В РКТ технологии ИИ должны использоваться в тех случаях, когда их применение является более эффективным по сравнению с традиционными подходами. Например, данные технологии могут обеспечить решение прикладных задач с более высоким качеством и оперативностью (по сравнению с традиционными технологиями) при использовании необходимых для этого вычислительных и иных ресурсов. Также технологии ИИ могут быть использованы для обеспечения более высокого уровня автономности КА или орбитальной группировки.

В космической технике на ближайшую перспективу можно выделить следующие направления применения ИИ:

	тематическая обработка спутниковых изображений и обработка целевой информации на борту КА;
	контроль, диагностика и управление техническим состоянием КА;
	управление космическими аппаратами и многоспутниковыми орбитальными группировками;
	интеллектуальные системы поддержки проектных решений, цифровые двойники изделий РКТ.

В таблице 1 представлены направления, по которым проводился поиск патентных публикаций, ключевые слова и классы МПК, а также количество отобранных патентных публикаций по каждому направлению.

Таблица 1 – Перечень направлений

На рисунке 1 представлены страны, в которых выявлены патентные публикации по теме «Искусственный интеллект в ракетно-космической технике» за период с 2000 г. по 2022 г.

Широкая география патентования может быть обусловлена следующим. С одной стороны организации, зарегистрированные в развитых странах и странах, занимающих ведущие позиции в области создания РКТ, могут стремиться охранять свои разработки как на внутренних, так и на внешних рынках. С другой стороны, в настоящее время наблюдается активное развитие РКТ в так называемых «развивающихся странах» (новых индустриальных странах). В связи c этим организации, зарегистрированные в данных странах, также могут стремиться охранять свои разработки на своей территории и на территории других государств.

Далее целесообразно проанализировать каждое направление поиска отдельно.

На рисунке 2 представлено распределение количества патентных публикаций по направлению «Обработка спутниковых изображений с использованием ИИ и средств машинного обучения. Обработка целевой информации на борту КА» по странам и ведомствам за период c 2000 г. по 2022 г.

На рисунке 3 представлено распределение количества патентных публикаций по направлению «Обработка спутниковых изображений с использованием ИИ и средств машинного обучения. Обработка целевой информации на борту КА» по годам за период с 2000 г. по 2022 г.

На рисунках 4 и 5 представлены распределения количества патентных публикаций по направлению «Обработка спутниковых изображений с использованием ИИ и средств машинного обучения. Обработка целевой информации на борту КА» среди стран-лидеров за период с 2000 г. по 2010 г. и с 2011 г. по 2022 г. соответственно (распределения представлены без учета публикаций патентного ведомства Китая). На рисунке 6 представлено распределение количества публикаций патентного ведомства Китая по направлению «Обработка спутниковых изображений с использованием ИИ и средств машинного обучения. Обработка целевой информации на борту КА» по годам за период с 2000 г. по 2022 г.

Из распределений, представленных на рисунках 2-6, можно сделать вывод, что лидерами по количеству патентных публикаций по направлению «Обработка спутниковых изображений с использованием ИИ и средств машинного обучения. Обработка целевой информации на борту КА» являются Китай, США, Российская Федерация и Южная Корея.

В странах-лидерах по количеству патентных публикаций проводится большое количество работ в области космической техники, данные страны имеют развитые орбитальные спутниковые группировки дистанционного зондирования Земли. Кроме того, данные страны занимают лидирующие позиции в области развития информационных технологий и осуществляют разработки в области создания систем анализа больших объемов данных и, в частности, анализа и интерпретации данных ДЗЗ.

Также из распределений, представленных на рисунках 2-6, можно сделать вывод, что, начиная с 2016 года, наблюдается существенный рост количества патентных публикаций. Количество патентных документов, публикуемых ежегодно, увеличивается в 1,7…2 раза. Это может быть обусловлено активным развитием нейросетевых технологий, а также развитием средств обработки больших объемов информации с использованием ИИ.

На рисунке 7 представлено распределение количества патентных публикаций по направлению «Обработка спутниковых изображений с использованием ИИ и средств машинного обучения. Обработка целевой информации на борту КА» среди организаций-лидеров за период с 2000 г. по 2022 г. Распределение представлено для организаций, имеющих наибольшее количество публикаций.

На рисунках 8 - 10 представлены аналогичные распределения количества патентных публикаций патентных ведомств США, Южной Кореи и Федерального института промышленной собственности соответственно.

Из распределений, представленных на рисунках 2-10, следует, что наибольшее количество патентных публикаций имеют в первую очередь образовательные и научно-исследовательские организации. Лидерами по количеству патентных публикаций, в основном, являются научно-исследовательские и образовательные организации Китая (рисунок 7). При этом Китай по рассматриваемому направлению имеет существенное превышение количества патентных публикаций по сравнению с другими странами. Это может быть обусловлено, с одной стороны, проведением большого количества научно-исследовательских работ, направленных на создание программных средств, позволяющих осуществлять обработку данных ДЗЗ, с целью последующего выхода на рынок и предоставления услуг по обработке и интерпретации данных ДЗЗ. С другой стороны, результаты обработки спутниковых изображений используются при проведении большого количества научно-исследовательских работ. Так как в настоящее время накоплены существенные объемы данных ДЗЗ, возникает необходимость создания инструментов, позволяющих анализировать полученную информацию.

Необходимо отметить, что патентные публикации по рассматриваемому направлению имеют организации, осуществляющие деятельность в различных сферах. Например, в США наибольшее количество патентных публикаций имеют компания CIBO Technologies, осуществляющая разработки в области сельского хозяйства, и IBM Corporation, являющаяся одним из крупнейших поставщиков аппаратного и программного обеспечения. Решения, представленные в патентных публикациях таких компаний, могут быть не связаны с РКТ или обработкой данных ДЗЗ, однако могут использоваться для решения задач анализа данных ДЗЗ.

Среди российских организаций лидерами по количеству патентных публикаций являются АО «Российские космические системы» и АО «Концерн радиостроения «Вега».

АО «Российские космические системы» является одной из ведущих организаций в области создания бортовой и наземной аппаратуры и космических информационных систем научного и социально-экономического назначения. Одной из компетенций данной организации является обработка и интерпретация данных, полученных со спутниковых изображений.

Основными направлениями деятельности АО «Концерн радиостроения «Вега» является создание средств и систем наблюдения наземного, авиационного и космического базирования.

Более низкое количество патентных публикаций в разных странах по сравнению с Китаем может быть обусловлено тем, что развитие средств обработки спутниковых изображений связано с созданием программных продуктов. Во многих странах программные продукты не могут охраняться как объекты патентного права и имеют иные формы правовой охраны. Подача патентных заявок и получение патентов в отношении программных продуктов может осуществляться в случае рассмотрения их как объекта техники в части способа их реализации (процесс осуществления действий над материальным объектом при помощи материальных средств).

В связи с этим, организации, осуществляющие разработки по рассматриваемому направлению, могут не рассматривать возможность защиты своих разработок в качестве объектов патентного права и выбирают для них другие формы правовой охраны.

Также ввиду наличия большого количества патентных публикаций по рассматриваемому направлению, был построен патентный ландшафт, представленный на рисунке 11. Патентный ландшафт строился по выявленным ключевым направлениям.

Как видно из представленного патентного ландшафта, наибольшее количество патентных публикаций связано с направлениями Target Detection (обнаружение цели), Image Classification (классификация изображений), Optical Remote sensing image (спутниковые изображения, полученные в оптическом диапазоне). Это может говорить о том, что в настоящее время одной из основных тенденций развития систем обработки спутниковых изображений является создание средств распознавания объектов на полученных изображениях.

На рисунке 12 представлено распределение количества патентных публикаций по направлению «Управление многоспутниковыми группировками, управление техническим состоянием КА, контроль и диагностика состояния КА» по странам и ведомствам за период c 2007 г. по 2022 г.

На рисунке 13 представлено распределение количества патентных публикаций по направлению «Управление многоспутниковыми группировками, управление техническим состоянием КА, контроль и диагностика состояния КА» по годам за период с 2007 г. по 2022 г.

На рисунке 14 представлено распределение количества патентных публикаций по направлению «Управление многоспутниковыми группировками, управление техническим состоянием КА, контроль и диагностика состояния КА» среди стран-лидеров за период с 2007 г. по 2022. На рисунке 15 представлено распределение количества публикаций патентного ведомства Китая по направлению «Управление многоспутниковыми группировками, управление техническим состоянием КА, контроль и диагностика состояния КА» по годам за аналогичный период.

Из распределений, представленных на рисунках 12 – 15, можно сделать вывод, что лидерами по количеству патентных публикаций по направлению «Управление многоспутниковыми группировками, управление техническим состоянием КА, контроль и диагностика состояния КА» являются Китай, США, и Япония. В данных странах в настоящее время проводятся научно-исследовательские работы по созданию многоспутниковых орбитальных группировок различного назначения. Также данные страны осуществляют активное наращивание орбитальных спутниковых группировок в рамках выполнения работ по государственным и частным программам.

На рисунке 16 представлено распределение количества патентных публикаций по направлению «Управление многоспутниковыми группировками, управление техническим состоянием КА, контроль и диагностика состояния КА» среди организаций-лидеров за период с 2000 г. по 2022 г. Распределение представлено для организаций, имеющих наибольшее количество публикаций.

Как видно из рисунка 16 лидерами по количеству патентных публикаций, в основном, являются научно-исследовательские и образовательные организации Китая. При этом среди лидеров также присутствуют организации промышленности, зарегистрированные в США и Японии.

На рисунке 17 представлено распределение количества патентных публикаций патентного ведомства США по направлению «Управление многоспутниковыми группировками, управление техническим состоянием КА, контроль и диагностика состояния КА» среди организаций-лидеров за период с 2000 г. по 2022 г.

Как видно из распределения, представленного на рисунке 17, на территории США охраняют свои разработки как американские компании, так и организации, зарегистрированные на территории других государств. Лидерами по количеству патентных публикаций являются компании Huawei Technologies (Китай) и Z Advanced Computing (США).

Наибольшее количество патентных публикаций в патентном ведомстве Японии принадлежит компании Mitsubishi Electric Corporation. Данная компания производит широкий спектр оборудования различного назначения. В частности, компания участвует в разработке бортовых систем и агрегатов для космических аппаратов.

В России лидером по количеству патентных публикаций по рассматриваемому направлению является АО «Российские космические системы».

Из распределений, представленных на рисунках 16 и 17, можно сделать вывод, что организации, выполняющие работы по направлению «Управление многоспутниковыми группировками, управление техническим состоянием КА, контроль и диагностика состояния КА», стремятся охранять свои разработки как на своих территориях, так и на территориях иностранных государств.

На рисунке 18 представлено распределение количества патентных публикаций по направлению «Цифровые двойники с использованием ИИ и машинного обучения» по странам и ведомствам за период c 2005 г. по 2022 г.

На рисунке 19 представлено распределение количества патентных публикаций по направлению «Цифровые двойники с использованием ИИ и машинного обучения» по годам за период с 2005 г. по 2022 г.

На рисунке 20 представлено распределение количества патентных публикаций по направлению «Цифровые двойники с использованием ИИ и машинного обучения» среди стран-лидеров за период с 2005 г. по 2022 г.

Из распределений, представленных на рисунках 18 - 20, можно сделать вывод, что в период 2019-2020 гг. наблюдался рост количества патентных публикаций по рассматриваемому направлению.

Также из представленных распределений следует, что лидерами по количеству патентных публикаций являются Китай, США и Южная Корея. Данные страны занимают лидирующие позиции в области развития информационных технологий, а также обладают развитым промышленным производством.

На рисунке 21 представлено распределение количества патентных публикаций по направлению «Цифровые двойники с использованием ИИ и машинного обучения» среди организаций-лидеров за период с 2005 г. по 2022 г. Распределение представлено для организаций, имеющих наибольшее количество патентных публикаций.

Ввиду того, что Китай, США и Южная Корея являются лидерами по количеству патентных публикаций, целесообразно рассмотреть отдельно публикации патентных ведомств данных стран.

На рисунках 22 - 24 представлены распределения количества патентных публикаций патентных ведомств Китая, США и Южной Кореи соответственно по направлению «Цифровые двойники с использованием ИИ и машинного обучения» среди организаций-лидеров за период с 2005 г. по 2022 г.

Как видно из распределений, представленных на рисунках 21 - 24, лидерами по количеству патентных публикаций являются как организации промышленности, так и образовательные учреждения, зарегистрированные в различных государствах.

Лидерами по количеству патентных публикаций являются американские компании General Electric и Honeywell International, немецкая компания Siemens, Бэйханский университет (Китай) и южнокорейская компания Hanwha Systems.

General Electric – американская многоотраслевая корпорация, производящая большое количество видов техники, в том числе энергетические установки, авиационные двигатели. Компания Honeywell International производит электронные системы управления и автоматизации. Основными направлениями деятельности компании являются аэрокосмическая техника и технологии, технологии для эксплуатации зданий и промышленных сооружений. Siemens – немецкий конгломерат (объединение компаний), работающий в области транспорта, электротехники, электроники, энергетического оборудования, транспорта и др. Компания Hanwha Systems входит в состав южнокорейского конгломерата Hanwha Group. Основным направлением деятельности компании является аэрокосмическая электроника и системы безопасности.

В связи с тем, что технологии цифровых двойников позволяют оптимизировать процесс производства, можно сделать вывод, что данные организации стремятся развивать направление цифровых двойников и внедрять данные технологии в свои производственные процессы. Это может способствовать повышению качества выпускаемой продукции, снизить издержки, а также обеспечить получение наибольшей выгоды.

Наличие большого количества патентных публикаций у научно-исследовательских и образовательных организаций, например, таких, как Бэйханский университет (Пекинский университет авиации и космонавтики - один из ведущих образовательных организаций КНР в области авиации и космонавтики), говорит о том, что в настоящее время также проводятся научно-исследовательские работы в области создания цифровых двойников, которые могу в дальнейшем быть использованы при производстве.

Так как в настоящее время активно проводятся научные исследования и осуществляются разработки по направлению использования искусственного интеллекта в РКТ, целесообразно проанализировать публикации непатентной литературы российских организаций.

На рисунке 25 представлено распределение публикаций непатентной литературы по теме «Искусственный интеллект в ракетно-космической технике» по годам за период с 2014 г. по 2022 г. (по данным портала eLibrary).

На рисунке 26 представлено распределение публикаций непатентной литературы по теме «Искусственный интеллект в ракетно-космической технике» по организациям за период с 2014 г. по 2022 г. (по данным портала eLibrary). Распределение представлено для организаций, имеющих наибольшее количество публикаций.

Из распределений, представленных на рисунках 25 и 26, видно, что количество публикаций непатентной литературы по теме «Искусственный интеллект в ракетно-космической технике», публикуемых каждый год в период с 2014 г. по 2022 г., ежегодно увеличивается. С учетом данных, представленных на рисунках 2 - 24, можно сделать вывод, что в России в настоящее время проводятся научно-исследовательские работы по рассматриваемому направлению. При этом работы проводят как научно-исследовательские организации, так и организации промышленности.

Публикации непатентной литературы, в основном, имеют научно-исследовательские и образовательные организации. При этом ряд работ, относящихся к теме «Искусственный интеллект в ракетно-космической технике», опубликован специалистами организаций ракетно – космической отрасли, например специалистами АО «ЦНИИмаш». Наличие у организаций ракетно-космической отрасли публикаций патентной и непатентной литературы по рассматриваемому направлению может говорить о том, что в настоящее время осуществляется внедрение результатов научно-исследовательских работ в разрабатываемую продукцию, а также о том, что организации стремятся охранять свои разработки.

В результате анализа патентной информации по теме «Искусственный интеллект в ракетно-космической технике» было выявлено, что патентные публикации, в основном, распределяются по следующим группам МПК:

Распределение количества публикаций по группам МПК представлено на рисунке 27. Распределение представлено для групп МПК, к которым относится наибольшее количество публикаций.

На основании проведенного анализа можно сделать вывод о наличии высокой патентной активности в сфере ИИ в РКТ. В настоящий момент имеется тенденция существенного увеличения количества публикаций патентной и непатентной литературы по данному направлению. Подают заявки и патентуют собственные разработки как научно-исследовательские и образовательные организации, так и организации промышленности.

Применение ИИ в РКТ является перспективным направлением. На основании анализа публикаций патентной и непатентной литературы можно сделать вывод, что в настоящее время проводятся исследования и осуществляются разработки по данному направлению. При этом с учетом того, что большое количество патентных публикаций представлено организациями промышленности, можно предположить, что в настоящее время технологии ИИ в РКТ либо активно внедряются, либо можно ожидать их скорого внедрения.

Также необходимо отметить, что патентные документы публикуются как патентными ведомствами ведущих стран в области РКТ, так и патентными ведомствами так называемых «развивающихся стран» или новых индустриальных стран. Это может быть обусловлено тем, что в последних в настоящее время наблюдается тенденция увеличения количества разработок в области РКТ.

Наибольшее количество патентных публикаций выявлено по направлению «Обработка спутниковых изображений с использованием ИИ и средств машинного обучения. Обработка целевой информации на борту КА». В настоящее время данное направление активно развивается. В частности, накоплены существенные объемы данных ДЗЗ, которые активно используются при решении большого количества научно-исследовательских и прикладных задач. В связи с этим возникает необходимость создания средств обработки больших объемов данных и, в частности, спутниковых изображений.

Наибольшее количество патентных публикаций по данному направлению имеют научно-исследовательские и образовательные организации Китая. Это может быть обусловлено тем, что в настоящее время, создаются программные средства, позволяющие осуществлять обработку данных ДЗЗ как в интересах коммерческих заказчиков, так и для проведения научно-исследовательских работ.

Одновременно осуществляются разработки по направлениям «Управление многоспутниковыми группировками, управление техническим состоянием КА, контроль и диагностика состояния КА» и «Цифровые двойники с использованием ИИ и машинного обучения». Так как данные направления являются перспективными и развивающимся, количество патентных публикаций по ним является более низким, чем количество публикаций по другим направлениям. При этом можно ожидать увеличения количества патентных публикаций по данным направлениям.

1. Лоскутов А.И., Сирота С.В., Сакулин А.Н. Совершенствование с помощью экспертной системы испытаний объектов ракетно-космической техники / Проблемы управления. 2011, № 4, с. 68-73.

2. Балухто А.Н., Романов А.А. Искусственный интеллект в космической технике: состояние, перспективы развития / Ракетно-космическое приборостроение и информационные системы, 2019, том 6, выпуск 1, c. 65–75. DOI: 10.30894/issn2409-0239.2019.6.1.65.75.