Подготовка к массовому производству корейских (южно) мозгов для дронов

там идея в специализации это не дорогой и прожорливый jetson, а будет что то копеечное но в своих задачах быстрое - условно говоря как эбу на котором инжектор работает автомобиля...  только для дронов - роботов - выделить человеческий силуэт или достроить траекторию на нечетком алгоритме...  обрабатывать данные с гироскопов и прч, если правильно понял... 

Ким Джин-Хун, директор Исследовательского института D2C LIG Nex1, прямо заявил, что одна из ключевых целей сотрудничества — «значительно сократить зависимость от зарубежных поставок ИИ-полупроводников за счет локализации их производства». Это соответствует общей тенденции в ряде стран, стремящихся обеспечить технологический суверенитет в критически важных областях, таких как оборонная промышленность и инфраструктура автономных систем.

Идея физического ИИ сама по себе не нова — она лежит в основе всех автономных систем, от простых пылесосов до сложных промышленных роботов. Однако текущий тренд — это не просто запрограммированная логика, а внедрение полноценных нейросетевых моделей прямо в специализированное «железо». Партнерство LIG Nex1 и Boss Semiconductor интересно именно своим фокусом на конкретные, требовательные к производительности и надежности сегменты: оборону и промышленность. Их успех будет зависеть не столько от теоретических наработок, сколько от способности создать чипы, которые выдержат реальные условия эксплуатации — вибрацию, перепады температур

вот такая область применения  есть  для 

• Neural PID Compensation: Neural networks (e.g., Radial Basis Function networks) are used to adjust PID parameters in real-time, helping the controller adapt to changing, unmodeled flight conditions.
• End-to-End Control: NNs map sensor inputs (position, attitude, velocity) directly to actuator commands (motor RPMs). This approach can eliminate the need for complex, cascaded control loops.
• Adaptive Control & Fault Tolerance: NN-based systems, such as NASA's Intelligent Flight Control System (IFCS), allow aircraft to maintain control after major system failures or combat damage by learning new control strategies online.
• Imitative Learning: NNs can be trained to mimic the behavior of complex, computationally heavy, or well-established controllers (like Model Predictive Control - MPC) to achieve high performance with lower computational costs on embedded systems. 

да тут можно и без нейросетей обойтись... но их применение резко ускоряет в плане разработки и упрощает все ( само под новое оборудование адаптируется и прч)