— Когда ты впервые познакомился с беспилотниками и почему тебя это заинтересовало?
— Первое серьезное знакомство с беспилотными летательными аппаратами произошло на втором курсе в университете. Я пришел в институт уже с базовыми компьютерными навыками и сразу увлекся проектной деятельностью — прежде преимущественно в продуктовом программировании. На втором курсе меня пригласили в «Центр интеллектуальных и робототехнических систем» при СамГТУ, где как раз развивают робототехнику и беспилотные решения. Там я впервые погрузился в устройство дронов, разобрался в различиях между FPV-управлением и автономными платформами и выбрал для себя направление автономных систем с элементами искусственного интеллекта.
— Расскажи, в чем заключается их разница?
— FPV-управление — это система полета от «первого лица». Такая технология позволяет видеть то, что «видит» дрон в момент полета. Они же, в свою очередь, делятся на два вида: аналоговые (подходит для гонок из-за минимальных задержек, однако имеет размытие и шумы) и цифровые (подходит для фристайла и обычного полета благодаря лучшему качеству изображения, однако стоит дороже, может терять изображение, а также имеет его задержку).
Направление автономных систем с элементами искусственного интеллекта — это область технологий, где программно-аппаратные комплексы способны самостоятельно воспринимать среду, принимать решения и выполнять действия без постоянного контроля со стороны человека. Ключевое отличие от классической автоматизации в том, что такие системы не просто следуют жестко заданным инструкциям, а адаптируются к изменениям, учатся на собственном опыте и работают в динамичных условиях.
— Почему для тебя приоритетнее оказалась автономия?
— Помимо уже, наверное, очевидных перспектив, существует множество вызовов. Но для меня как раз в этом и состоит интерес. Человек может обеспечить должную безопасность и этичность действий автономных систем, а также защиту самих данных, с которыми они работают. Взамен мы получаем колоссальную оптимизацию процессов, что называется, до чего дошел прогресс — труд физический исчез. Отчасти перспектива действительно такова.
В будущем нас ожидает мультимодальное развитие, а это означает, что модели смогут обрабатывать разные типы данных. Я бы описал так: раньше автономные системы часто «видели» мир через один сенсор (одну камеру), а мультимодальный подход объединяет данные с разных «каналов» (зрение, слух, данные датчиков, текст), чтобы создать полную картину и действовать осмысленно.
Появятся более универсальные архитектуры, которые можно будет легко «дообучать» под новые задачи без полной перенастройки. На данный момент мы уже видим, например, самоуправляемые автомобили — так будет во многих сферах. В частности, меня заинтересовала именно возможность применить искусственный интеллект для задач инспекции и мониторинга.
— Чем именно вы занимаетесь в центре и какие проекты реализуете?
— В центре у нас несколько команд, каждая работает над собственными решениями: одна собирает универсальный летательный аппарат, другая — наземного робота. Моя специализация — программирование автономных полетов и разработка алгоритмов для инспекций и мониторинга. Сейчас мы накапливаем библиотеку готовых решений, которые затем можно предлагать предприятиям для внедрения — от складской логистики до контроля инфраструктуры на промыслах.
Идея такая: единого «каталога» решений не существует, и создавать «коллекцию» готовых компонентов, модулей или навыков под конкретные задачи вам необходимо для вашего проекта. От проекта к проекту составные части можно комбинировать.
— На каких дронах вы проводите соревнования и разработки?
— Для учебных и соревновательных задач мы используем Ready‑to‑use платформы уровня школьных курсов, например Robomaster от DJI. Эти модели удобны тем, что имеют готовый интерфейс приложения и позволяют быстро перейти к программированию логики и алгоритмов без глубокой доработки аппаратной части. Для промышленных задач применяются более сложные кастомные платформы, где все проектируется с нуля — от электроники до прошивки и аппаратных драйверов.
— Какие навыки нужны, чтобы начать работать с дронами?
— В первую очередь нужно знать ключевые понятия: узлы (отдельные процессы, которые выполняют конкретную задачу), ROS-мастер (центральный координатор, который помогает узлам находить друг друга), сообщения, темы, сервисы, действия (механизмы обмена данными). Все это нужно для программирования, чаще всего для написания кода используется Python или C++. Далее дело за работой с этими инструментами.
Для конструктивной работы с аппаратной частью нужны базовые навыки электроники — пайка, понимание схемотехники и трассировки печатных плат, если вы планируете собирать кастомные решения. Для новичков полезно начать с готовых платформ, изучить документацию и практиковаться на простых задачах.
— Как вы тренируетесь и развиваете свои компетенции?
— В программировании мы постоянно усложняем задачи: оптимизируем алгоритмы, применяем новые подходы и модели, адаптируем решения под конкретные трассы и сценарии задач. Участие в соревнованиях и региональных мероприятиях — важная часть тренировки: на прошедших состязаниях мы адаптировали готовые решения под условия и заняли второе место на региональных этапах «IQ Samara» и «Кубок губернатора».
— В каких сферах дроны наиболее востребованы и почему это направление актуально?
— Беспилотники уже сейчас востребованы в агросекторе (мониторинг посевов, обработка полей), на складах (инвентаризация, инспекция), в нефтедобыче и на промышленных площадках (проверка состояния оборудования, контроль натяжения ремней и прочих узлов). Автономные системы уменьшают влияние человеческого фактора, повышают точность и надежность, позволяют работать круглосуточно. Это делает технологию особенно актуальной для автоматизации бизнеса и повышения эффективности производства. Беспилотники — не будущее, а ближайшее настоящее для бизнеса и инфраструктуры.
— Есть ли в планах коммерциализация наработок или создание стартапа?
— В перспективе центр и его команды планируют предлагать готовые роботизированные решения различным компаниям. Сейчас мы формируем базу готовых модулей и прототипов — когда технологии станут массово применяться, такие решения можно будет внедрять на предприятиях в виде продуктов и сервисов (продавать лицензии или внедрять под ключ как услугу).
— Какова ситуация с трудоустройством и спросом на специалистов в регионе?
— На данный момент в нашем регионе, по моим наблюдениям, активного «охотничьего» интереса со стороны компаний к студентам еще не очень много, хотя в Самаре уже построен ряд производств, связанных с транспортными и робототехническими технологиями. По указу президента регион к 2030 году должен стать центром подобных технологий, и я ожидаю, что ближе к этому сроку спрос на специалистов вырастет заметно.
— Что посоветуешь тем, кто хочет начать с нуля и дойти до участия в университетских соревнованиях?
— Начинать стоит с изучения языка программирования и практики на готовых платформах — многие дроны имеют блочное программирование и доступную документацию. Важно пробовать, смотреть обучающие материалы и искать сообщества или кружки в университете. В институте проще подключиться к профильным центрам, где можно получить наставничество и работающие проекты. Также полезно углублять знания по физике, электронике, алгоритмам и структурам данных.
— Как увлечение дронами повлияло на твою профессиональную траекторию?
— Переход к робототехнике расширил поле задач и дал больше вариативности в решениях: здесь требуется и аппаратная смекалка, и программирование, и знание алгоритмов. Это придало работе больше интереса по сравнению с продуктовым программированием, где задачи часто повторяются. Сейчас я сосредоточен на развитии в направлении автономных систем и робототехники — и ни о чем не жалею.
— А что из себя представляет продуктовое программирование?
— Нужно не просто написать код, а создать решение, которое действительно закрывает реальную «боль» целевой аудитории. Разработчики активно участвуют в исследованиях: проводят интервью, анализируют поведение пользователей, чтобы понять, что действительно важно.
Вместо того, чтобы сразу писать весь функционал по четкому техническому заданию, команда выдвигает гипотезы о том, как решить ту или иную задачу. Создается тестовый продукт, который после получения обратной связи дорабатывается. Это тоже процесс глубокой аналитики, только здесь необходимо еще иметь «жилку» маркетолога.
— Какие перспективы нас ожидают?
— В ближайшие 5–10 лет Самара увидит широкое внедрение робототехники и беспилотных систем в бизнес и инфраструктуру. А в долгосрочной перспективе, к 2030 году, регион способен стать одним из центров этих технологий при условии активной кооперации академии, бизнеса и производства.
Автор текста: Аполлинария Булыгина
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.