В Казани разработали нейросетевые алгоритмы для антидроновой системы малой ПВО

Казанская компания, являющаяся резидентом Центра беспилотных систем и технологий (ЦБСТ), разработала алгоритмы нейросетевого анализа и трекинга для антидроновой системы малой ПВО. Об этом ТАСС сообщили в ЦБСТ.

В центре отметили, что разработчик создал комплекс инженерных решений для автоматизации обнаружения и наведения на беспилотники противника.

«На сегодняшний день созданы алгоритмы нейросетевого анализа и трекинга», – рассказали в ЦБСТ.

Сообщается, что компания уже провела научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, а также испытала лабораторный макет двухосевой турели, способной самостоятельно обнаруживать цели, включая малоразмерные беспилотники.

В ЦБСТ пояснили, что разработанные алгоритмы рассчитывают баллистику и обеспечивают сопровождение цели даже при кратковременной потере визуального контакта. Кроме того, система способна прогнозировать дальнейшее перемещение объекта.

«Они точно определяют, где будет находиться цель через определенный отрезок времени, что существенно облегчает задачу уничтожения стрелковым оружием», – добавили в организации.

Также в центре сообщили, что технологии могут использоваться в турелях с пулеметами или лазерными средствами поражения, а также в наблюдательных башнях для передачи целеуказания внешним системам борьбы с беспилотниками.

По оценке разработчиков, применение антидроновых систем с элементами искусственного интеллекта позволит снизить стоимость поражения цели в тысячу раз по сравнению с классическими зенитными ракетными комплексами.

Проект был представлен на Российском венчурном форуме, прошедшем в апреле. Объем необходимых инвестиций для полноценной реализации решений оценивается в 100-300 млн рублей.