Studenci z Politechniki Rzeszowskiej tworzą system rozproszonych czujników, który ma wykrywać drony i działać nawet w przypadku awarii części urządzeń. Rozwiązanie młodych Polaków oparte na technologii mesh ma być łatwe do rozbudowy i stosunkowo tanie w produkcji.
System składa się z małych urządzeń wyposażonych w moduły radiowe, które pozwalają im łączyć się w sieć. W razie potrzeby można je rozbudować o dodatkowe czujniki, np. mikrofony, które pomagają wykrywać dźwięk dronów.
System do wykrywania dronów. Projekt studentów Politechniki Rzeszowskiej
Inicjatywa studentów zdobyła pierwsze miejsce w międzynarodowym hackathonie Euro Defense Tech "Detect & Defend" i obecnie przechodzi do etapu testów.
– Projekt opuścił już fazę czysto teoretyczną. Mamy gotową część radiową oraz algorytmy do rozpoznawania dronów, wytrenowane na danych dostępnych publicznie. Obecnie pracujemy nad integracją całego systemu i przeprowadzeniem testów, które zweryfikują, czy nasze rozwiązanie naprawdę działa – przekazał w rozmowie z PAP Mikołaj Data, elektronik w zespole.
Kluczową rolę w projekcie odgrywa architektura mesh, w której każdy węzeł może przekazywać informacje innych urządzeń, co zwiększa niezawodność i elastyczność systemu w porównaniu do klasycznych sieci Wi-Fi.
Zastosowanie modeli uczenia maszynowego umożliwia analizę sygnałów, takich jak dźwięk, i wykrywanie obecności dronów w czasie rzeczywistym. Po wykryciu zagrożenia urządzenie może automatycznie przesłać informację do innych węzłów sieci. Dobór czujników zależy od konkretnego zastosowania i potrzeb użytkownika.
Lokalizacja drona dzięki sieci czujników
Do określenia lokalizacji obiektu wystarczą co najmniej trzy węzły wyposażone w odpowiednie sensory znajdujące się w jego pobliżu. Im większa liczba urządzeń w sieci, tym dokładniejsze dane o położeniu i wyższa niezawodność całego systemu.
W fazie prototypowej zespół wykorzystuje otwarty protokół Meshtastic, a także dedykowane komponenty elektroniczne. Modele sztucznej inteligencji tworzone są przy użyciu narzędzi takich jak PyTorch, TensorFlow oraz NumPy.
Jednym z największych atutów projektu jest jego skalowalność oraz możliwość szybkiego wdrażania nowych urządzeń nawet w warunkach terenowych.
– Chcieliśmy stworzyć rozwiązanie, które pozwoli na szybkie i tanie dodawanie nowych urządzeń, nawet w warunkach polowych przy użyciu podstawowych narzędzi – podkreśla Mikołaj Data.
Obecnie największym wyzwaniem jest zużycie energii przez urządzenia z czujnikami. Zespół pracuje nad optymalizacją modeli uczenia maszynowego, aby móc zastosować bardziej energooszczędne rozwiązania. Rozważane jest również zasilanie systemu bezpośrednio z sieci elektrycznej.
Zobacz także
Zastosowanie systemu w obronności i ochronie infrastruktury
Po sukcesie w hackathonie zaczęły się zgłaszać do nich instytucje publiczne oraz firmy prywatne, w tym z branży obronnej. Mimo pojawiających się propozycji komercjalizacji, najważniejsze na ten moment pozostaje dokładne przetestowanie systemu.
Projekt powstał z myślą o zastosowaniach wojskowych, jednak jego potencjał może być wykorzystany również do ochrony infrastruktury krytycznej oraz obiektów cywilnych.
– Nie zarzuciliśmy możliwości wykorzystania systemu przez wojsko. Uważamy, że każdy pomysł zwiększający bezpieczeństwo Polski jest wart rozwoju. Przed nami jeszcze wiele testów – zaznaczył Data.
W projekt zaangażowani są również: inżynier uczenia maszynowego Michał Wysocki, programiści Patryk Dziki i Jakub Świątek oraz Piotr Łukasik, który odpowiada za wsparcie merytoryczne.
Koło Naukowe Machine Learning działa od 2020 roku na Wydziale Matematyki i Fizyki Stosowanej Politechniki Rzeszowskiej. Studenci zajmują się sztuczną inteligencją, tworzeniem oprogramowania i elektroniki, a swoje projekty prezentują na konferencjach i konkursach, gdzie często zdobywają wysokie miejsca.
Źródło: rzeszow-news.pl
Nie przegap żadnej ważnej wiadomości i obserwuj nas w Google News!