Когда каждый час на счету
Представьте: заявка о пропаже человека поступает в 3:14 ночи. Темнота, лесной массив под Москвой, температура -7°C. Старая схема: координатор будит дежурных, те начинают обзванивать волонтёров, собирать группы, распределять квадраты. На подготовку к выезду уходит 2-3 часа. Первые поисковики добираются до места только к рассвету.
Сейчас, в феврале 2026 года, картина другая. Заявка приходит - и через 17 минут над лесом уже летят первые дроны. Не просто дроны с камерами, а автономные системы с AI-моделями, обученными видеть человека в самых неочевидных условиях: под снежными навесами, в густом подлеске, в сумерках.
В 2025 году «ЛизаАлерт» обработал 12 847 заявок о пропаже. Среднее время от поступления заявки до начала поисков с дронами сократилось до 47 минут - против 3 часов 20 минут в 2022-м. Это не просто статистика. Это десятки спасённых жизней.
Не просто камера в небе
Здесь работает не один, а целый стек технологий. Начнём с самого очевидного - дронов. Это не потребительские DJI Mavic (хотя и их используют). Речь о специализированных аппаратах с тепловизорами FLIR Boson+, лидарами Ouster OS2, и самое главное - бортовыми вычислительными модулями NVIDIA Jetson Orin.
Почему именно Orin, а не облачная обработка? Всё просто: связь в лесу - это роскошь. Дрон должен анализировать видео в реальном времени, прямо в полёте. Если видит аномалию - тепловое пятно, движение, неестественный цвет - сразу отмечает координаты и передаёт наземной группе. Без ожидания загрузки в облако.
Что видят алгоритмы
Компьютерное зрение здесь работает в трёх режимах одновременно:
- Детекция аномалий тепла - ищет не просто «температуру тела», а тепловые следы на снегу, остаточное тепло в укрытиях
- Семантическая сегментация - отличает человека от оленя, медведя или просто странного пня (да, такое бывает чаще, чем кажется)
- Анализ поведения - распознаёт позы: лежит, сидит, движется, машет руками
Основа - кастомные модели на базе YOLOv8 и Segment Anything Model (SAM) от Meta, дообученные на тысячах часов поискового видео. Причём дообучают постоянно: каждый новый случай добавляется в датасет (конечно, с согласия родственников и соблюдением приватности).
Карты, которые рисуют себя сами
Вот что реально изменило правила игры. Раньше координатор рисовал квадраты поиска на бумажной карте (или в Google Maps). Сейчас система сама строит оптимальные маршруты для дронов, учитывая:
| Фактор | Как учитывается |
|---|---|
| Рельеф | Карты высот + лидарное сканирование в реальном времени |
| Растительность | Плотность леса, видимость с воздуха |
| Погода | Ветер, осадки, температура - влияют на автономность дронов |
| Исторические данные | Где чаще находят людей с похожими параметрами (возраст, состояние здоровья) |
Алгоритм похож на то, как дроны XPrize ищут пожары сквозь дым, только вместо огня - человек, а вместо дыма - лесная чаща.
AI на земле: когда нейросеть заменяет оператора
Самое неочевидное применение ИИ в «ЛизаАлерт» - обработка входящих заявок. В 2024 году на горячую линию поступало до 300 звонков в сутки. Люди в стрессе, информация обрывочная, детали противоречивые.
Сейчас работает голосовой AI (на базе Whisper v3 от OpenAI, дообученный на русской речи с эмоциональной окраской), который:
- Транскрибирует разговор в реальном времени
- Выделяет ключевые факты: возраст, одежда, последнее место, время
- Определяет уровень достоверности (человек говорит уверенно или путается)
- Сразу проверяет противоречия: «Вы сказали, что он ушёл в 14:00, но в 15:30 его видели в другом месте»
Система не заменяет человека-координатора. Она даёт ему готовую структурированную карточку, экономя 10-15 минут на каждом звонке. За сутки это 50 часов сэкономленного времени операторов.
Важный момент: AI никогда не говорит родственникам «ваш случай не приоритетный». Решение о старте поисков всегда принимает человек. Технология только ускоряет подготовку и делает поиск эффективнее.
Что пошло не так (и как это исправили)
Не всё было гладко. В 2023 году первая версия системы дала сбой, который чуть не стоил жизни. Дрон пролетел в 80 метрах от потерявшейся женщины, но AI не распознал её - она лежала под елью, присыпанная снегом. Тепловизор видел слабое пятно, но классификатор решил, что это животное.
Ошибка стоила 4 часов дополнительного поиска. Женщину нашли живой, но переохлаждённой.
После этого полностью пересмотрели подход к обучению моделей. Вместо тысяч «чистых» изображений стали использовать синтетические данные: 3D-модели людей в разных позах, в разной одежде, под разными углами, в разную погоду. Плюс аугментация - добавление шумов, бликов, искажений.
Это тот редкий случай, когда исследовательский подход к AI оказался важнее грубой силы. Не просто больше данных, а умнее данные.
Этика без громких слов
Здесь нет места для экспериментов «как в AI Alignment». Каждая ошибка алгоритма - это реальный человек в опасности.
Поэтому в «ЛизаАлерт» выработали жёсткие правила:
- AI только предлагает варианты, человек принимает решения
- Все данные анонимизируются сразу после поиска (если не нужны для следствия)
- Никакого распознавания лиц - только детекция «человек/не человек»
- Открытый код всех моделей (на GitHub, с документацией на русском)
Последний пункт особенно важен. Любой разработчик может скачать модель, дообучить её для своих нужд, предложить улучшения. Это не коммерческий продукт, а инструмент спасения.
Что дальше? (Спойлер: не только поиск)
Сейчас тестируют систему предсказания рисков. AI анализирует заявку в первые минуты и оценивает:
- Вероятность того, что человек ушёл сам vs стал жертвой преступления
- Наиболее вероятное направление движения (на основе тысяч прошлых случаев)
- Критичность времени (при каких погодных условиях счёт идёт на часы, а не на сутки)
Это похоже на то, как нейросети в БАКе ищут аномалии в данных, только вместо частиц - закономерности в человеческом поведении.
Ещё одно направление - интеграция с городскими камерами. Не для слежки (подчёркиваю), а для отслеживания маршрута в первые часы после пропажи. Если человек видели в метро в 14:00, а потом на автобусной остановке в 15:30, AI может построить вероятный маршрут и сузить зону поиска в разы.
Цифры, которые заставляют задуматься
Февраль 2026, свежая статистика:
- Среднее время поиска с AI и дронами: 6,7 часа (против 14,2 часа в 2022)
- Процент успешных находок в первые 24 часа: 78% (против 43%)
- Количество волонтёров, задействованных в одном поиске: в среднем 12 (против 35 раньше)
- Стоимость одного часа поисков с дронами: около 3000 рублей (в основном - электричество и амортизация)
Последняя цифра важна. Технологии не сделали поиск дороже. Они сделали его эффективнее. Один дрон с оператором заменяет 20 волонтёров с фонариками. И ищет не 8 часов, пока люди не выбьются из сил, а пока не сядет батарея (а потом прилетает следующий).
Не только лес и поле
Самые сложные случаи - городские поиски. Не потому что технически сложнее, а потому что больше «шума». Камеры видят тысячи людей, AI должен отличать конкретного человека от толпы.
Здесь используют другую тактику: не искать человека, а искать отклонения от его обычного поведения. AI анализирует (с разрешения родственников):
- Маршруты передвижения за последние недели
- Расписание (работа, учёба, магазины)
- Социальные связи (кого мог навестить в стрессовой ситуации)
И строит «карту вероятностей» - где человек мог оказаться с наибольшей вероятностью. Это не слежка. Это попытка понять логику человека, который, возможно, не в себе.
Что могут сделать обычные разработчики
Вот что удивляет: вся кодовая база «ЛизаАлерт» открыта. Модели для компьютерного зрения, алгоритмы маршрутизации дронов, даже голосовой AI для обработки звонков.
Можно взять и:
- Дообучить модель для поиска животных (что уже делают зоозащитники)
- Адаптировать под другую местность (горы, пустыни, водоёмы)
- Интегрировать с другими системами экстренного реагирования
- Улучшить алгоритмы - и отправить пул-реквест
Это как раз тот случай, когда технологии из «высокой лиги» (компьютерное зрение, автономные системы, большие языковые модели) работают на социально значимые задачи. Без грандиозных бюджетов. Без корпоративных интересов.
Иронично, но системы, которые спасают планету в глобальном смысле, начинаются с простого: найти одного человека в лесу. Сейчас. Пока не поздно.
P.S. Если думаете, что это всё про дорогие дроны и суперкомпьютеры - ошибаетесь. Самый частый запрос от «ЛизаАлерт» к IT-сообществу: «Помогите оптимизировать модель, чтобы она работала на Raspberry Pi». Потому что волонтёру в отдалённом районе проще купить одноплатник за 10 тысяч, чем сервер за миллион. Технологии масштабируют не только эффективность, но и доступность.
