Çinli araştırmacılar, beşinci nesil savaş uçaklarının kızılötesi izlerini ayırt etmeye odaklanan düşük maliyetli bir yapay zekâ sistemi geliştirdi. F-22 ve F-35’in radar görünürlüğünü azaltan tasarımlarına rağmen motor egzozu ile gövdenin havayla sürtünmesinden kaynaklanan ısı izleri, farklı sensörlerle takip edilebiliyor. Yeni çalışma bu kızılötesi izlerin analizine odaklandı.
Testlerde simüle edilmiş hedefler kullanıldı
Pekin Teknoloji Enstitüsü, CAMA ve bir ulusal laboratuvardan araştırmacıların geliştirdiği sistem, füzelerde kullanılan taramalı kızılötesi görüntüleme sistemleri için tasarlandı. Testlerde F-22 ve F-35’i taklit eden iki hava aracı ile bir gezinen mühimmat olmak üzere üç hedef sınıfı kullanıldı.
Füze üzerindeki kızılötesi tarama sistemiyle elde edilen 3 bin 245 hedef görüntüsü testlere dahil edildi. Geliştirilen sinir ağı, laboratuvar ortamında yüzde 97,1 tespit doğruluğuna ulaştı. Gerçek F-22 ve F-35 verileri gizlilik nedeniyle paylaşılmadığı için mevcut veri setinde simüle edilmiş hedeflerden yararlanıldı; sistem bu hedeflerde yaklaşık yüzde 90 tanıma oranı elde etti.
Flare sistemlerine karşı kullanım ihtimali
Araştırmada, sistemin ısı güdümlü füzelere karşı kullanılan flare sistemlerinin etkisini azaltma ihtimali de değerlendirildi. Flare’ler füzenin kızılötesi arayıcısını yanıltmak için yüksek sıcaklıkta parçacıklar bırakıyor. Ancak uçakların motor egzozu ve gövde sürtünmesinden doğan kızılötesi izleri, flare’lerin oluşturduğu sinyalle birebir aynı özellikleri taşımıyor. Yapay zekâ sistemi de bu farklılıkları ayırt etmeyi hedefliyor.
