Дроны-преследователи и архив, записанный в стекле: что показали на выставке ИИ в Минске

Выставка в рамках V Международного форума IT-Академграда «Искусственный интеллект в Беларуси» объединила на площадке Национальной академии наук ведущих отечественных и зарубежных экспертов и разработчиков в сфере искусственного интеллекта 13 октября, передает корреспондент агентства «Минск-Новости».

На выставке форума члены научного сообщества демонстрируют передовые достижения и разработки в самых разных областях — от автоматизации промышленных и военных процессов до здравоохранения, сельского хозяйства, образования и защиты информации.

Представители Национального кадастрового агентства презентовали сервис автоматической оценки жилой недвижимости, который базируется на актуальных ценах реальных сделок из государственного «Реестра цен». Разработка учитывает 15 факторов и в зависимости от них выдает окончательную стоимость. Среди них, например, площадь квартиры, количество комнат, материал стен, год ввода здания в эксплуатацию, расстояние до метро, микрорайон.

— Сервис полностью бесплатен и уже завоевал доверие граждан — с момента запуска в октябре 2025 года зафиксировано свыше 300 тыс. пользовательских запросов, — рассказала заместитель начальника отдела кадастровой оценки Национального кадастрового агентства Елена Далидович. — Наша нейросеть помогает продавцам и покупателям определить справедливую цену и существенно ускоряет заключение сделок, а также служит надежным ориентиром для риелторов, залоговых служб банков и независимых оценщиков.

Инновационные летательные аппараты вертикального взлета и посадки серии «VTOL-мини» презентовали представители Научно-производственного центра многофункциональных беспилотных комплексов. Они оснащены системами визуальной навигации для автономных полетов в условиях отсутствия спутниковой связи. Также среди разработок есть беспилотный летательный аппарат для автоматического обнаружения и сопровождения наземных и воздушных объектов.

— Нашу оптическую систему с модулем автоматического сопровождения подвижных объектов можно использовать, например, для регуляции на дорогах. Условно оператор дрона обнаружил автомобиль нарушителя, включил автосопровождение, и далее летательный аппарат уже следует за данным подвижным объектом в режиме преследования, — поделилась заведующая отделом маркетинга и развития бизнеса НПЦ многофункциональных беспилотных комплексов НАН Беларуси Мария Максимова. — Также наши технологии используются в проекте «Лес и инвазивные растения». Мы составили базу данных усыхающих деревьев, лесных массивов и инвазивных растений, таких как борщевик Сосновского и золотарник. Беспилотник, оснащенный камерой, облетает участок, а потом нейросеть обрабатывает полученные видеоматериалы и автоматически определяет необходимые места.

Интересовал посетителей форума и научный проект «5D Архив культурного наследия Беларуси». Он направлен на создание принципиально нового типа сверхдолговечной архивной памяти с использованием оптической записи данных внутри специальных стеклоэлементов. Такие носители способны выдерживать экстремальные температурные нагрузки до 1,5 тыс. градусов.

— Сегодня с бурным развитием искусственного интеллекта нагрузка на цифровые библиотеки и архивы выросла в десятки тысяч раз, а традиционные жесткие диски быстро изнашиваются. Записывая данные в структуру стекла на уровне оптических дефектов, мы добиваемся колоссальной плотности хранения, — отметил доцент кафедры физической электроники и нанотехнологий БГУ Михаил Лобанок. — В прошлом году в рамках конкурса «100 идей для Беларуси» мы успешно протестировали технологию, занеся в стеклянную матрицу информацию белорусских музеев о памятнике Евфросинии Полоцкой. В планах — масштабировать разработку и внедрить ее в ведущих музеях страны.

Отличились и разработки военной сферы. В частности высокопроизводительный аппаратно-программный комплекс, который предназначен для усиления безопасности и оперативного мониторинга. Он способен обрабатывать в режиме реального времени до 50 видеопотоков с камер наблюдения и автоматически обнаруживать 12 видов наземной военной техники.

— Главной сложностью была не разработка интерфейса, а создание и детальная разметка уникального датасета. Если гражданские базы данных находятся в свободном доступе, то для обучения нейросети распознаванию военной техники нам потребовалось около трех месяцев, — прокомментировал начальник группы научно-исследовательского центра Военной академии, подполковник Максим Касперович. — Причем источник видеосигнала значения не имеет: комплекс одинаково эффективно работает со стационарными скрытыми камерами и динамическими видеопотоками с дронов. В перспективе мы планируем наращивать количество видов целей и расширять возможности системы для работы с воздушными объектами.

Фото Александра Морунова