В Московском политехе создан участок сборки электронных устройств для БПЛА

Производство электроники

В июне 2026 г. в Московском политехническом университете создан опытно-производственный участок разработки и сборки электронных устройств для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), пишет ТАСС. Участок охватывает полный цикл — от технологического аудита до контрактной сборки серий радиоэлектронных изделий, включая автоматическую оптическую инспекцию и внутрисхемное тестирование .

«В инженерной школе уже делают сложные изделия, включая центральные компьютеры для беспилотных автомобилей. Индустрии сегодня нужны не просто печатные платы, а подтвержденное качество, технологическая документация и полный цикл контроля. Мы создаем участок как партнера для промышленности — с понятной технологией, документацией и серийным качеством», — сказал заместитель директора дирекции по научно-технологическому развитию Георгий Акимов.

В России создали участок сборки электронных устройств для БПЛА

Участок станет производственной базой Передовой инженерной школы технологического лидерства Московского Политеха, которая разрабатывает электротранспорт, беспилотные системы и занимается реинжинирингом автокомпонентов. Электронику для этих проектов в школе уже создают, однако пока штучно. Новый участок переводит эту работу в серийный режим и открывает ее для внешних заказчиков.

Контроль качества включает входную проверку компонентов, автоматическую оптическую инспекцию, внутрисхемное и функциональное тестирование. Среди потенциальных заказчиков — research and development (R&D)-подразделения, технологические стартапы, конструкторские бюро и промышленные компании, которым нужны опытные партии или подготовка продукции к серийному выпуску. Приоритетную нишу университет видит в энергетике. Параллельно центр будет готовить кадры для отрасли — операторов, технологов и инженеров качества.

Внедрение беспилотных технологий

В рамках нового этапа внедрения передовых беспилотных технологий в Сахалинской области планируется интеграция БПЛА в единое воздушное пространство с пилотируемой авиацией, а также дальнейшее развитие беспилотных технологий на Дальнем Востоке, об этом в мае 2026 г. CNews сообщили в министерстве цифрового и технологического развития Сахалинской области.

Ключевыми партнерами проекта выступают российский производитель беспилотных авиационных систем компания Zala и единая дальневосточная авиакомпания «Аврора», которая будет выполнять функции эксплуатанта.

Консорциум «Аврора — Zala» уже реализует проекты на Камчатке и в Сахалинской области, а в ближайшее время начнет работу в Амурской области. Объединение компетенций разработчика и оператора позволяет внедрять комплексные решения — от производства и эксплуатации БПЛА до анализа данных и интеграции сервисов в инфраструктуру региона.

«Мы строим будущее, опираясь на надежных партнеров. Сотрудничество с Zala и «Авророй» — это гарантия того, что самые современные технологии будут работать на благо жителей Дальнего Востока. Уже в мае 2026 г. беспилотники помогают решать задачи в сфере транспорта, мониторинга и безопасности», — сказал CNews министр цифрового и технологического развития Сахалинской области Александр Снегирев.

Роль технологий в дронах

Дроны, когда-то простые дистанционно управляемые машины, теперь работают на основе передовых систем с технологией искусственного интеллекта (ИИ), информировал CNews. Эти технологии позволяют им выполнять сложные задачи автономно и имеют ряд ключевых компонентов.

Автономная навигация и планирование пути: Представьте себе дрон, доставляющий посылки. Ему нужно перемещаться по многолюдным городским средам без вмешательства человека. Вот тут-то и пригодится автономная навигация. Используя ИИ-алгоритмы, дрон составляет карту своего окружения и определяет наилучший маршрут к месту назначения. Он обходит препятствия, такие как здания, линии электропередач или даже другие дроны. Например, летящий над пустыней дрон может использовать ИИ для корректировки своего маршрута, если он столкнется с песчаной бурей. Планирование пути гарантирует, что дрон выполнит свою миссию эффективно и безопасно, даже в непредсказуемых условиях.

В ситуациях, когда задействовано несколько дронов, например, при мониторинге крупных военных баз, роевой интеллект играет ключевую роль. Благодаря ИИ-технологии дроны могут общаться и сотрудничать для выполнения большой задачи. Вдохновленный тем, как муравьи или пчелы работают вместе, роевой интеллект помогает дронам делиться задачами, избегать столкновений и оптимизировать зону покрытия.

Для того чтобы анализировать и понимать окружающую среду, дроны используют камеры, light detection and ranging (LiDAR) и другие датчики для сбора данных. Однако одного датчика может быть недостаточно. Вот тут-то и приходит на помощь ИИ-технологии они «склеивают» данные с датчиков т.е. происходит объединение получаемой информации с нескольких датчиков. Таким образом, ИТ-система в дроне формирует более точную картину окружающего мира для себя. Например, ИИ-беспилотник над военным объектом может использовать тепловизионную камеру для обнаружения потенциальных врагов ночью и датчик LiDAR для измерения скорости передвижения объекта (военизированная охрана) и расстояния до него. С такими данными ИТ-система в дроне-камикадзе может сформировать за секунды потенциальные точки на местности для ликвидации объектов и сразу приступить к выполнению боевой задачи или же предложить различные сценарии развития событий для выбора человеку-оператору.

Дроны должны быстро обрабатывать данные, особенно во время критических миссий. Периферийные вычисления позволяют им анализировать данные локально, а не полагаться на удаленные серверы. Это обеспечивает обработку в реальном времени, что имеет решающее значение для военных задач, как обход внезапного препятствия или отслеживание движущейся цели.

Компьютерное зрение и обнаружение объектов: БПЛА часто необходимо идентифицировать объекты в окружающей среде. Компьютерное зрение позволяет им интерпретировать визуальные данные, в то время как обнаружение объектов помогает им распознавать определенные предметы, такие как транспортные средства или людей.

ИИ-технологии в дронах принимает решения автономно. На основе собранных данных БПЛА может принять решение о следующем действии, например, изменить направление, скорректировать высоту или вернуться на базу. Это осуществляется с помощью ИТ-систем управления, которые обеспечивают бесперебойную работу. Например, если во время доставки груза дрон обнаруживает впереди плохую погоду, он может принять решение об изменении маршрута или задержке доставки, чтобы избежать рисков.

В основе ИИ-технологий лежит машинное обучение (ML), дроны обучаются с использованием больших наборов данных, чтобы со временем улучшать свои показатели. Например, дрон-наблюдатель может научиться различать разные типы транспортных средств или обнаруживать необычные действия, анализируя старые кадры. Не каждый человек-оператор может различить серии тяжелых военно-транспортных грузовиков⁠⁠ Navistar 7000 (линейка военных грузовиков в армии США). По мере развития ИИ-технологий дроны продолжат играть ключевую роль в формировании более умного ведения боевых действий.