«Анафема» – Нейросеть распознавания объектов противника: техники и личного состава

1. «Анафема» – Нейросеть распознавания объектов противника: техники и личного состава

2. ПРИМЕНЕНИЕ

• Разведывательные и ударные беспилотники
• Электронные прицелы бронетехники, снайперских
комплексов, ПТУРов
• Барражирующие боеприпасы
• Высокоточные боеприпасы
• Авиация
• Взломанные камеры наружного наблюдения в городах
противника
• Создание интерактивной системы АСУВ

3. ПРЕИМУЩЕСТВА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В РАЗВЕДЫВАТЕЛЬНЫХ ЦЕЛЯХ

• Повышение скорости идентификации цели оператором
до 33,5%
• Снижение ложно-положительных/ложно-отрицательных
результатов распознавания цели на 23,2%
• Появление феномена одновременно идентифицируемых
целей
• Повышение шанса распознавания замаскированных
объектов противника на 14,7-22%

4. РЕЗУЛЬТАТЫ ПРИМЕНЕНИЯ РАЗВЕДЫВАТЕЛЬНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

• Кратное ускорение выявления целей противника
• Сокращение времени принятия решений командирами
подразделений
• Снижение расходуемого БК на поражение объектов
противника
• Минимизация потерь личного состава

5. ПРЕИМУЩЕСТВА ПРИМЕНЕНИЯ

• Быстродействие
• Распространение у операторов БПЛА
• Доступность комплектующих на рынке
• Простота эксплуатации

6.

7. ОЦЕНКА РЫНКА

Экспорт вооружения РФ
20% мирового рынка1
Рынок искусственного
интеллекта
15 млрд.$2
450 млрд.$4
Реально достижимый
объем рынка 100 млн$
Оборонный бюджет РФ
66 млрд.$3
04.22 Стокгольмский международный институт исследования проблем мира1
18.05.22 вице-премьер Ю.Борисов на марафоне «Новые горизонты»2
28.10.22 А. Картаполов после пленарного заседания Госдумы3
12.09.2022 агентство IDC4
Доступный объем рынка
на 2023
200 млн$

8. ПОТРЕБИТЕЛИ

• Минобороны РФ
• Минобороны стран ОДКБ
• Минобороны стран-союзников РФ

9. ДОХОДЫ ПРОЕКТА

• Продажи потенциальным потребителям
• Послепродажное обслуживание и обновление
• Продажи комплексом «системы» ПК/сервер+нейросеть
• Разработки под нужды конкретных заказчиков

10. РИСКИ

• Расход заряда устройств обработки данных
• Качество видеопотока данных
• Износ видеочипов
• Программные ошибки (баги)
• Завершение боевых действий

11. РАСХОДЫ

• Создание и обновление датасетов, обучение новых версий
программы
• Замена видеочипов
• Электроэнергия для обучения моделей

12. РАЗВИТИЕ ПРОЕКТА

• Создание 3-D карты поля боя
• Распознавание объектов спутниковой съемки
• Распознавание объектов с камер городского наблюдения в
населенных пунктах противника

13. ТИПЫ ВЫДЕЛЕНИЯ ОБЪЕКТОВ

Bounding Box (Ограничивающий
параллелепипед)
Polygons (Полигоны)

14. ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ

Электронные прицелы
БПЛА

15. ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ПРОТИВНИКОМ

16. Sentient Kestrel Land MTI

Электро-оптический радар с применением инфракрасных
спектрометров, дополненный системой распознавания и
сопровождения объектов

17. SMARTSHOOTER

Система управления огнем на основе радара и искусственного интеллекта.
Высота системы – 95 см, вес около 75 кг. Существуют версии для установки на
стрелковое оружие.

18. ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ УСЛОВИЯ СОЗДАНИЯ КАЧЕСТВЕННЫХ МОДЕЛЕЙ

• Унификация используемого разрешения видеосъемки в
пикселях
• Сбор качественных изображений классов объектов в
разных режимах съемки с используемых в войсках
устройств видеонаблюдения (4k, 1080p, тепловизионном)

19. ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ УСЛОВИЯ СОЗДАНИЯ КАЧЕСТВЕННЫХ МОДЕЛЕЙ

• Ручная обработка данных: отбор изображений,
выделение объектов распознавания, аугментация
данных
• Необходимость колоссальных вычислительных
мощностей графических процессоров, позволяющих
максимально увеличить качество и скорость обучения
мультиклассовых моделей (от 640 GB GPU Nvidia DGX
A100 и выше)

20. ПОТРЕБНОСТИ ПРОЕКТА

• Содействие в создание набора данных
• Доступ на полигоны/в зону СВО для съемок объектов
распознавания
• Доступ к данным оригиналов видеосъемок техники из
зоны СВО
• Разметка данных
• Вычислительные мощности
• Помощь в найме дополнительных кадров
• Финансирование команды проекта