ИИ в беспилотной авиации: технологии или очередная кампанейщина? Искусственный интеллект сегодня в моде. Создаются центры ИИ, выделяются бюджеты, проводятся конференции, презентуются «уникальные разработки». Но сколько за этим действительно новых технологий? Сегодня существуют общедоступные модели компьютерного зрения, например YOLO и SAM. На их основе с помощью того же ChatGPT можно создавать программы для обнаружения автомобилей, дорожных дефектов, завалов на реках и других объектов на снимках с БПЛА. У нас в «Аврора-БАС» есть собственный опыт. Когда нам предложили купить готовую систему ИИ или оплачивать обработку полётных данных сторонней организации, мы решили разработать свою. И разработали. Без бюджетных миллионов и большого штата программистов. Причём результат оказался значительно лучше того, что нам предлагали за деньги. Но есть и действительно серьёзные технологии. Например, «Лепесток-Ф» компании ZALA, где реализованы бортовое распознавание объектов и автономная визуальная навигация. В мире тоже немало интересных решений. Американская Pano AI применяет компьютерное зрение для раннего обнаружения лесных пожаров, а Google FireSat использует спутниковые наблюдения и ИИ для поиска очагов возгорания. Именно такие практические решения двигают технологии вперёд. Мой скепсис касается не конкретных регионов или центров ИИ, а самого подхода к оценке результатов. Главное, чтобы развитие искусственного интеллекта не превратилось в очередной парад достижений и соревнование регионов за звание главного лидера ИИ в стране. Мы уже видели подобное в беспилотной авиации, когда рейтинги и громкие заявления нередко подменяли реальные результаты. Нам нужна не конкуренция региональных отчётов, а технологии, которые работают по всей стране. ИИ действительно необходим. Но оценивать его нужно не по количеству созданных центров, презентаций и освоенных бюджетов. Критерий успеха простой: что реально работает, какую пользу приносит и кто готов за это платить. Взгляд из кабины, а не из кабинета.