Даже опытный боец не может непрерывно смотреть в монитор. Именно этот разрыв между появлением вражеского дрона в кадре и моментом, когда человек это осознает, стал отправной точкой для целого класса новых украинских разработок — автоматических сенсорных систем выявления для передовой.
Что разрабатывают и зачем
Системы должны решить конкретную проблему: военные вынуждены тратить значительную часть дежурства на пассивное наблюдение за ситуацией и ручную передачу данных о движении противника. Автоматизация этих функций — не о удобстве, а о выживании: скорость реакции на FPV-дрон или пехотное сближение измеряется секундами.
Один из примеров такого подхода — система I-SEE, разработанная украинской компанией. Она работает полностью офлайн на стандартном потребительском оборудовании с GPU, выявляет цели размером от четырех пикселей на расстоянии до 2,5 км в зависимости от оптики и автоматически уведомляет военных через мессенджеры с фото и координатами за миллисекунды после идентификации угрозы.
Система отслеживает до 100 одновременных целей со скоростью от 30 до 60 кадров в секунду. Ключевое преимущество офлайн-режима: системы радиоэлектронной борьбы не могут надежно выявлять FPV-дроны на оптоволоконном управлении или дроны с ретрансляторами, поскольку те не излучают радиосигнал во время атаки. Оптический подход закрывает именно эту слепую зону.
«Закрытый монолит на фронте всегда отстает от жизни»
— инженеры I-SEE, о причинах перехода к открытой экосистеме разработки
Brave1 как структура поддержки
Разработки ведутся, в частности, в рамках грантовой программы оборонного кластера Brave1. В августе 2025 года Наблюдательный совет Фонда развития инноваций утвердил обновленную грантовую программу Brave1, которая охватывает, среди прочего, автономные сенсорные системы. К приоритетным направлениям относятся дистанционно управляемые автономные сенсоры и средства радиоэлектронной разведки с функцией автоматического выявления и классификации целей различного типа — БПЛА, наземные станции управления, вражеские РЭБ и РЛС.
Brave1 не только предоставляет финансирование, но и помогает с экспертизой, тестированиями, кодификацией по стандартам НАТО и внедрением технологий в войска. Гранты достигают 8 млн грн для стартовых разработок и значительно больше — для масштабирования под конкретные тактико-технические характеристики.
Технический контекст: где человек уступает алгоритму
Запрос на автоматизацию выявления — не украинская специфика, но Украина развивает его в боевых условиях, которые задают параметры точнее, чем любой полигон. Делегирование распознавания целей системам автоматического распознавания на основе ИИ снижает влияние человеческих ограничений и позволяет фиксировать цели на расстоянии до 2 км. Автоматизация идентификации объектов снижает нагрузку на личный состав, испытывающий влияние усталости, стресса и различного уровня подготовки.
Параллельно форум Defense Tech Innovations от Brave1 демонстрирует смежные решения: программы, которые автоматически анализируют аэрофотоснимки с разведывательных БПЛА и показывают расположение техники и объектов врага, сокращая время на рутинную работу и ускоряя принятие решений.
- Выявление FPV на оптоволокне — ключевой вызов, поскольку РЭБ таких дронов не видит
- Ложные срабатывания (птицы, мусор, отблески) — главная техническая проблема, которую решают через обучение моделей на реальных боевых данных
- Офлайн-работа — обязательное условие для передовой, где интернет нестабилен или отсутствует
- Открытая экосистема — переход от монолитных систем к интеграции с различными камерами, оружием, мессенджерами
Если системы пройдут масштабное полевое тестирование и подтвердят заявленные характеристики в условиях РЭБ-насыщенного фронта, следующий вопрос не технический, а организационный: успеет ли логистика поставок и обучения за темпом, который задают сами разработчики.
