Нейропамять для дрона представили в МФТИ

Дата публикации: 03-08-2026 10:17:00

Ученые Московского физико-технического института (МФТИ) разработали бортовой интеллектуальный модуль «Нейропарсер»...

Основное содержимое страницы с новостью.

Нейропамять для дрона представили в МФТИ

Ученые Московского физико-технического института (МФТИ) разработали бортовой интеллектуальный модуль «Нейропарсер», который превращает видеопоток беспилотного летательного аппарата (БПЛА) в структурированную объектовую сцену с историей наблюдений и геопривязкой. Разработка важна для инспекции инфраструктуры и поисковых операций, анализе последствий аварий, где критически важна не просто фиксация объектов, а их идентификация и отслеживание во времени. Об этом CNews сообщили представители МФТИ.

Современные беспилотники все чаще выступают не просто носителями камеры, а полноценными вычислительными платформами. На борту БПЛА появляются нейросети, тепловизоры, лидары и системы автономной миссии. Беспилотники могут в автоматическом режиме летать по подстилающей поверхности (к примеру, проект МФТИ – технологии бортовой оптической навигационной системы с использованием нейросетевых алгоритмов (БОСК).

Однако даже самые передовые решения сильны в отдельных функциях, но не дают целостной картины наблюдаемой сцены. Оператору приходится пересматривать видео, вручную запоминать объекты и сопоставлять их с координатами, что превращает инженерную задачу в трудоёмкий процесс.

Для решения этой проблемы ученые МФТИ разработали нейромодуль, получивший название «Нейропарсер». В отличие от традиционных систем видеоаналитики, которые обрабатывают каждый кадр по отдельности, он ведет историю наблюдения каждого объекта. Это позволяет системе отвечать не на вопрос «что в кадре?», а на более сложные запросы: как долго наблюдался объект, перемещался ли он, где находился на карте и насколько можно доверять результату распознавания.

«Наша разработка предлагает смотреть на задачу как на непрерывную цепочку: сегментация, трекинг, реидентификация, геопривязка и объектовая память. Ценность появляется не в каждом звене по отдельности, а в их связке. Вместо «в кадре что-то есть» мы получаем запись: «в 10:15 обнаружен объект такого-то типа, он наблюдался несколько секунд, его положение связано с координатами БПЛА», – сказал архитектор проекта, ведущий инженер, к.т.н. Иван Фаркатов.

В основе устройства лежит модульная архитектура, где каждый компонент отвечает за свою задачу: сегментация выделяет контуры объектов, идентификация определяет их класс, трекинг отслеживает их во времени, реидентификация позволяет искать эталонный объект под разными ракурсами, а геопривязка связывает наблюдение с координатами БПЛА, поступающими от GNSS, INS и других навигационных средств. Такой подход исключает попытки «угадать» геометрию сцены одной нейросетью – координаты и поза объекта поступают от навигационного контура БПЛА, а нейросетевые алгоритмы отвечают только за распознавание и трекинг, что делает систему более надежной и проверяемой в реальных условиях.

Китайский ИТ-рынок в 2026 году: гид для российского экспортера бизнес

«Каждый объект получает цифровой «паспорт» – тип, маску на изображении, идентификатор трека, время наблюдения, координаты и эмбеддинг для повторного поиска даже при изменении освещения и ракурса. Благодаря этому модуль может получить эталонное изображение объекта и в ходе полета проверять, не похож ли один из наблюдаемых объектов на заданный образец. Если совпадение достаточно уверенное, объект фиксируется в памяти сцены и попадает в отчет», – сказал Иван Фаркатов.

Как подчеркивают ученые, «Нейропарсер» не заменяет существующие алгоритмы, а интегрирует их в единую систему, превращая БПЛА из «летающей камеры» в наблюдателя с памятью. Таким образом, передовые разработки в области технического зрения, полета по подстилающей поверхности (в частности, такие проекты МФТИ, как БОСК, «Фасетка»), становятся объединенными единой комплексной интеллектуальной системой, и все эти проекты совместно позволят значительно сократить путь от выполнения полётного задания к принятию решения за счет автоматического теханализа наблюдаемой сцены.

В перспективе технология найдет применение в мониторинге территорий, картографировании, анализе последствий аварий и специальных сценариях, где требуется найти не просто объект заданного класса, а конкретную цель, известную по эталонному изображению. Ключевая ставка проекта – переход от набора детекций к полноценной геопривязанной сцене с памятью.

• 10 функций Telegram, о которых вы не знали: наводим порядок в чатах

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	Нейропамять для дрона представили в МФТИ	0	14.65	03-08-2026
2	Разработана бортовая "нейропамять" для спасательных беспилотников	0	8.34	03-08-2026
3	В МФТИ научили нейросеть управлять движением миллиона роботов	7	8	07-07-2026
4	Российские ученые разработали устройство, имитирующее биологическую память	0	0	28-08-2019
5	В РФ создали систему автонаведения с ИИ, подходящую для любых FPV-дронов	0	0	30-05-2025
6	Студенты МФТИ создали умный зонт для защиты от солнца на пляже	5	7	16-07-2026
7	В МФТИ создали умный зонт для защиты от солнца на пляже	5	7	15-07-2026
8	В России создали систему нейроуправления роботами на базе мемристоров	0	0	09-07-2025
9	В Москве представили электронный коленный модуль для людей с ампутацией бедра	0	10	03-08-2026
10	В РФ создали нейросеть для наведения дронов-камикадзе	0	0	26-02-2025

Классификация: Наука. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 14.65. Источник: www.cnews.ru.