магистър по специалността „Компютърни системи и технологии“ да обучи
създадения от него виртуален дрон да открива и гаси горски пожари.
Идеята да разработи виртуална летателна машина и да й даде разум и опит в
гасенето на пожари инж. Харбалиев не открива сам. Трябваше ми кураж и научна
подкрепа, за да направя нещо, което досега не е правено, споделя младият
специалист.
Тук подкрепата и дори идеята идва от доц. д-р инж. Диляна Будакова, която е
специалист по изкуствен интелект и ръководител катедра „Компютърни системи и
технологии“ в Техническия университет – филиал Пловдив. "Не е достатъчно един
студент само да бъде отличник, но трябва да има желанието да опитва научни
разработки, за които не всичко може да прочете в учебниците", обяснява доцент
Будакова. Точно затова тя става научен ръководител на дипломната му работа
„Откриване и гасене на пожар чрез използване на алгоритми за машинно обучение
чрез симулация“ .
И така дипломантът и научната му ръководителка решават, че най-ефективно
пожар в планината ще се гаси с дрон, защото машината може да лети високо там,
където за нeя е безопсно. Дронът има и още едно предимство – отвисоко летящата
„пожарна“ точно определя границите на пожара. Така огънят може да бъде изгасен
по-бързо. А ако има „рояк“ от дронове, със сигурност дори по-големите пожари ще
гаснат още по-бързо.
„В дипломната си работа разработих само теоретичната постановка за гасене на
пожари в гората. Създаденият модел, който включва методи за изкуствен интелект,
служи за обучение на летящата машина и е начин за бързо гасене. Всъщност
противопожарната машина може да бъде не само дрон, но също хеликоптер или
наземна техника. За другите обаче не съм създал модели.“ - обяснява инж. Георги
Харбалиев.
Как „разсъждава“ виртуалният дрон
„Разсъдъкът“ на дрона, създаден от Георги Харбалиев, следва човешката логика:
проба/грешка. Младият дипломант пък е човекът, който казва кое е правилно и кое
– не. За правилно поведение „разсъдъкът“ на виртуалния дрон получава похвала, а
когато сгреши, получава наказание. По този начин мислещата машина научава кога
лети на правилната височина, кога поддържа правилен наклон, за да не падне, кога
да включи водната струя и как да я насочи към запаленото дърво в гората с
прецизността на снайперист.
Доцент Будакова обяснява: „Моделът на дрона е всъщност една голяма невронна
мрежа с много слоеве и с много неврони във всеки слой. Обучението на
невронната мрежа се повтаря милиони пъти, докато започне да бъде ефективно
намирането, позиционирането и изгасяването на пожара.“__
И все пак по какво виртуалният дрон разпознава пожара? Мислещият дрон на инж.
Харбалиев разпознава кое дърво гори чрез система за компютърно зрение. Има
обаче възможност това да стане по разликата в температурата, но подобен подход
изисква още обучение.
Много съществен е въпросът дали виртуалният противопожарен дрон, създаден в
Техническия униврситет – филиал Пловдив, може да стане реален. Още повече, че
университетът има специално научно и учебно направление „Авиационна техника и
технологии“, където студентите и учените разработват истински машини. Ето
мнението на доц. д-р Диляна Будакова: „Да, ще може да се създаде реален дрон за
гасене на горски пожари. Но ще бъде по-сложно заради изчислителните изисквания
на мрежите. Засега дроновете не са автономни. Трябва да бъде направена
електрониката в него специално, за да може автономно да изпълнява цели. В
момента такъв дрон няма, но може да има. А той може да ползва интелекта,
разработен от моя дипломант“.
 

marica.bg,10.02.2024

Какво представлява проектът ви и как работи?
Калоян: Идеята ни е да създадем евтино решение за откриване и обозначаване на противопехотни мини. Защо точно противопехотни мини? Защото те вредят най-много на цивилното население, като са проектирани да са много трудни за откриване. Проектът ни представлява модул, който може да се използва с наличните на пазара дронове, като така се елиминира голяма част от разходите, свързани с използваните в момента методи. 
Филостратос: От страна на алгоритмите за търсене и разпознаване на мини, ние използваме такива с изкуствен интелект и по-точно - Computer Vision алгоритми. Те работят, като намират "аномалии" в заснетото термално изображение, които аномалии са породени от наличието на мини. Преди да започнем да създаваме каквито и да е алгоритми, направихме обстойно проучване и събиране на данни, върху които да ги тренираме. 
Александър: Аз се занимавам с разработката на вградената микрокомпютърна електроника на проекта и осъществяването на комуникация между летателното устройство и модула ни. На хардуерно ниво, проектът ни се състои от няколко основни компонента: микрокомпютър (Raspberry Pi 5), термална (Flir One Pro) и нормална камера, които ни позволяват за следенето на термалното изображение и контурите на противопехотните мини. Получаването на географското местоположение на противопехотните мини, може да се осъществи чрез интегрирането на GPS модул. Ако дронът разполага с вграден GPS, можем директно да се снабдим с координатите, чрез връзка между двете устройства. 
Огнян: Работим по лесен за използване интерфейс, на който се визуализират локациите на мините и съответните снимки. Това ще позволи хора без много обучение да използват системата ни и допълнително ще улесни употребата. 
А колко време ви отне всичко това?
Започнахме работа три седмици преди хакатона, проучвайки проблема и провеждайки изследвания с инертни мини. Така преди официалния старт на хакатона си бяхме потвърдили хипотезата за откриването на мините и бяхме събрали данни, които са възможно най-близки до реалните, за трениране на алгоритмите. Проектът и алгоритмите зад него успяхме да ги изработим по време на хакатона, като трябваше да се справим и с допълнителни проблеми - така и не сработи GPS модула ни, но пък успяхме да се интегрираме с предоставения ни дрон и да ползваме данни от сензорите му.
Кои са трите качества, които според вас отличават технологията ви от тези на останалите участници на Европейския хакатон за отбранителна техника 2024 г. в Мюнхен?