С Днём России! Где наш ИИ уже охраняет периметр, а эмбеддед становится искусством!
Пока кто-то спорит о «науке будущего», вы собираете прошивки для STM32 и ESP, калибруете LiDAR'ы и пишете нейросети для роботов-собак. Вы – люди, которые превращают код в физическое действие. С праздником!
В честь этого дня – короткий дайджест «Скрытая мощность»: куда уходит российский embedded + ИИ прямо сейчас (без громких новостей, только суть).
1. Четвероногий робот с нейропроцессором (МФТИ + Университет Лобачевского)
Что сделано: Учёные создали четвероногого робота на базе открытой платформы SpotMicro, который ходит симметричной походкой, удерживает равновесие и принимает решения в реальном времени.
Технические детали:
- 12 степеней свободы (по 3 сустава на каждую ногу)
- Управление через Orange Pi 5B с нейропроцессором Rockchip RK3588S
- Импульсные нейронные сети (SNN) – работают по принципу биологических нейронов: «молчат», пока заряд не превысит порог
- Обучение в симуляторе PyBullet с рандомизацией параметров (масса, трение, характеристики моторов)
- Результат: после 400 тысяч шагов точность управления достигла 95%
Применение: поисково-спасательные операции, мониторинг среды, обследование промышленных объектов.
Источник: Минобрнауки РФ (04.05.2026), Наука Mail
2. Новая архитектура памяти для ИИ-роботов (Институт AIRI)
Что сделано: Российские учёные из Института AIRI разработали архитектуру управления ELMUR для роботов, работающих в условиях неполной информации.
Технические детали:
- Решает проблему хранения и извлечения данных из далёкого прошлого (до 100 000 шагов)
- Использует фиксированное количество слотов памяти с механизмом LRU (замена реже всего использовавшихся)
Результаты тестов:
- 100% точности на миллионе шагов в тесте T-Maze
- 1-е место в 21 из 23 задач бенчмарка MIKASA-Robo
Цитата разработчика:
«ELMUR – это модель, у которой есть встроенная память. Ключевая ценность – интеграция явной памяти с политикой записи непосредственно в каждый слой сети».
Источник: Компьютерра (28.04.2026)
3. ИИ для ходьбы робота-гуманоида (МФТИ)
Что сделано: Разработан метод планирования движений для двуногого робота на основе ИИ.
Технические детали:
- Робот рассчитывает положение ступеней и высоту шага
- Двухшаговое предвидение (планирует не только следующий шаг, но и последующий)
- Скорость: около 3 км/ч
- Преодолевает препятствия высотой до половины длины ноги
Цитата разработчика:
«Планирование на два шага вперед дает машине достаточный запас времени для адаптации к смене рельефа».
Источник: Московская правда (10.12.2025)
4. Цифровые платформы для сельского хозяйства (программа «Приоритет 2030»)
4.1 Цифровой ассистент селекционера (Адыгейский госуниверситет)
Создание первой в России отечественной цифровой платформы для автоматизации селекции – от сбора фенотипических данных до цифрового подбора пар для скрещивания.
Финансирование: 400 млн рублей (грант Минобрнауки)
4.2 Платформа «Яблоня» (Ставропольский ГАУ)
Разработка цифровой платформы, ускоряющей селекционные процессы в 2 раза.
4.3 Платформа ускоренной селекции (Тимирязевская академия)
Ключевые результаты к 2030 году:
Импортозависимость по семенам: капуста – >70%, рапс – ~65%
Плановый выпуск: 10 гибридов рапса + 10 гибридов овощных культур.
5. Интеллектуальная система видеобезопасности (Югра, компания «Сирин»)
Что сделано: Создание Edge-AI системы видеобезопасности на отечественной нейроплатформе FlyCortex (процессор RK3588Jс NPU 6 TOPS).
Функции:
- Контроль периметра
- Детекция БПЛА
- Распознавание лиц и номеров
- Детекция огня и дыма
- Контроль СИЗ
Грант: >700 тыс. рублей от Губернатора Югры
Пилот: город Югорск, >100 видеопотоков от камер домофонов
Заключение
Российский ИИ и эмбеддед – это не миф, а сотни тысяч шагов в симуляторе, десятки гибридов рапса и охраняемые периметры уже сегодня.
💬 Вопрос к вам: Какой из проектов кажется самым полезным для реальной жизни? Робот-спасатель, умное сельское хозяйство или «умный забор»? Ждём в комментариях.
Вас также могут заинтересовать: