2026. — Т 18. — № 1 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/86ecvn126.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 521.6 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Цыганцов, А. С. Сверточные и трансформерные нейронные сети в бортовой разведке. Экономическая эффективность и ресурсоёмкость / А. С. Цыганцов, Ю. И. Литвин, К. В. Шишкин [и др.] // Вестник Евразийской науки. — 2026. — Т 18. — № 1. — URL: https://esj.today/PDF/86ECVN126.pdf (дата обращения: 15.07.2026).

Сверточные и трансформерные нейронные сети в бортовой разведке. Экономическая эффективность и ресурсоёмкость

Цыганцов Артём Сергеевич
ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Национальная ассоциация экспертов экономической безопасности
Аналитик
E-mail: 220794@edu.fa.ru

Литвин Юрий Иванович
ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Военно учебный центр
Начальник
Кандидат военных наук, доцент
E-mail: yilitvin@fa.ru
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=805339

Шишкин Кирилл Владимирович
ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
ГК «ХайТэк», Москва, Россия
Специалист по сетевой безопасности
E-mail: 245242@edu.fa.ru

Петров Максим Сергеевич
ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
АО «Концерн Автоматика», Москва, Россия
Специалист отдела технической защиты информации
E-mail: 242166@edu.fa.ru

Аннотация. Динамика развития отраслей, связанных с беспилотными авиационными системами, обуславливает повышенное внимание к экономическим характеристикам алгоритмов машинного зрения, размещаемых на борту летательных аппаратов. Предметом настоящего исследования являются параметры экономической эффективности и ресурсоёмкости сверточных (CNN) и трансформерных (ViT) нейронных сетей, используемых для задач бортовой разведки. В работе задействованы методы сравнительного технико-экономического анализа, систематизации научных публикаций за период 2023–2026 годов, а также нормативно-правовой анализ действующего российского законодательства. Исследование эволюции архитектурных решений позволило выявить устойчивую тенденцию к формированию гибридных моделей, сочетающих свёрточные операции с механизмами самовнимания, ориентированных на оптимизацию соотношения вычислительных затрат и точности распознавания объектов в условиях ограниченных бортовых ресурсов. Полученные результаты свидетельствуют о том, что выбор архитектуры нейросетевого модуля для бортовых платформ разведки не может определяться исключительно показателями точности детекции, а требует комплексной оценки стоимости владения вычислительной инфраструктурой, энергопотребления на один кадр инференса и масштабируемости решения в рамках серийного производства. Научная новизна состоит в разработке авторской матрицы экономико-технологического выбора архитектуры нейронной сети для бортовых разведывательных платформ, учитывающей совокупную стоимость жизненного цикла и показатели отраслевой ресурсоёмкости. Практическая значимость определяется возможностью применения результатов при обосновании инвестиционных решений в рамках национального проекта «Беспилотные авиационные системы» и формировании стратегий импортозамещения в сегменте бортового интеллектуального оборудования.

Ключевые слова: сверточные нейронные сети; трансформерные нейронные сети; бортовая разведка; беспилотные авиационные системы; экономическая эффективность; ресурсоёмкость; периферийный инференс; компрессия моделей; совокупная стоимость владения

Скачать