Виртуальный полигон
МАИ создаёт фотореалистичный симулятор, который позволяет «натренировать» искусственный интеллект беспилотников на земле, экономя миллионы рублей и исключая риски крушений.
Цифровой аэродром
Московский авиационный институт при поддержке предприятия ОПК готовит полностью виртуальную тестовую среду, где можно отрабатывать навигацию, взлёт-посадку, поиск маршрута после потери связи и другие критически важные сценарии работы БПЛА.
Основой служит движок Unigine: он формирует фотореалистичную картинку, моделируя «то, что видит дрон», и поддерживает динамическую смену погоды и освещённости. Система способна выдавать 60 fps при сложной городской сцене, а частота до 50 кадров в секунду гарантирует реалистичную работу алгоритмов компьютерного зрения. Математические модели учитывают аэродинамику различных типов БПЛА — от квадрокоптеров до аппаратов самолётного типа, что позволяет единой платформой обучать ИИ для разных классов аппаратов.
Для заказчика из оборонно-промышленного комплекса такой цифровой «аэродром» — способ сократить число натурных вылетов, снизить стоимость доводки и повысить безопасность: любое программное обновление ИИ проверяется в симуляторе, а не на миллионном прототипе.
Перспективы технологии
Симулятор решает сразу две ключевые задачи. Первая — импортонезависимость. Ведь большинство мировых тренажёров (Sim4CV, Flightmare, XTDrone) базируются на западных движках или закрытых наборах данных. Российская разработка использует отечественный Unigine и собственные библиотеки датчиков, что исключает санкционные риски.
Вторая задача — экспортный потенциал. Фотореалистичность и поддержка reinforcement learning делают продукт интересным университетам и компаниям стран БРИКС, СНГ, Ближнего Востока, где активно растёт рынок дрон-сервисов. Лицензионная модель «симулятор + пакет сценариев» позволит МАИ продавать не только ПО, но и консультации по внедрению.
Внутри страны платформа уже заявлена как обязательный элемент новой магистерской программы института № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика»: студенты будут учиться проектировать ИИ-автопилоты в виртуальном полигоне, а затем переносить их на реальные БПЛА.
Как мир пришёл к «цифровым полигонам»
За последние годы в мире появилось несколько ключевых симуляционных платформ для дронов, ставших основой для обучения ИИ. В 2017 году был представлен Sim4CV — решение на базе Unreal Engine, ориентированное на обучение алгоритмов компьютерного зрения. В 2020 году появились Flightmare — быстрый симулятор квадрокоптеров с поддержкой reinforcement learning, и SwarmLab — среда на базе MATLAB для моделирования поведения роев дронов. Тогда же был запущен XTDrone — гибкая платформа на ROS/Gazebo/PX4, позволяющая тестировать широкий спектр UAV-сценариев.
Российский проект МАИ синтезирует лучшие практики: использует высокодетализированный движок, поддерживает RL- и CV-алгоритмы, предлагает гибкую физическую модель и работает на локальной российской технологической базе — то, чего пока нет у иностранных аналогов.
Взгляд вперёд
По плану разработчиков, к концу 2025 года выйдет версия 1.0 с открытым API и поддержкой внешних нейросетевых фреймворков (PyTorch, TensorFlow). В последующие два года планируется подключение VR-шлемов для обучения операторов и создание маркетплейса сценариев: тогда университеты и компании смогут обмениваться «трассами» и погодными моделями. В дальнейшем возможен экспорт SaaS-версии через партнёров-интеграторов и применение в гражданских проектах: аэрофотосъёмка, агродроны, городская логистика.
Нельзя не отметить и возможные риски, среди которых — высокая зависимость от графического движка (Unigine) и необходимость постоянного обновления библиотеки сенсоров, чтобы симулятор оставался синхронизированным с аппаратными новинками рынка. Устранить эти риски планируется через модульную архитектуру и открытие SDK для сторонних разработчиков.
В целом можно констатировать: фотореалистичный симулятор МАИ выводит Россию в новую лигу разработчиков виртуальных полигонов для БПЛА. Проект не просто экономит деньги и повышает безопасность испытаний — он формирует экспортоспособный IT-продукт на суверенной технологической базе. Учитывая мировую гонку за «умными» дронами, российская платформа имеет все шансы занять нишу в образовательных и промышленно-исследовательских центрах от Дубая до Джакарты. Если дорожная карта будет выполнена, к 2030 году симулятор может стать «обязательным предметом» в лабораториях робототехники и reinforcement learning — так же, как сегодня MATLAB или Gazebo.
