Çinli araştırmacılar, beşinci nesil savaş uçaklarının kızılötesi izlerini ayırt etmeye odaklanan düşük maliyetli bir yapay zekâ sistemi geliştirdi. Bu sistem, özellikle F-22 ve F-35 gibi uçakların radar görünürlüğünü azaltan tasarımlarına rağmen motor egzozu ile gövdenin havayla sürtünmesinden kaynaklanan ısı izlerini analiz ediyor.

Yapay Zekâ Sisteminin Çalışma Prensibi

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.

Sistem Performansı

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.

Ne Anlama Geliyor?

Yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesi, özellikle savunma ve güvenlik alanlarında önemli bir rol oynuyor. Bu sistemler,complex veri setlerini analiz ederek kritik kararların verilmesine yardımcı oluyor. Özellikle kızılötesi izlerin ayırt edilmesi, modern savaş uçaklarının tespit edilmesini kolaylaştırıyor. Sistemlerin geliştirilmesinde kullanılan sinir ağları, büyük miktarda veriyi işleyerek yüksek doğruluk oranlarına ulaşabiliyor.