Нейросетевые алгоритмы для антидроновой системы малой ПВО разработали в РФ

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



Российские разработчики создали алгоритмы нейросетевого анализа и трекинга для системы малой противовоздушной обороны, предназначенной для борьбы с вражескими беспилотниками. По подсчетам разработчиков, применение такой системы сокращает стоимость поражения цели в тысячу раз по сравнению с классическим зенитно-ракетным комплексом, сообщает ТАСС.

Уже проведены научно исследовательские и опытно конструкторские работы, а также испытания лабораторного макета двухосевой турели, которая самостоятельно обнаруживает цели, в том числе малоразмерные беспилотники.

Система не только находит и сопровождает дроны, но и рассчитывает баллистику, а также способна работать в режиме так называемого упреждения. "Алгоритмы дают возможность работать на упреждение. Они точно определяют, где будет находиться цель через определенный отрезок времени, что существенно облегчает задачу уничтожения стрелковым оружием", - пояснили в Центре беспилотных систем и технологий.

Нейросетевые алгоритмы могут применяться в турелях с пулеметом или лазером. Другой вариант - использовать их в наблюдательной башне, которая будет выдавать целеуказание дронам-перехватчикам или другим средствам борьбы с беспилотниками.


Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: rg.ru

Комментарии: