Биология вдохновляет инженерию: как российские учёные создают будущее автономной авиации
В лаборатории нейробиоморфных технологий МФТИ разработали систему управления для беспилотного летательного аппарата, которая имитирует работу центрального генератора паттернов нервной системы птиц.

Как живые птицы
В декабре 2025 года учёные Лаборатории нейробиоморфных технологий Московского физико-технического института (МФТИ) представили прорывную разработку: систему управления беспилотным летательным аппаратом (БПЛА), скопированную с центрального генератора паттернов (ЦГП) — нейронной структуры, отвечающей за ритмичные движения у птиц.
В отличие от традиционных дронов, которые полагаются на внешние команды и сложные алгоритмы ИИ, новая система позволяет аппарату самостоятельно поддерживать устойчивый полёт, адаптироваться к ветру, турбулентности и даже восстанавливать курс после столкновений — так, как это делают живые птицы. Это не просто техническое усовершенствование, а переход к новой парадигме: автономии, вдохновлённой природой.

Почему это важнее, чем кажется
Биомиметика — наука, имитирующая природные решения, — давно стала трендом в робототехнике. Однако российский проект выходит за рамки внешнего сходства: здесь копируется принцип функционирования нервной системы. ЦГП у птиц генерируют ритмические сигналы, управляющие взмахами крыльев без постоянной коррекции извне. Аналогичный подход позволяет БПЛА экономить энергию, снижать вычислительную нагрузку и реагировать на изменения среды мгновенно. Архитектура системы предусматривает обратную связь через датчики, что делает её гибкой и устойчивой. В условиях, где GPS-сигнал недоступен, а пространство переполнено препятствиями, такие дроны могут стать незаменимыми.
От лаборатории — к реальному миру
Потенциал применения новой технологии широк. В сельском хозяйстве такие дроны смогут пролетать между рядами культур, не повреждая урожай. В лесном хозяйстве — маневрировать среди крон при мониторинге пожаров или незаконных вырубок. В поисково-спасательных операциях — работать в задымлённых или заваленных зонах, где обычные дроны теряют ориентацию.

В России разработка может быть интегрирована в национальные программы по развитию беспилотной авиации и цифровой трансформации инфраструктуры. А на глобальном уровне — стать экспортным продуктом в сегменте автономных роботов, особенно для стран, инвестирующих в «зелёные» технологии и устойчивое развитие.
Пять лет эволюции: как мир учился летать, как птицы
Российская разработка появилась не на пустом месте. За последние пять лет мир увидел множество биомиметических БПЛА. Немецкая компания Festo создала SmartBird — орнитоптер, полностью имитирующий полёт чайки. Американская AeroVironment представила дрон-колибри NanoHummingbird, способный зависать и маневрировать в помещении. Швейцарские и американские учёные разработали RAVEN — дрон с ногами, как у птицы, который может не только летать, но и прыгать или ходить. Российские исследователи ранее уже создавали летающих роботов с отдельным управлением крыльев и хвоста. Однако система МФТИ выделяется: она не копирует форму, а воспроизводит функцию — нейронный механизм, лежащий в основе полёта.

Будущее — за автономией, вдохновлённой природой
Разработка МФТИ — не просто очередной дрон. Это демонстрация того, как слияние нейробиологии, робототехники и нейроморфных вычислений может создавать системы, превосходящие как биологические аналоги, так и традиционные инженерные решения. В отличие от алгоритмов машинного обучения, требующих огромных объёмов данных и вычислительных ресурсов, нейробиоморфный подход обеспечивает эффективность за счёт простоты и врождённой адаптивности.
Прогнозы оптимистичны: в ближайшие годы могут появиться целые поколения «умных» летательных роботов, способных работать в сложнейших условиях — от городских улиц до таёжных массивов. Это изменит не только логистику или мониторинг, но и само понимание автономности в робототехнике. Природа, оказывается, уже давно решила задачи, над которыми инженеры бьются десятилетиями. Осталось лишь научиться у неё.









































