Необходим для построения групповых систем для эффективного взаимодействия между различными элементами: как для БПЛА с другими объектами в рое при меняющихся внешних условиях, так и для взаимодействия подсистем БПЛА и компонентов на производственной линии, взаимодействия БАС и городской среды, людских потоков. В рамках деятельности центра будут разработаны новые алгоритмы и подходы, позволяющие значительно улучшить координацию действий внутри таких систем.

Обеспечение безопасности БАС является одной из важнейших задач современной индустрии. Для эффективного функционирования передовых систем комплексной безопасности необходимо внедрение различных фундаментальных нейросетевых моделей, обученных на специфических данных для адаптации к новым угрозам и сценариям. Исследования в области безопасности БАС начались уже в рамках работ по созданию Центра искусственного интеллекта на базе Самарского университета, где была разработана базисная отраслевая модель мониторинга производственных и эксплуатационных процессов, которая позволяет проводить видеоконтроль соответствия процессов работы с БАС заданным сценариям. Однако данная разработка, ориентированная на конкретные задачи видеомониторинга, очевидно не покрывает все необходимые аспекты безопасности, и сегодня сотрудники НЦМУ готовы перейти к созданию полноценной экосистемы, способной обеспечить безопасность на всех уровнях эксплуатации.
Разрабатываемая экосистема объединит различные аспекты безопасности БАС, включая кибербезопасность, нейросетевой анализ событий в реальном времени, создание цифровых двойников и предиктивную аналитику, что позволит создать систему защиты, учитывающую все уровни угроз. Разрабатываемые методы и алгоритмы, несмотря на фундаментальный характер, будут адаптированы к специфическим условиям работы с БАС, что сделает их более эффективными по сравнению с традиционными методами. Комплексная система безопасности БАС, создаваемая в процессе работы НЦМУ, будет включать широкий спектр нейросетевых моделей, в том числе фундаментальных моделей трансформерных архитектур, что позволит существенно снизить риски, связанные с эксплуатацией БАС.

Разработка современных устройств требует учета множества физических факторов, что делает традиционные методы проектирования крайне трудоемкими и ограниченными. В НЦМУ планируется использовать передовые подходы, основанные на интеграции AI-accelerated CFD и AI-powered FEA, чтобы автоматизировать процесс компоновки устройств под различные задачи и оптимизации конструкционных решений на производстве БАС.
Применение искусственного интеллекта в проектировании новых конкурентоспособных образцов БАС позволит сократить сроки расчетов и получения дизайна конструкции БАС и разработки их аэродинамических профилей, повысить точность расчётов с учетом использования большего количества сочетаний проектных переменных, снизить массу конструкций, энергопотребление, продолжительность полета и других характеристик. Исследования в области применения нейронных сетей для прогнозирования потоков жидкости и газа и алгоритмов глубокого обучения для различных областей проектирования будут направлены на комплексное изучение междисциплинарных вопросов по оптимальной компоновке деталей и облика будущих аппаратов, что в перспективе позволит решить задачи механики не только для российских производителей в регионе, но и для других промышленных предприятий в сравнении с мировым уровнем.