Тезис: Ключевым сдерживающим фактором роста отрасли БАС в России является не абстрактная нехватка кадров, а вполне конкретный дефицит квалифицированных преподавателей. Решением этой проблемы является внедрение ИИ-тренера.
Рынок БАС демонстрирует взрывной рост, однако система подготовки не успевает за спросом. Анализ показывает, что потребность в операторах оценивается в десятки тысяч специалистов ежегодно, но система обучения не соответствует текущим вызовам.
Из этого следует, что для покрытия потребности в масштабах страны требуется сотни квалифицированных инструкторов, подготовка которых занимает годы. Налицо системный дисбаланс. Отрасли требуется тысячи подготовленных кадров, при возможности подготовки в текущих условиях лишь сотен.
В этих условиях компания ООО «Аэротэк», разработчик симулятора «Аэросим», планирует создать первый в России ИИ-тренер для пилотов БАС — интеллектуальную систему, способную ускорить обучение, повысить его качество и сделать доступным для тысяч обучающихся по всей стране.
Почему именно ИИ? Семь ключевых аргументов в пользу ИИ-тренера.
1. Персонализация под каждого обучающегося.
Традиционное обучение строится на «среднем» уровне группы. ИИ же анализирует индивидуальный стиль пилотирования, выявляет слабые зоны (например, нестабильность на высокой скорости или промедление при активации тепловизора) и строит уникальную траекторию развития. Как показывают исследования в сфере цифрового образования [1], это повышает эффективность обучения на 30–50%.
2. Мгновенная и объективная обратная связь.
Человеку свойственно уставать, отвлекаться, субъективно оценивать. ИИ же работает 24/7, не устаёт и даёт точную, непредвзятую обратную связь в реальном времени:
«Вы начали снижение на 8 секунд позже оптимального — это увеличило риск сноса груза».
Такой подход формирует не просто «набитую руку» у пилота, а научно обоснованное мастерство.
3. Доступ к опыту лучших — без пространственных и временных барьеров.
Сегодня лишь немногие счастливчики могут учиться у чемпиона мира по дрон-рейсингу или лучшего пилота ФГДР. ИИ-тренер предоставляет доступ к профессиональному опыту всем: каждый школьник в Калуге или курсант в Хабаровске получает наставничество высшего уровня.
4. Безопасность и снижение рисков.
Первые вылеты на настоящих дронах сопряжены с высоким риском аварий (до 40% у новичков). ИИ-тренер позволяет отработать сотни сценариев в безопасной среде, включая экстремальные: отказ связи, шторм, потеря ориентации. Это снижает материальные потери и возможные травмы.
5. Экономическая эффективность для образовательных центров.
Один инструктор может вести группу из 10–15 человек. ИИ-тренер — без ограничений и одновременно. Это:
- снизит стоимость часа обучения;
- позволит масштабировать программы в регионах;
- освободит педагогов для узкоспециализированных задач.
6. Поддержка развития soft skills и когнитивных функций.
ИИ может отслеживать не только технические действия, но и:
- скорость принятия решений в экстремальных ситуациях;
- распределение внимания между различными системами: картой, сенсорами, телеметрией;
- эмоциональную устойчивость (через интеграцию с eye-tracking или биосенсорами).
Это особенно важно для военных и пилотов МЧС, где качество решения важнее скорости реакции [2].
7. Непрерывное улучшение самой системы.
Чем больше людей учатся с ИИ-тренером, тем умнее становится сама система. Она выявляет новые паттерны успеха, адаптируется к изменениям в технике и тактике, и постоянно повышает планку мастерства — в отличие от статичных учебных программ.
Глобальный прецедент: ИИ уже меняет авиацию и автоспорт.
Идея ИИ-тренера не нова — она уже успешно применяется в других высокотехнологичных отраслях:
- в авиации компании CAE и Lufthansa используют ИИ для анализа полётов и персонализированной обратной связи, что сокращает время подготовки пилотов на 25% и снижает количество ошибок [3, 4];
- в Формуле-1 команды McLaren и Ferrari внедряют ИИ-коучей, которые помогают гонщикам улучшать время круга и быстрее осваивать новые техники [5, 6].
Эти кейсы доказывают: ИИ может масштабировать опыт лучших, превращая его в доступный инструмент обучения для каждого.
Как будет работать ИИ-тренер для БАС.
Команда «Аэротэк» планирует разработать ИИ-тренер на основе уникального российского опыта:
- сбор данных от чемпионов мира и России по дрон-рейсингу;
- выделение ключевых паттернов мастерства: оптимальных траекторий, точек принятия решений, стратегий работы в сложных условиях (дождь, снег, ночь, ветер).
На этой основе ИИ-тренер будет:
✅ Сравнивать действия обучающегося с эталонами от профессионалов;
✅ Давать персонализированную обратную связь в реальном времени;
✅ Адаптировать сложность миссий под уровень пользователя;
✅ Выявлять частые ошибки и сложности у каждого конкретного пилота.
Какие результаты можно улучшить с помощью ИИ-тренера?
Рынок БАС демонстрирует взрывной рост, однако система подготовки не успевает за спросом. Анализ показывает, что потребность в операторах оценивается в десятки тысяч специалистов ежегодно, но система обучения не соответствует текущим вызовам.
Из этого следует, что для покрытия потребности в масштабах страны требуется сотни квалифицированных инструкторов, подготовка которых занимает годы. Налицо системный дисбаланс. Отрасли требуется тысячи подготовленных кадров, при возможности подготовки в текущих условиях лишь сотен.
В этих условиях компания ООО «Аэротэк», разработчик симулятора «Аэросим», планирует создать первый в России ИИ-тренер для пилотов БАС — интеллектуальную систему, способную ускорить обучение, повысить его качество и сделать доступным для тысяч обучающихся по всей стране.
Почему именно ИИ? Семь ключевых аргументов в пользу ИИ-тренера.
1. Персонализация под каждого обучающегося.
Традиционное обучение строится на «среднем» уровне группы. ИИ же анализирует индивидуальный стиль пилотирования, выявляет слабые зоны (например, нестабильность на высокой скорости или промедление при активации тепловизора) и строит уникальную траекторию развития. Как показывают исследования в сфере цифрового образования [1], это повышает эффективность обучения на 30–50%.
2. Мгновенная и объективная обратная связь.
Человеку свойственно уставать, отвлекаться, субъективно оценивать. ИИ же работает 24/7, не устаёт и даёт точную, непредвзятую обратную связь в реальном времени:
«Вы начали снижение на 8 секунд позже оптимального — это увеличило риск сноса груза».
Такой подход формирует не просто «набитую руку» у пилота, а научно обоснованное мастерство.
3. Доступ к опыту лучших — без пространственных и временных барьеров.
Сегодня лишь немногие счастливчики могут учиться у чемпиона мира по дрон-рейсингу или лучшего пилота ФГДР. ИИ-тренер предоставляет доступ к профессиональному опыту всем: каждый школьник в Калуге или курсант в Хабаровске получает наставничество высшего уровня.
4. Безопасность и снижение рисков.
Первые вылеты на настоящих дронах сопряжены с высоким риском аварий (до 40% у новичков). ИИ-тренер позволяет отработать сотни сценариев в безопасной среде, включая экстремальные: отказ связи, шторм, потеря ориентации. Это снижает материальные потери и возможные травмы.
5. Экономическая эффективность для образовательных центров.
Один инструктор может вести группу из 10–15 человек. ИИ-тренер — без ограничений и одновременно. Это:
- снизит стоимость часа обучения;
- позволит масштабировать программы в регионах;
- освободит педагогов для узкоспециализированных задач.
6. Поддержка развития soft skills и когнитивных функций.
ИИ может отслеживать не только технические действия, но и:
- скорость принятия решений в экстремальных ситуациях;
- распределение внимания между различными системами: картой, сенсорами, телеметрией;
- эмоциональную устойчивость (через интеграцию с eye-tracking или биосенсорами).
Это особенно важно для военных и пилотов МЧС, где качество решения важнее скорости реакции [2].
7. Непрерывное улучшение самой системы.
Чем больше людей учатся с ИИ-тренером, тем умнее становится сама система. Она выявляет новые паттерны успеха, адаптируется к изменениям в технике и тактике, и постоянно повышает планку мастерства — в отличие от статичных учебных программ.
Глобальный прецедент: ИИ уже меняет авиацию и автоспорт.
Идея ИИ-тренера не нова — она уже успешно применяется в других высокотехнологичных отраслях:
- в авиации компании CAE и Lufthansa используют ИИ для анализа полётов и персонализированной обратной связи, что сокращает время подготовки пилотов на 25% и снижает количество ошибок [3, 4];
- в Формуле-1 команды McLaren и Ferrari внедряют ИИ-коучей, которые помогают гонщикам улучшать время круга и быстрее осваивать новые техники [5, 6].
Эти кейсы доказывают: ИИ может масштабировать опыт лучших, превращая его в доступный инструмент обучения для каждого.
Как будет работать ИИ-тренер для БАС.
Команда «Аэротэк» планирует разработать ИИ-тренер на основе уникального российского опыта:
- сбор данных от чемпионов мира и России по дрон-рейсингу;
- выделение ключевых паттернов мастерства: оптимальных траекторий, точек принятия решений, стратегий работы в сложных условиях (дождь, снег, ночь, ветер).
На этой основе ИИ-тренер будет:
✅ Сравнивать действия обучающегося с эталонами от профессионалов;
✅ Давать персонализированную обратную связь в реальном времени;
✅ Адаптировать сложность миссий под уровень пользователя;
✅ Выявлять частые ошибки и сложности у каждого конкретного пилота.
Какие результаты можно улучшить с помощью ИИ-тренера?
Особенно значим эффект для коротких программ (36–40 часов), где каждый час на счету. ИИ-тренер позволит максимально эффективно использовать ограниченное время, превращая курс в интенсивную подготовку.
«Аэросим» как основа для национальной экосистемы подготовки.
Симулятор «Аэросим» уже сегодня поддерживает все ключевые направления обучения БАС, такие как:
- гражданские миссии (МЧС, лесное хозяйство, медицина);
- спортивные FPV-гонки (с участием чемпионов России);
- военные тактические задачи (в партнёрстве с РВВДКУ и другими университетами и военными кафедрами);
- соревновательная инфраструктура («Архипелаг 2024», «Кибердром», «SkyRace», «Профессионалы»).
ИИ-тренер станет логичным следующим шагом — превратив платформу из симулятора в интеллектуальную образовательную среду, соответствующую требованиям национальных проектов «Цифровая экономика» и «Образование».
Заключение: будущее за ИИ-усиленным обучением.
Разработка ИИ-тренера для БАС — это стратегическая необходимость. В условиях дефицита кадров и растущих требований к операторам дронов Россия должна опережать вызовы, а не реагировать на них.
Проект «Аэросим» с ИИ-тренером имеет все шансы стать национальным стандартом подготовки пилотов БАС — полностью российским, безопасным, эффективным и масштабируемым.
Он не заменит инструкторов полностью, но обеспечит отрасль тысячами квалифицированных операторов.
Источники:
1. Сухоруков Д.С. (2025). Персонализация процесса обучения с помощью ИИ. *Международный журнал гуманитарных и естественных наук*, №6-1(105). DOI: [10.24412/2500-1000-2025-6-1-179-187](https://elibrary.ru/item.asp?id=82717772).
2. Жадан Д.А., Владыкина Т.В. (2025). Искусственный интеллект в обучении управленцев: оценка навыков. *Управление информационными ресурсами*.
3. CAE. (2022). *AI in Aviation Training*. [https://www.cae.com](https://www.cae.com).
4. IBM. (2021). *Lufthansa Aviation Training uses IBM Watson*.
5. AWS. (2023). *How McLaren Racing Uses Machine Learning to Train F1 Drivers*.
6. Rossi, A. et al. (2022). *Real-Time AI Coaching for High-Performance Driving*. *IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems*. DOI: [10.1109/TITS.2022.3156789](https://doi.org/10.1109/TITS.2022.3156789).
7. Приказ Минтруда РФ от 14.09.2022 № 526н «Об утверждении профессионального стандарта “Оператор беспилотных авиационных систем”».
«Аэросим» как основа для национальной экосистемы подготовки.
Симулятор «Аэросим» уже сегодня поддерживает все ключевые направления обучения БАС, такие как:
- гражданские миссии (МЧС, лесное хозяйство, медицина);
- спортивные FPV-гонки (с участием чемпионов России);
- военные тактические задачи (в партнёрстве с РВВДКУ и другими университетами и военными кафедрами);
- соревновательная инфраструктура («Архипелаг 2024», «Кибердром», «SkyRace», «Профессионалы»).
ИИ-тренер станет логичным следующим шагом — превратив платформу из симулятора в интеллектуальную образовательную среду, соответствующую требованиям национальных проектов «Цифровая экономика» и «Образование».
Заключение: будущее за ИИ-усиленным обучением.
Разработка ИИ-тренера для БАС — это стратегическая необходимость. В условиях дефицита кадров и растущих требований к операторам дронов Россия должна опережать вызовы, а не реагировать на них.
Проект «Аэросим» с ИИ-тренером имеет все шансы стать национальным стандартом подготовки пилотов БАС — полностью российским, безопасным, эффективным и масштабируемым.
Он не заменит инструкторов полностью, но обеспечит отрасль тысячами квалифицированных операторов.
Источники:
1. Сухоруков Д.С. (2025). Персонализация процесса обучения с помощью ИИ. *Международный журнал гуманитарных и естественных наук*, №6-1(105). DOI: [10.24412/2500-1000-2025-6-1-179-187](https://elibrary.ru/item.asp?id=82717772).
2. Жадан Д.А., Владыкина Т.В. (2025). Искусственный интеллект в обучении управленцев: оценка навыков. *Управление информационными ресурсами*.
3. CAE. (2022). *AI in Aviation Training*. [https://www.cae.com](https://www.cae.com).
4. IBM. (2021). *Lufthansa Aviation Training uses IBM Watson*.
5. AWS. (2023). *How McLaren Racing Uses Machine Learning to Train F1 Drivers*.
6. Rossi, A. et al. (2022). *Real-Time AI Coaching for High-Performance Driving*. *IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems*. DOI: [10.1109/TITS.2022.3156789](https://doi.org/10.1109/TITS.2022.3156789).
7. Приказ Минтруда РФ от 14.09.2022 № 526н «Об утверждении профессионального стандарта “Оператор беспилотных авиационных систем”».