Учёные из Ставрополья работают над системой группового управления БПЛА

Роевой интеллект — это коллективное поведение однородных объектов, выполняющих задачи в составе группы. Управление осуществляется по принципу пчелиного роя. Таким образом осуществляется децентрализация управления беспилотниками, повышающая их эффективность.

В настоящее время такие системы управляются единым центром, и именно это является их самой уязвимой стороной. Выведение данного центра из строя автоматически уменьшает эффективность выполнения поставленной перед группой дронов задачи. Сейчас многие государства пытаются разработать системы роевого интеллекта для управления БПЛА, однако добиться стопроцентной децентрализации роя пока никому не удалось.

Кандидат технических наук, доцент кафедры компьютерной безопасности Института цифрового развития СКФУ Владимир Антонов рассказал о том, где могут применяться подобные системы и какие преимущества применения роевого интеллекта.

«Самоорганизующиеся системы эффективнее иерархичных. Наш проект направлен на оптимизацию взаимодействия робототехнических агентов по концепции роевого интеллекта, автономности, самоорганизации и кооперации», — заявил Антонов. Он представил коллегам свои наработки на 33-й международной научно-технической конференции «Экстремальная робототехника», проходившей в Санкт-Петербурге.

Ректор Северо-Кавказского федерального университета Дмитрий Беспалов подчеркнул важность практического применения научных разработок. По его словам, они должны не только совершенствовать технологии, но и применяться в реальном секторе экономики. Именно это является залогом технологического суверенитета нашего государства.

При помощи имитационного моделирования и математических инструментов предложенное Антоновым решение было проверено. Оно действительно эффективно. В СКФУ новый принцип взаимодействия автономных роботов будет сначала создан в виде прототипа, а затем его доведут до готового образца.

По словам учёного, группы дронов под управлением роевого интеллекта будут полезны в сферах, где требуется анализировать географически привязанные факторы. Это анализ урожая в сельском хозяйстве, оценка масштабов лесных пожаров, работа в очагах радиоактивного и химического заражения и многое другое.