Çinli araştırmacılar, savaş uçaklarının gökyüzündeki kızılötesi izlerini analiz ederek hedefleri ayırt edebilen yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Özellikle F-22 ve F-35 gibi düşük radar görünürlüğüne sahip savaş uçaklarını tanımaya yönelik geliştirilen sistem, yapılan simülasyonlarda dikkat çekici sonuçlar verdi.
Araştırmacılar, sistemin gerçek uçaklardan elde edilmiş gizli verilere değil, simüle edilmiş hedeflere dayandığını özellikle belirtiyor.
Yapay Zeka Uçakların Isı İzini Analiz Ediyor
Savaş uçaklarının radar tarafından fark edilmesini zorlaştıran özel tasarımları bulunsa da uçakların tamamen görünmez olması mümkün değil. Motorlardan çıkan sıcak gazlar ve uçuş sırasında gövdenin havayla etkileşimi, geride kızılötesi yani ısı kaynaklı bir iz bırakıyor.
Geliştirilen yapay zeka sistemi de bu izleri inceleyerek karşısındaki hava hedefinin hangi sınıfa ait olduğunu belirlemeye çalışıyor.
Çalışmanın özellikle füze sistemlerinde kullanılabilecek kızılötesi görüntüleme teknolojilerine yönelik hazırlandığı aktarılıyor.
Simülasyonlarda Yüzde 90’a Yakın Başarı
Araştırmada F-22 ve F-35'i temsil eden iki farklı hava hedefi ile başka bir uçan hedef sınıfı kullanıldı. Sistem, kızılötesi görüntüler üzerinden eğitilip test edildi.
Laboratuvar ortamındaki çalışmalarda geliştirilen yapay zeka modelinin tespit doğruluğunun yüzde 97,1'e kadar çıktığı bildirildi. Gerçek beşinci nesil savaş uçaklarına ait veriler paylaşılmadığı için simüle edilmiş hedeflerdeki tanıma başarısının ise yaklaşık yüzde 90 seviyesinde olduğu belirtildi.
Bu nedenle sonuçların doğrudan gerçek F-22 veya F-35 uçakları üzerinde aynı şekilde elde edileceğini söylemek mümkün değil.
Küçük Ve Düşük Güç Tüketen Sistem
Araştırmanın dikkat çeken taraflarından biri de yapay zekanın kullanılacağı platformun boyutları. Füze gibi küçük sistemlerde işlemci, enerji ve ağırlık konusunda ciddi sınırlamalar bulunduğu için araştırmacılar daha hafif bir sinir ağı tercih etti.
Aktarılan verilere göre modelin hesaplama ihtiyacı önceki bazı yöntemlere kıyasla önemli ölçüde azaltıldı. Testlerde yapay zekanın ortalama işlem süresinin 1,5 milisaniye, güç tüketiminin ise yaklaşık 2,2 watt olduğu bildirildi.
Sistemin temelinde kullanılan Zynq7020 platformunun maliyetinin de birkaç yüz yuan seviyesinde olduğu ifade ediliyor.
Flare Sistemlerine Karşı Da Avantaj Sağlayabilir
Çalışmanın bir diğer dikkat çekici noktası ise savaş uçaklarının kendilerini ısı güdümlü füzelere karşı korumak için kullandığı flare sistemleri.
Flare'ler, füzelerin hedef şaşırmasını sağlamak amacıyla güçlü bir kızılötesi kaynak oluşturuyor. Araştırmacılar ise yapay zekanın, uçak motorundan ve gövdeden gelen doğal ısı izleriyle yapay olarak oluşturulan sinyaller arasındaki farklılıkları ayırt etmesine odaklanıyor.
Ancak bu durum sistemin her koşulda flare'leri etkisiz bırakacağı anlamına gelmiyor. Gerçek savaş ortamındaki hava şartları, mesafe, görüş açısı ve farklı hedeflerin oluşturduğu ısı izleri performansı değiştirebilir.
Gerçek Uçak Verileri Gizli Tutuluyor
Araştırmanın en önemli sınırlamalarından biri, F-22 ve F-35'e ait gerçek uçuş verilerinin çalışmada kullanılmaması. Araştırmacılar, bu tür verilerin gizlilik nedeniyle paylaşılmadığını belirtiyor.
Şimdilik çalışma simülasyon ve laboratuvar testleriyle sınırlı. Sistemin gerçek hava araçları üzerinde ve farklı koşullarda ne kadar başarılı olacağı ise ilerleyen testlerle ortaya çıkacak.
Bu nedenle geliştirilen teknoloji dikkat çekici olsa da, mevcut sonuçları gerçek savaş ortamındaki performansla eşitlemek için henüz erken.
