Studenci z Koła Naukowego Machine Learning Politechniki Rzeszowskiej pracują nad tanimi, rozproszonymi sensorami w technologii mesh. Mają one wykrywać drony. Największymi atutami projektu są niska cena produkcji, łatwa skalowalność oraz odporność na uszkodzenia.
Rozwiązanie studentów składa się z urządzeń niewielkich rozmiarów. Każde z nich wyposażone jest w moduł radiowy, który pozwala dołączyć do sieci. Aby wykrywać zagrożenia, węzeł może być dodatkowo zaopatrzony w czujniki, na przykład w mikrofon.
Technologia wykrywania dronów
Inicjatywa studentów zajęła pierwsze miejsce w międzynarodowym hackathonie Euro Defense Tech „Detect & Defend” i wchodzi w fazę 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 PAP Mikołaj Data, elektronik w zespole.
Kluczowym elementem systemu jest architektura mesh. W odróżnieniu od tradycyjnych sieci Wi-Fi w tej sieci każdy węzeł może przekazywać wiadomości innych urządzeń.
– Korzystając z modeli uczenia maszynowego, uczymy komputer rozpoznawania dźwięku drona, dzięki temu kiedy nadleci intruz, model uruchomiony na urządzeniu może wygenerować wiadomość o wykryciu drona. Sam dobór rodzaju czujników zależy od wyboru użytkownika i jego potrzeb – powiedział Data.
Trzy urządzenia
Do jednoznacznego określenia pozycji wykrytego obiektu wystarczają trzy urządzenia wyposażone w sensory znajdujące się w jego okolicy. Im większa gęstość sensorów, tym dokładniejsza lokalizacja i wyższa niezawodność całej sieci.
W fazie prototypu zespół korzysta z otwartego protokołu Meshtastic (którego sieć już funkcjonuje na terenie Polski dzięki wysiłkom radioamatorów) oraz dedykowanej elektroniki. Modele uczenia maszynowego tworzone są z wykorzystaniem popularnych bibliotek języka Python: PyTorch, TensorFlow i NumPy.
Największymi atutami projektu są niska cena produkcji, łatwa skalowalność oraz odporność na uszkodzenia pojedynczych węzłów.
– Chcieliśmy stworzyć rozwiązanie, które pozwoli na szybkie i tanie dodawanie nowych urządzeń, nawet w warunkach polowych przy użyciu podstawowych narzędzi – podkreśla Mikołaj Data.
Głównym ograniczeniem pozostaje obecnie zużycie energii przez węzły wyposażone w czujniki. Zespół planuje rozwiązać ten problem poprzez optymalizację modeli uczenia maszynowego, co pozwoli na zastosowanie komponentów o niższym zapotrzebowaniu energetycznym. Rozważana jest także wersja zasilana bezpośrednio z sieci elektrycznej.
Od czasu zwycięstwa w hackathonie do studentów zgłosiło się już kilka instytucji publicznych oraz firm prywatnych, w tym z sektora obronnego. Pojawiają się również propozycje komercjalizacji, jednak priorytetem pozostaje obecnie przetestowanie rozwiązania.
Pole walki
Projekt powstał z myślą o zastosowaniach wojskowych na polu walki, ale studenci widzą jego potencjał również w ochronie 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 – powiedział Mikołaj Data.
Nad rozwojem technologii pracują również: inżynier uczenia maszynowego Michał Wysocki, programiści Patryk Dziki i Jakub Świątek oraz Piotr Łukasik, odpowiedzialny za wsparcie merytoryczne.
Koło Naukowe Machine Learning działa na Wydziale Matematyki i Fizyki Stosowanej Politechniki Rzeszowskiej od 2020 r. Studenci zajmują się nie tylko uczeniem maszynowym, lecz także tworzeniem oprogramowania i elektroniki z zastosowaniem w biznesie. (PAP)
Czytaj więcej:
