«Կասպերսկի» ընկերությունը մշակել է արտակարգ իրավիճակների վերլուծության Kaspersky Neural Networks համակարգը, որը օգտակար կլինի տարերային աղետների պայմաններում, մարդկանց մեծ կուտակմամբ զանգվածային միջոցառումներին, ճանապարհներին բարդ երթևեկությամբ մեգապոլիսներում: Տվյալների վերլուծությունը տեղի է ունենում իրական ժամանակի ռեժիմում՝ նեյրոնային ցանցերի օգնությամբ, անօդաչու թռչող սարքից:

Ընկերության փորձագետները նշում են, որ Kaspersky Neural Networks համակարգը նախատեսված է երեք հիմնական խնդիրների լուծման համար. դժվար հասանելի վայրերում կորած մարդկանց, կենդանիների և օբյեկտների որոնման (օրինակ՝ ջրհեղեղի տարած տների); արտակարգ պատահարների դեպքում օդից լուսանկարների օգտագործմամբ վնասի գնահատման; գեոդեզիական, քարտեզագրական և կադաստրային գործունեության վարման համար անհրաժեշտ տվյալների վերլուծության, ինչպես նաև ճանապարհային երթևեկության կազմակերպման համար: Kaspersky Neural Networks-ն արդեն տեղադրվել է «Ալբատրոս Մ5» անօդաչու ինքնաթիռում և «Ալբատրոս Դ1» արդյունաբերական կվադրոկոպտերում:

Համակարգը մշակելիս փորձագետները հատուկ ուշադրություն են դարձրել սահմանափակ տեսանելիության պայմաններում փոքր օբյեկտների հայտնաբերման տեխնոլոգիաներին։ Օրինակ, տարերային աղետների ժամանակ հաճախ խնդիր է դրվում ոչ միայն գտնել պահպանված, բայց քշված-տարված շինությունները, այլև տարբերակել տնտեսական շինությունները բնակելիներից, ինչպես նաև որոշել ջրածածկման տարածքում օբյեկտների խտությունը։

Պատկերների մշակման համար մեքենայական ուսուցման տեխնոլոգիաների կիրառումն օբյեկտների վերլուծության ժամանակ ապահովում է ակնթարթային արձագանք: Այսպես, օրինակ, Kaspersky Neural Networks-ի փորձարկումներից մեկի ընթացքում բարձր լուծաչափի հազարավոր պատկերներ մի քանի րոպեում մշակվել են նոութբուքով՝ կտրտված տեղանքում աշխատելու և սարքի սահմանափակ հաշվողական հզորության պայմաններում:

«Կասպերսկի» ընկերության նեյրոնային ցանցերը կարողանում են լրացնել իրենց գիտելիքները՝ ամեն անգամ կատարելագործելով արդյունքները։ Լուծումը վարժեցված է տասնյակ հազարավոր պատկերների վրա և կարողանում է ըստ խմբերի ճանաչել և դասակարգել մարդկանց, տները, ավտոմեքենաները, կենդանիներին և այլ օբյեկտներ: Ընդ որում, տվյալների մշակումը կարող է իրականացվել ինչպես ԱԹՍ-ում, օրինակ՝ Մ սերիայի «Ալբատրոս» անօդաչու թռչող սարքի նավակողին, այնպես էլ թռիչքների ավարտից հետո սերվերով կամ նոութբուքով:

«Մեր նեյրոցանցերը թույլ են տալիս արագ հասնել որակյալ արդյունքի տվյալների մեծ զանգվածի մշակման ժամանակ։ Օբյեկտը որոշելու ազդակ են դառնում նույնիսկ աչքի համար անորսալի դետալներն ու առանձնահատկությունները, որոնք կարող է ճանաչել միայն նեյրոնային ցանցը,– պատմում է Kaspersky Neural Networks ուղղության զարգացման ղեկավար Վլադիմիր Կլեշնինը։– Համակարգի յուրահատկությունն այն է, որ այն կարող է իրական ժամանակի ռեժիմում մշակել տվյալները օդում գտնվող մի քանի անօդաչու թռչող սարքերով և ցուցադրել դրանք բազմաթիվ օպերատորների համար միասնական վեբ-ինտերֆեյսում: Դա թույլ է տալիս էապես մեծացնել պատահարին արձագանքելու արագությունը»։

Համակարգն ստեղծողների կարծիքով ՝ այն արդիական կլինի նախևառաջ ԱԻՆ-ի և որոնողափրկարարական ջոկատների կարիքների, խոշոր արդյունաբերական ձեռնարկությունների և երթևեկության վերահսկման համար: