«Синтетика» и аэрокосмос: для чего нужны искусственно сгенерированные данные в аэрокосмической сфере

Об этом рассказывает эксперт, руководитель лаборатории искусственного интеллекта института № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ Вадим Кондаратцев.

Невозможное возможно

Синтетические данные применяются при обучении нейронных сетей. Это искусственно сгенерированные объекты, которые создаются в тех случаях, когда реальных данных либо нет совсем, либо они очень редки или дороги в получении. В аэрокосмической сфере такой подход практически неизбежен, т.к. получение реальных данных в этой отрасли почти всегда крайне затруднён. Например, где набрать тысячи различных вариантов режима работы авиационного двигателя для обучения нейросети? Ни один заказчик не предоставит столько данных с реального испытательного стенда. В таких случаях как раз в дело идёт «синтетика».

Первая, наиболее распространённая сфера применения синтетических данных — это создание виртуальной среды полётов для БЛА, что очень сильно упрощает процедуру ведения и эксплуатации новых типов авиационных систем управления.

Для настройки алгоритмов в рамках полётного режима (например, наведения на место посадки) проще и дешевле сгенерировать синтетические данные, чем подвергать риску опытное летательное средство в реальных полётах (особенно при испытании новых режимов полёта) или тратить время на реальную съёмку огромного множества различных объектов.

— Возьмём для примера автономную навигацию на основе компьютерного зрения. Перед беспилотником стоит задача найти человека в лесу. В реальности беспилотник может лететь по прямой линии и заметить, что где-то там слева вроде что-то мелькнуло, похожее на куртку. Для того, чтобы и в таких случаях БЛА безошибочно определял человека, необходимо сделать систему навигации так, чтобы аппарат развернулся и полетел в ту сторону, где он заметил что-то связанное с человеком и, естественно, при этом не столкнулся с препятствием, например, с деревом. Отработать такой режим в реальной жизни с первого раза невозможно, даже с десятого раза это проблема. И здесь как раз приходят на помощь синтетические данные, которые дают огромный разброс вариантов, как может выглядеть изображение человека в зависимости от того, как двигается аппарат и меняется угол зрения камеры, — отметил эксперт.

На страже безопасности и качества

Ещё одна важная область применения синтетических данных в аэроскосмической сфере — это техническое обслуживание самолётов и дефектоскопия.

В ходе эксплуатации воздушного судна очень важно своевременно знать о том, какие узлы и детали подлежат замене, чтобы исключить вероятность выхода их из строя в полёте. Здесь синтетические данные позволяют накопить статистику по износу того или иного узла или детали, чтобы в дальнейшем искусственный интеллект мог сделать прогноз о времени их своевременной замены. Такие процессы можно осуществлять, в частности, на цифровом двойнике авиационного двигателя: принудительно очень сильно изнашивать его на разных режимах работы, чтобы точно определить его ресурс. Данные же по режимам работы двигателя генерируются синтетически на основе реальных.

В рамках опытного производства в России уже делаются попытки проводить при помощи искусственного интеллекта и дефектоскопию лопаток авиационных двигателей. Умная камера, которая отслеживает наличие царапин, неровностей и прочих дефектов, также обучена при помощи синтетических данных. Иначе бы потребовалась детальная съёмка десятков, а то и сотен тысяч забракованных реальных лопаток!

Прогнозы и перспективы

Ещё одно перспективное направление применения синтетических данных — при дистанционном зондировании Земли со спутника. Чтобы анализировать снимки, нужна работающая нейросеть. Например, необходимо отслеживать из космоса оползни. Где получить для обучения огромное множество кадров реальных оползней? При помощи создания синтетических грязевых масок решить задачу гораздо быстрее и дешевле.

— Пока синтетические данные используются в аэрокосмической сфере в опытном формате. Это объясняется тем, что в авиации очень высокие требования к безопасности и качеству, и нужно больше времени для адаптации к технологиям искусственного интеллекта. Но могу сказать, что ряд авиационно-космических конструкторских бюро в нашей стране уже активно используют синтетические данные, но это все закрытые работы. Думаю, уже лет через десять использование такого рода инструмента будет вполне распространённым явлением, — отмечает эксперт.

Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России.