Программа повышения квалификации направлена на формирование или совершенствование профессиональных компетенций в области применения инновационных прорывных технологий искусственного интеллекта на борту гражданских беспилотных воздушных судов.
Категория слушателей: инженерно-технические работники, внешние пилоты БАС с высшим или средним профессиональным образованием (летная и техническая эксплуатация БАС, проектирование радиоэлектронных средств, эксплуатация транспортного радиоэлектронного оборудования, конструирование беспилотных воздушных судов, разработка систем ИИ и т.п.), занимающиеся проектированием, летной и технической эксплуатацией автоматических систем управления БВС с технологиями ИИ, руководители среднего звена проектных организаций, компаний, предоставляющих сервисные услуги с применением БАС.
Слушателям, успешно прошедшим обучение, выдается удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
Москва, 127273, улица Березовая Аллея, дом 5А, стр.5
Телефон: +7 499 504 1618
Программа имеет практико-ориентированный характер, позволяет слушателям реализовать полученные знания, навыки и компетенции для выполнения работ в области использования технологий искусственного интеллекта в беспилотной авиации.
Профессиональная компетенция, полученная слушателями при освоении настоящей программ, необходима для выполнения следующих видов профессиональной деятельности:
В результате освоения программы слушатель должен:
знать:
уметь:
Учебный курс разработан с учетом действующих профессиональных стандартов и ОКВЭД по направлениям:
Тема 1. ГОСТ и профильная документация
Профильные ГОСТ, ЕСКД и другие НПА и документы. Принципы разработки руководств, инструкций по разработке систем и технологий искусственного интеллекта (ИИ). Уровни автономности выполнения миссий согласно ECSS. Направления разработок в области ИИ для БВС. Регламентация разработки и эксплуатации современных модулей и решений бортовых систем ИИ.
Тема 2. Алгоритмы автоматического управления беспилотными авиационными системами (БАС)
Направления применения гражданских БВС с технологиями ИИ. Бортовые комплексы автоматического управления БВС (подсчёт и обнаружения объектов во время полёта, функции дополненной реальности, интеллектуальное автономное управление полётом БВС и др.). Архитектура БВС пятого уровня для автономного функционирования без участия оператора и самостоятельного решения поставленных задач.
Математические основы построения и функционирования бортовых вычислительных машин и технологий ИИ. Автоматические системы управления (автопилот, САУ). ГНСС, магнитные и инерциальные навигационные системы. Теория автоматического управления, механика полёта. Принципы управления движением БАС. Принципы обеспечения надёжности навигации. Применение систем ИИ для эксплуатации БВС в сложных метеоусловиях в круглогодичном и круглосуточном режиме
Тема 3. Разработка логики работы БВС
Архитектура программируемой логики. Примеры реализации теоретических положений в современных и перспективных бортовых САУ. Определение логики работы подсистем БАС, определение состава алгоритмов автоматизированной системы управления, в том числе системы управления движением и навигации. Разработка требования к бортовой РЭА для использования совместно с технологиями ИИ. Проведение полетов без внешних сигналов управления и ГНСС. Принцип построения авиационного и радиоэлектронного оборудования, состав, назначение, основные тактико-технические характеристики, принцип действия, взаимодействие с наземными радиотехническими средствами и другими системами, средства индикации и сигнализации.
Тема 4. Нейросетевые технологии
Технические средства цифровой обработки сигналов. Основы теории цифровой обработки информации и их реализация в бортовом и наземном РЭО на цифровой элементной базе.
Входные и выходные параметры искусственной нейросети на борту БВС. Сверточные нейронные сети. Основы машинного зрения и глубинного обучения. Обработка видеопотока нейросетевыми алгоритмами. Разработка алгоритмов и необходимого аппаратного и/или программного обеспечения. Реализация обработки FullHD и 4K видео потоков на борту БВС в режиме реального времени.
Применение глубоких ИНС для эффективного решения задач построения многомерных динамических событийных моделей, прогнозирования вероятности наступления событий на борту БВС и принятия решений без участия внешнего оператора.
Примеры использования бортовых процессоров, графических плат автономных БВС. Бортовые суперкомпьютеры.
Основы схемотехники (платы, микроконтроллеры). Предсказание нештатных ситуаций и критических параметров. Предсказание интенсивности обледенения.
Программное обеспечение популярных сред глубокого машинного обучения: Keras, Caffe, TensorFlow Lite, ONNX, PyTorch, Matlab.
Тема 5. Контроль и испытания БАС с технологиями искусственного интеллекта
Разработка и испытания интегрированной архитектуры комплексов бортового оборудования с центральной информационно-управляющей системой на основе технологий ИИ. Отработка принятия решений ИНС для прогнозирования траектории полета БВС без спутниковой навигации или в процессе задержки сигнала со спутников на основе машинного зрения (сопоставление рельефа места нахождения с картой).
Интеллектуальная поддержка внешнего экипажа при решении поставленных сервисных задач и в летной эксплуатации.
Разработка программы и методики функциональных испытаний БАС с ИИ. Контроль создания, участие в испытаниях, калибровке, верификации моделей бортовой аппаратуры. Определение средств для оценки качества работы технологий ИИ в ходе наземной и лётной отработки. Взаимодействие с командой наземного комплекса управления полетом / наземной станции управления.