ИТ–технологии – новая эра авиации

Об основных трендах развития и применения БАС.

О своем видении трендов развития авиационных технологий рассказывает один из ведущих экспертов в области беспилотных авиационных систем Владимир Воронов.

Тяжелее воздуха

– За 122 года, прошедших со дня первого управляемого полета летательного аппарата тяжелее воздуха, авиация прочно вошла практически во все сферы человеческой деятельности и ею пользуются миллионы людей на всей планете. Однако нельзя считать, что все эти годы были периодом непрерывного поступательного развития авиации.
Можно отметить несколько вех, связанных с технологическими свершениями, определивших развитие авиационной техники до ее современного состояния. Среди них – внедрение металлических материалов, появление реактивного двигателя, создание электродистанционной системы управления, появление радиоэлектронных систем навигации и управления полетом. Несложно заметить, что хронологически эти достижения относятся к первым двум третям авиационной эры, и спустя более 12 десятилетий после первого полета аппарата тяжелее воздуха облик современных самолетов, сформировавшийся в 50–е годы прошлого века, оказался ближе по времени к аэроплану братьев Райт, чем к сегодняшнему дню.
Простое сравнение основных характеристик современных авиалайнеров Boeing 737 MAX–8 и Airbus A320 с сопоставимым по пассажировместимости первенцем реактивной пассажирской авиации Boeing 707–120, совершившим первый полет в 1956 году, показывает, что единственной (и то всего на 10%) возросшей характеристикой за прошедшие 67 лет является дальность полета, а скорость авиаперелетов даже немного уменьшилась из соображений экономии. Безусловно, улучшился комфорт для пассажиров (если не считать перевозчиков–лоукостеров), сократился состав летного экипажа до двух пилотов, в помощь которым пришли жидкокристаллические дисплеи, бортовые компьютеры, спутниковая навигация… Авиалайнеры стали экономичнее, снизился уровень шума, авиаперелеты стали доступны гораздо большему числу людей (но это – в результате совершенствования силовых установок). И тем не менее аэродинамический облик и компоновочная схема самолетов, разработанные в середине прошлого века, практически не претерпели изменений за последние более чем полвека, и облик современных реактивных авиалайнеров мало отличается от облика их первого поколения.
Это дает основания сделать вывод, что уже во второй половине прошлого века авиационные технологии приблизились к насыщению и их развитие шло и продолжает идти по направлению совершенствования известных технических решений.

Новый класс – БАС

Развитие технологий радиосвязи, спутниковой навигации, бортовых вычислительных систем, сенсоров привело к появлению нового класса авиационной техники – беспилотных авиационных систем (БАС). С начала XXI века БАС заняли прочные позиции в системах информационного обеспечения военного назначения и для решения некоторых специальных задач. Сейчас БАС интенсивно входят в сферу гражданских авиаработ, решая задачи воздушного мониторинга и дистанционного зондирования земли. В текущем десятилетии область гражданских применений БАС уверенно расширится в область транспортно–логистических задач. Идет интенсивное соревнование по созданию летательных аппаратов аэромобильности, в основе которых – беспилотные технологии.
Современные БАС являются автоматическими системами, способными выполнять задачи по программе. Определение «беспилотные» обозначает только отсутствие пилота на борту воздушного судна. Внешний пилот всегда находится в контуре управления БАС, что является недостатком по двум причинам: управление внешним пилотом осуществляется по командной радиолинии, дальность которой определяет радиус применения БАС. Кроме того, сохраняется зависимость от человеческого фактора с присущими ему психоэмоциональными и физиологическими ограничениями.
Поэтому в настоящее время главным трендом развития беспилотной авиационной техники как военного, так и гражданского назначения стало повышение автономности, понимаемой как способность технической системы вырабатывать целе-
ориентированное поведение в условиях, не предусмотренных программой. Развитие науки и технологий в начале XXI века дало мощный инструмент повышения автономности – это технологии искусственного интеллекта (ИИ). Здесь следует оговориться, что термин «искусственный интеллект» является буквальным переводом понятия artificial intelligence, в котором точное значение второго слова обозначает не свойство высокоорганизованного организма, а способность технической системы познавать окружение, строить связи и вырабатывать поведение на основе анализа большого количества факторов и предыдущего опыта.
В дорожной карте Европейского агентства безопасности полетов (EASA) по применению ИИ в авиации отмечается, что внедрение интеллектуальных технологий приведет к революционным преобразованиям в направлениях оптимизации характеристик воздушных судов, управления воздушным движением, что в свою очередь окажет положительное влияние на показатели безопасности полетов и экономики и в конечном итоге – на доступность авиации.

Документ выделяет три этапа внедрения систем искусственного интеллекта (СИИ) в авиацию:
1. СИИ – ассистент пилота, бортовой советчик, генерирующий подсказки пилоту.
2. Совместная работа машины и пилота. СИИ контролирует действия пилота, при этом пилот сохраняет полную ответственность за принятие решений на борту.
3. Автономная система под наблюдением человека. СИИ – генератор и исполнитель решений. Человек осуществляет мониторинг и контроль (не обязательно находясь на борту воздушного судна).

Такая этапность в целом соответствует ранее опубликованным документам Международной организации гражданской авиации (ICAO) по сокращению кабинного экипажа, в которых также предусматривается поэтапный переход к пилотированию одним пилотом с электронным ассистентом, а в более дальней перспективе – к дистанционному управлению воздушным судном.
Среди базовых технологий и технических решений, обеспечивающих такую радикальную трансформацию, – автоматизация контроля и управления на всех этапах полета, поддержка принятия решения, радиолиния контроля и управления (С2), кибербезопасность, инфраструктура связи и наблюдения, автоматическое предотвращение столкновений в воздухе, высокопроизводительные бортовые вычисления.
Несложно заметить, что практически все перечисленные технологии составляют основу современных БАС, которые в настоящее время достигли уровня автоматических систем и стали опытным полигоном для внедрения систем на основе искусственного интеллекта, обеспечивающих повышение автономности.

Можно определить четыре основных направления внедрения технологий ИИ в БАС:
1. Ситуационное информирование: в условиях сложной и динамично меняющейся обстановки способности человека (находящегося вне летательного аппарата) оперировать данными большого количества бортовых сенсоров, включая целевые нагрузки, существенно уступают возможностям СИИ, особенно в ситуации дефицита времени.
2. Поддержка принятия решений внешним экипажем БАС, службами управления воздушным движением, боевым расчетом комплекса БЛА. Системы поддержки принятия решений (СППР) разрабатываются и внедряются в авиационной отрасли уже на протяжении нескольких десятилетий. Развитие технологий сенсоров и бортовых вычислений обеспечили качественно новый уровень СППР, основанных на технологиях логического ИИ.
3. Автономное управление полетом, ресурсами БЛА. Переход к автономному управлению является развитием двух предыдущих направлений, обеспечивающим сокращение участия человека в управлении летательным аппаратом.
4. Координированное автономное управление группами БЛА, обеспечиваемое взаимодействующими бортовыми СИИ, является, по–видимому, единственно возможной реализацией так называемых роевых применений, в которых требуется координация действий БЛА по времени, в пространстве, с учетом ресурсов и динамично меняющейся обстановки.

Военные за «доступную массовость»

Внедрение новых интеллектуальных технологий в авиацию нашло наибольшее отражение в сфере военных и специальных применений. По данным аудита Счетной палаты США (US Government Accountability Office), на конец 2021 года (более поздних сведений нет) министерство обороны США финансировало 685 исследовательских работ, в той или иной степени связанных с разработками технологий искусственного интеллекта, из которых около 400 – в интересах ВВС. В сегменте беспилотной авиации систем происходит трансформация, выражающаяся в переходе от специализированных беспилотных комплексов, предназначенных для решения определенных задач (круга задач), к сложным системам, целью которых является обеспечение подавляющего преимущества в воздухе, во взаимодействии с пилотируемыми авиационными средствами, наземными и морскими силами. На смену «иконическим» MQ–9 Reaper, RQ–4 Global Hawk, RQ–7 Shadow, в течение продолжительного периода олицетворявшим облик беспилотных летательных аппаратов, идут скоростные системы, основными свойствами которых определены автономность, способность к групповым (роевым) действиям, взаимодействие с пилотируемыми средствами (как воздушными, так и наземными).
В настоящее время предприятиями военно–промышленного комплекса США реализуется целый ряд исследовательских программ, направленных на создание автономных беспилотных систем. Большинство из этих программ запущены после 2022 года и ориентированы на главный проект: Collaborative Combat Aircraft (CCA) – создание скоростных беспилотных систем, обеспечивающих завоевание господства в воздухе за счет групповых (массовых) действий. Анализ информации по программе ССА и поддерживающим его проектам показывает, что эффективность применения этих беспилотных систем должна быть достигнута в большей степени за счет группового (массового) применения, распределения функционала среди участников группы и высокого уровня автономности, чем за счет высоких летно–тактических характеристик и оснащенности летательных аппаратов. Такая концепция, получившая название «доступная массовость» (affordable mass), основана на подходе, позволяющем командиру жертвовать частью своих ресурсов при выполнении боевой задачи. Основным элементом этих ресурсов являются условно–расходуемые беспилотные летательные аппараты: не одноразовые, но применимые массово и с допустимым уровнем потерь.
Фактически концепция доступной массовости вводит совершенно новый класс военных БЛА. Применяемые в настоящее время беспилотные летательные аппараты представлены двумя большими группами. Первую группу составляют БЛА легкого класса, создаваемые с широким применением авиамодельных технологий, к которому относятся разнообразные мультикоптеры, FPV–дроны, барражирующие боеприпасы одноразового применения. Вторую группу составляют высокотехнологичные БЛА, разрабатываемые с применением авиационных стандартов, многофункциональные, оснащаемые широкой номенклатурой целевых нагрузок и, следовательно, дорогие в разработке и эксплуатации.

БЛА нового класса должны отвечать следующим требованиям:
– низкая стоимость (называется значение в диапазоне от 0,3 до 0,7 стоимости самолета поколения 4+);
– короткий жизненный цикл (от десятков до сотни вылетов), большую часть которого БЛА находится на хранении;
– способность действовать в группе и во взаимодействии с пилотируемыми авиационными комплексами;
– распределенная функцио-
нальность, выражающаяся в том, что каждый БЛА оснащен для выполнения конкретной задачи (разведывательной, ударной, имитирующей, отвлекающей и проч.);
– высокая автономность, достигаемая за счет применения технологий ИИ и машинного
обучения.

Известны четыре проекта БЛА, разрабатываемые в США и соответствующие основным требованиям программы CCA, три из которых уже находятся на стадии летающих прототипов.
Доступная информация позволяет сделать вывод, что эти самолеты нового класса, использующие серийные реактивные авиадвигатели, не будут отличаться сколько–нибудь выдающимися летно–техническими характеристиками. Об этом же свидетельствует и облик этих аппаратов, очевидно не предполагающий большой скорости полета (0,7…0,9 М) и высокой маневренности. По заявлениям представителей ВВС США, основной эффект БЛА CCA будет достигаться за счет массового применения и высокого уровня автономности, обеспечиваемого технологиями ИИ.

Три направления трансформации

Как отмечалось выше, внедрение интеллектуальных технологий в авиационную отрасль станет значимым этапом, определяющим развитие авиации на десятилетия вперед. Как и любое революционное свершение, это потребует существенного изменения сложившихся подходов и даже уклада.
Стандартный цикл создания новых образцов наукоемкой продукции и авиационной техники, в частности, состоит из нескольких этапов, начиная от фундаментальных исследований. В практике отечественной авиационной промышленности от этапа НИР, в ходе которой разрабатывается техническое задание на образец, до первого вылета проходят 7–10 лет, и с серийного производства (в течение еще 15–20 лет) в эксплуатацию поступает изделие с морально устаревшими характеристиками, соответствующими требованиям прошлого века. Учитывая, что 10 лет назад технологии ИИ находились преимущественно в лабораториях, такое положение делает внедрение интеллектуальных технологий практически невозможным. Исследовательская работа должна вестись непрерывно на протяжении всего жизненного цикла изделия, с учетом результатов эксплуатации и параллельно с развитием новых технологий.

Научно–экспериментальное сопровождение

Такая работа начинается с предпроектных исследований, итерационно продолжаясь на протяжении всего жизненного цикла, включая вычислительные эксперименты, имитационное моделирование, полунатурное моделирование, эксперименты на цифровых и натурных полигонах. Это позволит сократить цикл ОКР за счет более обоснованных требований ТЗ и на стадиях серийного производства/эксплуатации проводить наращивание возможностей продукта, интегрируя в него новые технические решения и технологии, прошедшие апробацию в ходе итерационного исследовательского процесса. Следует отметить, что, когда мы говорим о циклах моделирования, имеются в виду не серии виртуальных испытаний, а буквально миллионы итераций (лат. iteratio – повторение) имитационного моделирования в различных задачах, условиях применения, комбинациях действующих факторов, что позволит накапливать большие данные, необходимые для отработки интеллектуальных технологий.

В обсуждаемом случае внедрения технологий ИИ в авиацию (не только беспилотную) задача упрощается двумя факторами:
1. Авиационные технологии по многим ключевыми направлениям уже не обеспечивают качественный рост характеристик авиационной техники, их развитие замедлилось, но это создает возможность разрабатывать и внедрять ИИ–решения в авиационные комплексы, рассматривая их как базовые платформы для новых цифровых технических решений.
2. Базовые интеллектуальные технологии в общем не зависят от платформы, для которой предназначены, и могут разрабатываться на фундаментальном уровне для различных авиационных систем.

Таким образом, производственная трансформация заключается в непрерывности научно–экспериментального сопровождения программ, в ходе которого разработанная авиационная платформа в течение всего жизненного цикла получает актуальные решения, соответствующие современному уровню радиоэлектроники, вычислительной техники и технологий ИИ.
Интеллектуальные технологии в своей базе не зависят не только от платформы, на которой предполагается их применение, но и от отрасли, в которой применяются. Технологии машинного обучения, распознавания, различные формы нейросетевых алгоритмов, системы на основе логического ИИ нашли наиболее широкое применение в сфере телекоммуникаций, ИT, банковско–финансовой, розничной торговли. Компании из этих секторов экономики являются лидерами в области разработки и применения ИИ, в этих компаниях сосредоточены наибольшие человеческие и аппаратные ресурсы. Такая ситуация характерна как для России, в которой лидерами ИИ являются «Яндекс», VK, МТС, «Сбер», ВТБ, так и для наиболее технологически развитых стран мира. Полноценное развитие ИИ–технологий для авиации невозможно без расширения научно–исследовательской базы путем привлечения лидеров направления. В такой ситуации задачей головного исполнителя, отвечающего за проект в целом, будет выполнить декомпозицию проблемы, сформулировав задачу в общем виде, без привязки к конкретной сфере применения. Соисполнитель из сектора ИИ сможет решать свою задачу, не будучи отягощенным требованиями сертификации, секретности. Вполне понятно, что потребуется заинтересовать или иным образом простимулировать соисполнителя из гражданской сферы, но предлагаемая организационная трансформация позволит устранить упомянутые выше демотивирующие факторы (требования по сертификации и секретности).

Зарубежный опыт показывает, что привлечение предприятий и специалистов из сферы потребительского рынка к разработкам средств ИИ для авиации и в целом для задач обороны и безопасности не только позволяет решать нетипичные для авиационной отрасли задачи, но и приводит к образованию совершенно нового бизнеса, специализированного на интеллектуальных решениях в широкой сфере применения.

Цена вопроса

Применение систем на основе ИИ в авиации обеспечивает повышение эффективности решения широкого круга задач авиационных комплексов как военного, так и гражданского назначения. Ряд перспективных направлений, таких как групповое (роевое) применение БАС или аэромобильность, в принципе не будет развиваться без технических решений на основе интеллектуальных технологий. Внедрение ИИ–технологий в авиацию связано не только с решением технических задач, но и с преодолением правовых, этических, психологических барьеров. Но именно надежные технические решения обеспечат уровень доверия, необходимый для снятия перечисленных барьеров.
Для решения технических задач на пути интеграции ИИ в авиацию целесообразно объединение усилий предприятий авиационной науки и промышленности с ресурсами гражданского сектора экономики. От государства зависит создание экономических и организационных условий для такого взаимодействия.
Искусственный интеллект уже не является технологией завтрашнего дня. Цена вопроса с промедлением внедрения ИИ в авиацию – усугубление отставания отрасли и связанные с этим негативные социально–экономические процессы. Беспилотные комплексы представляют собой наиболее подготовленный сегмент авиационной техники для разработки, апробации и внедрения интеллектуальных технологий с наименьшими рисками.

Записал Шамиль БАЙБЕКОВ