Современная электроника №7/2026

ВОПРОСЫ ТЕОРИИ 24 WWW.CTA.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 7 / 2026 Это особенно важно в условиях дефи- цита высококвалифицированных кадров, так как позволяет менее опыт- ным операторам принимать обосно- ванные решения, опираясь на преды- дущий опыт. Основные положения гибридного подхода Авторы выдвигают научную гипо- тезу, состоящую в том, что объедине- ние описанных технологий ИИ (ней- ронных сетей, экспертной системы и прецедентного метода) позволит получить гибридный подход к реше- нию задачи мониторинга территорий. Такое решение позволит устранить недостатки каждой технологии и обе- спечит рациональное распределение средств с целью оперативного решения поставленной задачи. При этом ней- ронные сети предполагается исполь- зовать для обработки мультимодаль- ных данных, экспертные системы – для обеспечения логической согласованно- сти, а прецедентный подход – для адап- тации к новым сценариям. Гибридный подход предлагается построить следующим образом. 1. МНС обрабатывают входные дан- ные и генерируют первичные гипоте- зы решений. Для реализации устройства, способ- ного выполнять указанные функции, могут быть применены вычислитель- ные модули, позволяющие работать с нейронными сетями различной вычислительной сложности, напри- мер, «NM Pilot» (НТЦ «Модуль»), Rock 5B (Radxa) и Jetson Nano (NVIDIA). Важным фактором является каче- ственная подготовка обучающей выборки для используемой архитек- туры нейронной сети. Для реализации системы технического зрения поис- ка объекта (человека), установлен- ной на БЛА, рекомендуется использо- вать кадры естественного ландшафта, в котором предполагается примене- ние, с фигурами объекта в различных ракурсах и положениях, что позволит более точно определить его физиче- ское состояние (в сознании, без созна- ния, в движении, неподвижен и т.д.), и вариантами внешнего вида (камуф- лированный, заметный и т.д.). Обуча- ющая выборка может быть получена при помощи натурных съёмок либо с использованием синтетических кадров, которые могут быть получе- ны посредством трёхмерного модели- рования в графических редакторах. При использовании МНС возмож- но осуществление прогноза даль- нейших действий обнаруженного объекта на основании данных о его пространственно-временно́м поло- жении и внешних факторах, которые влияют на его мобильность (нахожде- ние под завалами, свободное переме- щение по местности и т.д.) [3]. 2. Экспертная система проверяет найденное решение на соответствие правилам, составленным эксперта- ми, и объясняет итоговый вывод через цепочку прецедентов. 3. В базе прецедентов с помощью метрик близости определяется ближай- ший прецедент к текущей ситуации и при необходимости адаптируется [13]. Автоматическое пополнение базыпре- цедентов позволит сохранить актуаль- ность данных, а большое количество прецедентов повысит точность поиска ближайших прецедентов и, следователь- но, правильность принятия решения. Предложенный гибридный подход (рис. 1) сочетает преимущества трёх рассмотренных парадигм: адаптив- ность нейронных сетей, гибкость пре- цедентных решений, объяснимость экспертных систем – и устраняет недо- статки (непрозрачность нейросетей, ограниченность квалификации экс- пертов и трудность получения зна- чительного объёма базы прецедентов). Практическое применение гибридного подхода В рамках данной статьи предложен- ный гибридный подход используется для решения задач мониторинга тер- риторий, к которым могут относиться: ● поиск и спасение людей, находящих- ся в зонах стихийных действий и чрезвычайных ситуаций; ● фиксация информации о точках возникновения чрезвычайных си- туаций (повреждение трубопрово- да, обрыв линий электропередач и т.д.) с целью принятия решений по их устранению [14–16]; ● создание графической картины тер- ритории, охваченной стихийными бедствиями; ● оказание первой медицинской по- мощи пострадавшим с помощью до- ставки медикаментов и необходи- мых средств. В качестве примера использования такой системы можно рассмотреть решение группой БЛА задачи помо- щи человеку, оказавшемуся в труд- нодоступном районе лесного масси- ва (рис. 2). При поступлении информации о пропаже человека в лесном массиве исходной информацией может высту- пать внешний вид человека, время и место его последнего контакта для определения ориентировочного ради- уса поиска. Рис. 2. Пример реализации подхода