Современные боевые дроны всё чаще оснащаются системами автоматического распознавания целей (ATR) на базе ИИ. Бортовой компьютер в реальном времени анализирует данные с камер, инфракрасных и LiDAR-сенсоров. Затем нейросеть классифицирует объекты — техника, человек, строение — и принимает решение без участия оператора. В оптимальных условиях дальность распознавания достигает 1–2 км.
Но есть фундаментальная проблема: нейросети работают по статистическим паттернам, а не по смысловому пониманию сцены. Их обучают на датасетах, и типичный набор сценариев в таких базах — ровные поля, грунтовые и асфальтовые дороги, трава, кустарники, городская застройка, леса в умеренном климате. Именно эти фоны хорошо представлены, потому что большинство съёмочных материалов поступает из зон реальных конфликтов на равнинной местности — Ближнего Востока, степей Восточной Европы.
Это ИИ не проходили, это ИИ не задавали
А вот такие типы сложного и неоднородного рельефа, как альпийские склоны, серые скальные породы, низкая облачность над ущельями, мозаичный снежный покров, да и другие мозаично-смутные картины, подёрнутые дымкой неясности и неуверенности, — огромная редкость в датасетах, и ИИ просто не «видел» таких условий в достаточном объёме.
Короля играет свита, а распознавание объекта — понимание окружающей сцены
При этом один и тот же объект — например, военный автомобиль — ИИ распознаёт совершенно по-разному в зависимости от фона. На грунтовой дороге он «узнаёт» его уверенно: форма, тени, пропорции совпадают с тысячами примеров из обучающей выборки. Тот же автомобиль на фоне серых скал и снега превращается для ИИ в визуальный шум — контуры размываются, тепловой контраст падает, и система либо игнорирует цель, либо ошибочно классифицирует её.
Критичнее всего это проявляется в неоднородном рельефе: тени от скал, частичное перекрытие объектов снегом и камнями, резкие перепады освещённости — всё это снижает уверенность ИИ и увеличивает число ошибок классификации.
Когда даже лучшие актёры теряются в неясных декорациях
Именно этот эффект «ступора ИИ перед лицом непознанного» зафиксировали в ходе испытаний, проведённых в Швейцарии в декабре 2025 года. В рамках госпрограммы Taskforce Drones на полигоне Хинтеррайн в кантоне Граубюнден была проведена серия технических тестов. Место выбрано намеренно: узкие альпийские долины, высокогорные перевалы и сложные горные фоны — именно такой рельеф максимально нагружает любые сенсорные системы.
Справка. Испытания боевых дронов проводятся на специализированных полигонах, где намеренно воссоздаются условия сложного неоднородного рельефа — именно те, что ставят ИИ в тупик. По сути, это «школа» для нейросети: система раз за разом сталкивается с трудными сценами и постепенно учится их читать. Принципиальное отличие такого полигона от обычной местности — в намеренной враждебности среды. Там нет комфортных равнин и предсказуемых фонов.
Для сравнения: когда дрон-блогеры снимают обзоры потребительских дронов в парке или над полем, ИИ работает в «тепличных» условиях — однородный фон, ровный солнечный свет без резких перепадов между палящим и ослепляющим светом и застилающими небо тучами, никаких скал и снежных теней. Полигон — это полная противоположность: здесь дрон намеренно загоняют в самые неудобные условия, чтобы выявить и устранить слабые места алгоритма до того, как они проявятся в реальном бою.
Это и так понимали
Вывод лишь подтвердил ожидания экспертов: камерные системы автоматического полёта, уверенно работающие над равниной или лесом, не смогли надёжно распознавать цели на фоне мозаичного снежного покрова и горных склонов. Управляющий директор Taskforce Drones Кай Хольтман был прямолинеен в оценке, назвав произошедшее не «мелким багом», а фундаментальным вызовом для целого поколения систем ИИ-распознавания.
О более широкой проблеме он высказался так:
«Быстрое развитие дроновых технологий и зависимость от международных цепочек поставок компонентов делают задачу построения собственной надёжной экосистемы распознавания критически важной — особенно в условиях реальных конфликтов.»
— Кай Хольтман, управляющий директор Taskforce Drones
А кто на сцене испытаний?
В испытаниях участвовали три компании.
Auterion — швейцарско-американская компания, основанная в Цюрихе в 2017 году доктором Лоренцом Майером, создателем стандарта автопилота PX4 и протокола связи MAVLink. Её флагманский продукт — AuterionOS, аппаратно-независимая операционная система для автономных дроновых флотов, которая работает на бортовом компьютере Skynode. Платформа Nemyx идёт дальше: она объединяет дроны разных производителей в единые рои, способные одновременно и автономно поражать цели. Решения компании уже применяются в зоне СВО, в сентябре 2025 года она привлекла $130 млн инвестиций при оценке свыше $600 млн.
ENS Dynamics — швейцарский разработчик систем противодроновой защиты. Её перехватчик WASP MK4 весит около 500 г, разгоняется до 288 км/ч и несёт боеголовку с датчиком приближения или кинетическую ударную часть. Работает на высотах свыше 3500 м — критично для альпийского театра действий. Пусковая установка HIVE компактна: в одной инсталляции можно разместить до 64 перехватчиков под управлением одного оператора при интеграции с радаром.
Counter Drone Defence Systems — третий участник испытаний.
Что предстоит улучшить?
По итогам тестов выявили два ключевых направления для доработки:
— Сенсорное слияние — переход от чисто камерных систем к совместной обработке данных с оптики, тепловизора, LiDAR и радара, чтобы компенсировать слабые места каждого сенсора в отдельности
— Расширение датасетов — целенаправленное включение горных, зимних и арктических сцен в обучающие выборки
Результаты декабрьских тестов напрямую определят сценарии следующего цикла испытаний, запланированного на осень 2026 года: именно там будут проверяться уже доработанные решения.
Радует одно: припорошённые снегом склоны, причудливая вязь скалистых отрогов, хаотические чередования сложночитаемых типов рельефа — в России этого добра не меньше, чем в Швейцарии. А значит, «учебная база» для ИИ есть!
🚁 Подписывайтесь на GoDrone в соцсетях!
Следите за новинками дронов, обзорами и полезными материалами:
📝 Блог → https://godrone.ru/blog/
💙 ВКонтакте → https://vk.com/godrone
🟡 Дзен → https://dzen.ru/godrone
✈️ Telegram → https://t.me/GoDrone
💬 MAX → https://max.ru/join/9GRBZDriZBr_Ek0Z6cKdhYM9qBxpBBkQuhR9VcNJrgM
▶️ YouTube → https://www.youtube.com/@GoDronethefuture
🎬 RuTube → https://rutube.ru/channel/37715711/