоров и датчиков. Это достигается за счет использования разнообразных типов орбитальных, наземных, авиационных датчиков для сбора и анализа данных в реальном времени. Такое решение обеспечивает точное выявление и распознавание объектов, улучшая качество наблюдений и мониторинговых мероприятий.
Также стоит отметить важность децентрализации архитектуры роевых систем, что способствует повышению безопасности и конфиденциальности данных. Эта особенность снижает уязвимость к кибератакам и обеспечивает защиту важной информации, что критично в условиях строгих правовых режимов.
Еще одним преимуществом является быстрая аналитическая обработка данных. Роевые системы предоставляют правоохранителям не сырой материал, а готовые аналитические выводы, что ускоряет процесс принятия решений и повышает их качество.
Важно подчеркнуть устойчивость роевых систем к сбоям. Если один или несколько элементов роя выходят из строя, оставшиеся устройства продолжают выполнять задачи, что гарантирует непрерывность операций даже в неблагоприятных условиях.
Кроме того, роевые системы обеспечивают высокую точность геопривязки и идентификации объектов. Использование технологий геолокализации и компьютерного зрения позволяет правоохранительным органам точно определять местонахождение и характеристики объектов,
что значительно облегчает поиск подозреваемых, пропавших лиц или подозрительных предметов.
Также следует отметить снижение влияния человеческого фактора.
Благодаря автоматизации большинства процессов участие операторов минимизируется, что уменьшает вероятность ошибок и повышает общую надежность выполняемых задач.
Наконец, роевые системы могут легко интегрироваться с другими технологиями, такими как беспилотные аппараты или наземные средства.
Это расширение возможностей делает мониторинг и реагирование на инциденты еще более комплексными и оперативными.
Применение роевого ИИ правоохранительными органами ведет к значительной экономии ресурсов и упрощению планирования операций.
Автоматизация управления роями делает операции более предсказуемыми и контролируемыми, что особенно актуально в условиях ограниченного времени и высоких требований к результативности.
Таким образом, роевые технологии ИИ открывают новые горизонты для специального применения БПЛА правоохранительными органами в условиях специальных правовых режимов, делая их более эффективными инструментами для поддержания общественного порядка и безопасности.
Автор: Ильинский А.И., ведущий эксперт Научно-исследовательского центра технологий искусственного интеллекта в международных отношениях, профессор департамента мировой экономики и мировых финансов Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, доктор технических наук, профессор
Приложения
1. Биард Р.У. Малые беспилотные летательные аппараты: теория и практика / Р.У. Биард, Т.У. Маклэйн. Под редакцией Г.В. Анцева. – М.: "Техносфера", 2015. – 312 с. – (Мир радиоэлектроники). – ISBN 978-5-94836- 393-6. – EDN XCMQEP.
2. Долженков Н.Н. Современные тренды развития беспилотных комплексов: запрос на интеллектуальные технологии / Н.Н. Долженков, В.В. Воронов // Полет. Общероссийский научно-технический журнал. – 2022. – № 11-12. – С. 3-13. – EDN SKBOGL.
3. Протасов В.И. Децентрализованное управление группой БПЛА с использованием расчетной схемы метода молекулярной динамики / В.И. Протасов, З.Е. Потапова // Международная научная конференция SCVRT2019 «Ситуационные центры и информационно-аналитические системы класса 4i для задач мониторинга и безопасности»: SCVRT2019. Труды Международной научной конференции, Пущино, 13 ноября 2019 года. – Пущино: Научно-исследовательский центр физико-технической информатики, 2019. – С. 246-250. – EDN NUBGAM.
4. Козлов Е.А. Обзор реализаций управления роем автономных микродронов / Е.А. Козлов // Управление в аэрокосмических системах (УАКС2022) им. академика Е.А. Микрина: Материалы 15-ой мультиконференции конференции по проблемам управления, Санкт-Петербург, 04–06 октября 2022 года. – Санкт-Петербург: «Концерн «Центральный научно-исследовательский институт «Электроприбор», 2022. – С. 55-57. – EDN SNTXYN.
5. Михайлов, А.Ф. Боевые сценарии применения военных дронов / А.Ф. Михайлов, В.А. Чабанов // Авиационные системы. – 2023. – № 5. – С. 2- 10. – EDN ZSSHYU.
6. Arranz, Raúl et al. «Application of Deep Reinforcement Learning to UAV Swarming for Ground Surveillance» Sensors (Basel, Switzerland) vol. 23,21 8766. 27 Oct. 2023, doi:10.3390/s23218766.
7. Feng Zhu, Yang Yang Lu, and Jie Yang. 2024. Collaborative Control Technology and Prospects of Drone Swarms in Earthquake Emergency Rescue Scenarios. In Proceedings of the 2024 Asia Pacific Conference on Computing Technologies, Communications and Networking (CTCNet '24). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 83–91. URL: https://doi.org/10.1145/3685767.3685782 (дата обращения: 10.03.2025г.).
8. Мазаева Д.Ю. Внедрения цифровых технологий в тактико-специальную подготовку / Д.Ю. Мазаева, Т.Е. Симковская // Обучение противодействию современным угрозам сотрудников силовых ведомств Российской Федерации: Сборник научных статей по итогам Всероссийской научно-практической конференции, Москва, 02 октября 2023 года. – М.: «Полицентр», 2023. – С. 113-117. – EDN OLLGAB.
