Перспективная боевая авиация не станет полностью беспилотной, нейросетевые технологии лишь автоматизируют некоторые процессы управления самолетом. Такое мнение в колонке для ТАСС высказал научный руководитель ГосНИИАС, академик РАН Евгений Федосов.
"Пилотируемая авиация останется навсегда, потому что человеческий мозг пока еще никто не превзошел. Наш мозг имеет большие ресурсы, которые проявляют себя в критической ситуации - и чем сложнее боевая операция, тем важнее "интеллектуальность". Поэтому мы пытаемся не заменить живого летчика машиной, а создать все условия для выполнения сложных боевых задач. Я убежден, что человека невозможно исключить из боевой операции", - пишет он.
По мнению Федосова, нейросети могут совершать миллиарды операций в секунду. Однако, когда необходима интуиция, а также в безвыходных ситуациях, не смогут принять решение. "Самолеты становятся все более "интеллектуальными", но это обычная автоматизация процесса управления", - заключил академик.
Источник: ТАСС

Первый заместитель председателя правительства РФ Денис Мантуров вручил научному руководителю федерального автономного учреждения "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем" (ГосНИИАС), академику Российской академии наук Евгению Федосову орден "За заслуги перед Отечеством" I степени. Об этом сообщается на сайте кабмина.
"В соответствии с указом президента Российской Федерации от 10 мая 2024 года №325 научный руководитель ГосНИИАС, академик Российской академии наук Евгений Федосов за большой вклад в развитие отечественной науки и авиационной промышленности, а также укрепление обороноспособности страны награжден орденом "За заслуги перед Отечеством" I степени. Первый заместитель председателя правительства Российской Федерации Денис Мантуров вручил награду и поздравил выдающегося ученого с 95-летним юбилеем", - говорится в сообщении.
Федосов является основателем научных школ, заслуженным деятелем науки Российской Федерации. Он активно участвовал в формировании и развитии принципов создания авиационной техники. При участии Федосова разрабатывались комплексы вооружения и управления истребителей, ударных самолетов и бомбардировщиков МиГ, Су, Ту, Як, боевых вертолетов Ми и Ка, а также целый ряд управляемых ракет "воздух - воздух" и "воздух - поверхность". 
Источник: ТАСС

Профориентационные мероприятия, направленные на выявление и поддержку талантливых и перспективных молодых ученых, – важный инструмент в решении задач по формированию кадрового резерва авиационной отрасли. Эффективной практикой вовлечения студентов в инженерные профессии является проведение практических занятий на базе организаций, выполняющих научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы в интересах наукоемких и высокотехнологичных отраслей.
В ГосНИИАС* было проведено очередное практическое занятие для студентов 4 курса кафедры Управления военных представительств МО РФ военного учебного центра при Московском авиационном институте. Будущих специалистов познакомили с особенностями оценки и контроля качества опытных образцов авиационной техники.
Определение соответствия изготавливаемых изделий всем требованиям технической документации и их корректная оценка влияет на безопасную и эффективную эксплуатацию всего авиационного комплекса. Сотрудники военных представительств выступают в роли гаранта надежности выпускаемой продукции и должны обладать широким кругом знаний в различных дисциплинах. В связи с этим, важным элементом образовательного процесса являются практические занятия, ведь они позволяют применить полученные теоретические знания в будущей профессиональной деятельности.
Специалисты научной лаборатории ГосНИИАС выступили с лекцией, подкрепленной демонстрацией работ на опытно-экспериментальном оборудовании института. Кроме того, студенты посетили музей ГосНИИАС, где представлены образцы изделий, систем и комплексов для летательных аппаратов различного назначения, в разработке которых принимали участие ученые института. Так обучающиеся ВУЦ смогли сформировать полноценное представление о процессах разработки и приемки изделий авиационной техники.

Для перехода на отечественные инструменты проектирования и разработки бортового программного обеспечения (далее — ПО) необходима консолидация усилий предприятий отрасли для поиска единых решений в вопросах создания критических по безопасности систем. При этом использование отечественных инструментов должно обеспечивать разработку ПО с учетом требований соответствующих нормативных документов и авиационных стандартов, а также гарантировать защиту от утечек данных.
В целях обмена опытом и обсуждения возможностей применения отечественной среды автоматизированного проектирования и разработки информационно-управляющего поля технических объектов PragmaSoftStudio в ГосНИИАС состоялся отраслевой семинар «Средства разработки критических по безопасности систем», организованный совместно с компанией «Авионика и софт».
«…Основное условие сохранения и ускорения темпов развития авиационной промышленности это, прежде всего, использование доверенных программно-аппаратных комплексов. Поскольку в настоящее время наша страна находится под давлением санкций, продолжение текущих работ, а также формирование новых производственных цепочек становится возможным за счет перехода на отечественные инструменты проектирования и разработки…», – открыл заседание семинара приветственным словом заместитель генерального директора ГосНИИАС, профессор РАН Н.И. Сельвесюк.
В ходе семинара компанией «Авионика и софт» была представлена обновленная версия PragmaSoftStudio — российской среды разработки ПО, индикационных форматов и человеко-машинных интерфейсов. В мероприятии приняли участие с докладами представители компаний-разработчиков авиационного ПО, которые в своих выступлениях рассказали о различных аспектах разработки и сертификации ПО на базе нового отечественного инструмента.
Начальник сектора ГосНИИАС А.О. Лавров в своем выступлении уделил внимание вопросам интеграции отдельных технологий, применяемых в институте в целях оптимизации и повышения эффективности разработки и отработки бортового функционального ПО.
Также с докладом о результатах разработки конвертера для автоматизированного переноса данных из SCADE Display в PragmaSoftStudio выступил инженер ГосНИИАС В.А. Земкин. Конвертер разрабатывается специалистами института для упрощения перехода компаний-разработчиков авиационного ПО в текущих проектах на отечественную среду разработки и максимального использования существующего задела.

Авиация занимает значимое место в развитии транспортной инфраструктуры России, обеспечивая высокую скорость и повышенный комфорт перевозок пассажиров и грузов на большие расстояния, в том числе в труднодоступные регионы. При этом постоянная интенсификация потоков воздушного движения диктует необходимость непрерывного совершенствования системы организации воздушного движения (далее – ОрВД), функционирование которой позволяет проводить планирование и управление воздушными потоками с целью поддержания эффективности и безопасности воздушного движения.
Ученые ГосНИИАС осуществляют научно-техническое сопровождение разработки и реализации мер по совершенствованию Единой системы организации воздушного движения Российской Федерации (далее – ЕС ОрВД), проводя научные исследования с применением программно-аппаратных моделирующих комплексов. В интересах национального провайдера аэронавигационных услуг в институте был создан программный комплекс имитационного моделирования системы организации воздушного движения (далее – КИМ ОрВД), предназначенный для проведения оценок эффективности и безопасности использования воздушного пространства на основе реальных полетных данных.
В целях улучшения функциональности программного комплекса специалисты ГосНИИАС осуществляют внедрение интеллектуальных алгоритмов, что открывает возможности для обработки больших данных, проведения комплексных оценок и ускорения процессов принятия управленческих решений.
О работах специалистов ГосНИИАС по внедрению технологий искусственного интеллекта в КИМ ОрВД рассказала д.т.н., профессор Л.В. Вишнякова в рамках своего доклада, представленного на научно-практической конференции Министерства транспорта Российской Федерации и Российской академии наук, посвящённой 150-летию со дня рождения выдающегося ученого-транспортника В.Н. Образцова.
КИМ ОрВД позволяет проводить ускоренное моделирование и расчет более 40 различных показателей для оценки эффективности использования воздушного пространства и другой инфраструктуры. С усложнением структуры воздушного пространства и открытием новых транспортных хабов увеличивается нагрузка на моделирующий комплекс. В связи с этим в ГосНИИАС начали применять методы машинного обучения для решения задач организации потоков воздушного движения. Такой подход позволит автоматизировать процессы и разгрузить специалистов от рутинных операций.

Министерством науки и высшего образования Российской Федерации подведены итоги первого конкурсного отбора на назначение новой стипендии Президента РФ для аспирантов и адъюнктов. Были определены 500 стипендиатов – молодых специалистов, проводящих научные исследования в соответствии с приоритетами, определенными Стратегией научно-технологического развития России. Стипендия учреждена в 2023 году с целью поддержки талантливых молодых учёных в реализации передовых исследований и практических разработок в интересах наукоемких отраслей промышленности.
Одним из победителей конкурсного отбора стала А.К. Савенко – младший научный сотрудник и аспирант ГосНИИАС. Работа молодого специалиста ориентирована на проведение исследований в интересах разработки комплексной методики создания специализированных цифровых двойников объектов, формирующих в окружающей среде быстропротекающие процессы. Комплексная методика предполагает определение частных и обобщенных характеристик и показателей, формирование частных методик оценки эффективности, а также проверку адекватности сформированных частных методик с помощью наборов имитаторов. Методика позволит ускорить разработку перспективных образцов, сокращая затраты ресурсов, и может быть использована для проведения оценки эффективности применения изделий.
Проводимые исследования призваны обеспечить переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений.
Молодые ученые, работающие над созданием и использованием новых технологий, разработкой высокотехнологичных решений в интересах наукоемких отраслей российской промышленности, способствуют обеспечению научно-технологического развития России.

Применение глубоких нейронных сетей в системах технического зрения летательных аппаратов становится все более актуальным в связи с развитием технологий и предъявляемыми требованиями к безопасности и эффективности полетов. Результаты экспериментальных исследований, проводимых в ГосНИИАС, показали, что интеграция интеллектуальных алгоритмов позволяет повысить как ситуационную осведомленность экипажа, так и степень автономности беспилотных летательных аппаратов, а также снизить риски, связанные с влиянием человеческого фактора.
О научных исследованиях и разработках в области нейросетевых алгоритмов СТЗ рассказали специалисты ГосНИИАС в рамках 15-ой Международной конференции «Интеллектуализация обработки информации» (ИОИ-2024), которая прошла в г. Гродно Республики Беларусь.
В интересах обеспечения ситуационной осведомленности экипажа перспективных гражданских воздушных судов специалистами ГосНИИАС предлагается интеграция СТЗ, состоящих из многоспектральных оптико-электронных систем, бортовых высокопроизводительных вычислителей и функционального программного обеспечения.
Одной из задач обнаружения СТЗ является детекция взлетно-посадочной полосы для автоматической посадки без использования наземных систем. Применение высокочувствительных датчиков разных спектральных диапазонов и физической природы, а также нового поколения алгоритмов обработки визуальной информации закабинного пространства позволит реализовать функцию автоматического обнаружения ВПП и обеспечит коррекцию данных глобальной навигационной спутниковой системы. Специалистами ГосНИИАС был сформулирован метод, предполагающий использование СТЗ на базе архитектуры семейства YOLO с последующим уточнением угловых точек образа ВПП с использованием архитектуры MnasNet.
Кроме того, интеллектуальные средства поддержки экипажа обеспечивают автоматизацию движения ВС к месту стоянки или взлета. Для решения этой задачи также предлагается использовать СТЗ с реализацией нейросетевых алгоритмов распознавания разметки ВПП и рулежных дорожек.
По направлению беспилотных летательных аппаратов ученые института провели исследование возможности визуальной навигации в условиях отсутствия сигнала спутниковых навигационных систем с помощью алгоритма на основе анализа набора спутниковых снимков, заложенного на этапе подготовки полетного задания. Эффективность алгоритма, разработанного с применением метода детектирования ключевых точек SIFT, была подтверждена имитационным моделированием.
Также в рамках работ по развитию СТЗ ВС специалисты института разработали алгоритм создания трехмерной модели района низковысотной загородной застройки на основе изображений карт местности без векторной разметки.
Представленные специалистами ГосНИИАС научные результаты станут основой для интеллектуальных систем поддержки экипажа.

В городе Новосибирске на базе летающей лаборатории прошли летные экспериментальные исследования демонстраторов технологий, разработанных в ГосНИИАС в интересах интеллектуализации бортовых комплексов перспективных воздушных судов транспортной категории.
В ходе испытаний проведена оценка взаимодействия программного обеспечения и алгоритмов ремаршрутизации в условиях полета, а также проверена работоспособность функций интеллектуального голосового помощника, позволяющего управлять интерфейсами бортовых индикаторов посредством голоса.
Помимо функций голосового помощника, специалисты института проверили работу систем, отслеживающих физиологические показатели пилотов в полете. В рамках экспериментов были отработаны технологии автоматического определения пространственной ориентации и положения головы пилота, а также технологии отслеживания глазодвигательной активности и частоты моргания.
«Новые функции интеллектуальных бортовых систем повысят ситуационную осведомленность экипажа, а также позволят осуществлять контроль состояния пилота для обеспечения своевременного реагирования на утрату способности к выполнению задач в процессе полета», – подчеркнул генеральный директор ГосНИИАС С.В. Хохлов.

Стремительно развивающиеся технологии искусственного интеллекта и машинного обучения находят применение практически во всех отраслях экономики, повышая эффективность и производительность, а также создавая новые возможности для внедрения передовых технологий и инноваций.
Ученые ГосНИИАС проводят исследования в области разработки новых методов извлечения и обработки информации из изображений и видеопоследовательностей в интересах развития систем технического зрения для авиационного применения. Последние достижения в области повышения устойчивости нейросетевых алгоритмов были представлены в рамках стендовой сессии на XXVI Международной научно-технической конференции «Нейроинформатика-2024», проходившей в Московском физико-техническом институте.
В совместном докладе специалистами института был предложен подход к решению задачи доменной адаптации для обнаружения и распознавания объектов с использованием метода состязательного обучения. Актуальность исследований по теме обусловлена сложностью получения в достаточном количестве качественных исходных данных, необходимых для обучения нейросетевой модели детектирования объектов, и возникающей в этих условиях неустойчивости алгоритмов распознавания.
Алгоритмы доменной адаптации позволяют применять обученную модель детектирования при работе с изображениями, отличными от использованных при обучении по таким критериям, как угол съемки, погодные условия, разрешение камеры, дальность и режим съемки. При этом метод состязательного обучения, при котором обучающая выборка данных дополнена намеренно искаженными размеченными данными, позволяет дополнительно повысить устойчивость алгоритма и точность его работы.

Осенью 2024 года прошли первые летные экспериментальные исследования демонстраторов технологий, разработку которых осуществил ГосНИИАС в ходе выполнения научно-исследовательских работ в рамках комплексных научно-технологических проектов «Интеграл» и «СГС», направленных на формирование научно-технического задела для создания перспективных гражданских самолётов. Летные демонстраторы созданы учеными и инженерами института для проведения испытаний в составе летающей лаборатории в условиях эксплуатации, приближенных к реальным.
Экспериментальные исследования осуществлялись с целью отработки технологий создания и применения специализированных бортовых вычислительных модулей и наземных комплексов машинного обучения для интеграции функций и элементов интеллектуального управления воздушным судном.
В ходе испытаний проведена оценка работоспособности разработанных нейросетевых алгоритмов и аппаратных средств, реализующих функции внешнего видения, дополненной реальности, навигации и наблюдения, голосового помощника пилота, а также определения пространственного положения головы и направления взгляда для адаптации формируемых изображений и оценки дееспособности пилота.
Так, в составе демонстратора технологий новых элементов информационно-управляющего поля (далее – ИУП) кабины экипажа была испытана система дополненной реальности с голосовым помощником. В рамках экспериментов специалистами ГосНИИАС была проведена оценка возможности управления функциями ИУП кабины экипажа с помощью голосового помощника при звуковых помехах в условиях реального полета. Кроме того, при исследованиях работоспособности системы были отработаны технологии автоматического определения пространственной ориентации и положения головы пилота, отслеживания глазодвигательной активности и частоты моргания. Система дополненной реальности обеспечивает ситуационную осведомленность пилота посредством интеграции с системой внешнего видения (далее – СВВ).
Демонстратор технологий СВВ был разработан с целью отработки улучшенного, синтезированного и комбинированного видения для обнаружения и распознавания объектов на летном поле и элементов разметки взлетно-посадочных полос (далее – ВПП). При проведении экспериментальных исследований была проверена работоспособность СВВ, которая обеспечивает реализацию функции интеллектуальной обработки информации: «сшивания» полученных от камер изображений в единое панорамное изображение, а также отображения на нем результатов работы нейросетевых алгоритмов обнаружения и распознавания.
Функция определения координат местоположения воздушного судна многочастотным модулем спутниковой навигации и посадки с обеспечением целостности информации от инерциально-оптической навигационной системы отрабатывалась на демонстраторе технологий бортовых средств навигации и наблюдения. Кроме того, ученые ГосНИИАС испытали функции автоматической ремаршрутизации, прокладки маршрута руления по аэродрому и его обновления от наземного оператора с учетом трафика, а также возможность дистанционного и автоматизированного руления с автоматическим выдерживанием дистанции.
Полученные в ходе экспериментов результаты будут использованы для обоснования и подтверждения выбранных параметров работы функций наблюдения, навигации и управления элементов бортового радиоэлектронного оборудования перспективного самолета, формирования выборки данных для обучения нейросетевых алгоритмов, а также для определения ограничений применения принципиально новых технических решений.
В дальнейшем учеными ГосНИИАС будет разработан комплексный стенд полунатурного моделирования «Интеллектуальная кабина экипажа», который будет применяться для наземной отработки новых перспективных технологий.