- Antarget AI-fraredces मा निर्मित चिनियाँ र अनुसन्धानकर्ताहरू F-35 इन्जिनहरू
- फ्लेयर डेकोइहरू कथित रूपमा यो ताप-आधारित पहिचान मोडेललाई मूर्ख बनाउन असफल हुन्छन्
- प्रयोग परीक्षणहरूले सिमुलेटेड लक्ष्यहरूको लागि 90 प्रतिशत भन्दा माथि पहिचान शुद्धता देखाउँदछ
चिनियाँ अनुसन्धानकर्ताहरूले ती ताप प्रणालीको पहिचान गर्न सक्ने दाबी गरेका छन्। F-35 स्टिल्थ लडाकुहरू।
F-22 र F-35 विशेष गरी राडार र अन्य सेन्सरहरूमा तिनीहरूको दृश्यता घटाएर शत्रु पत्ता लगाउन र ट्र्याक गर्न अझ गाह्रो बनाउन डिजाइन गरिएको हो। data-skip=”dealsy” data-widget-type=”seasonal” class=”ecom-root”/>
जसले कुनै पनि टेक्नोलोजीलाई तिनीहरूको बाँकी रहेको इन्फ्रारेड सिग्नेचर पत्ता लगाउने क्षमताको पहिचान गर्न सक्षम बनाउँछ। class=”my-6 w-full overflow-hidden rounded-[10px] lg:my-8″ data-component-name=”JwPlayer:Carousel” data-jwp-carousel=”” data-jwp-carousel-payload=””ids”:”playerID”:”APjl6osP”,”searchPlaylistID”:”1v6djO3j”,”divID”:”botr_1v6djO3j_APjl6osP_di v”,”fallbackPlaylistID”:”KgQ4BrDw”,”fallbackDivID”:”botr_KgQ4BrDw_APjl6osP_div”,”key”:”ZuubZ0qo8PC91SeYBvrz9lq0zFhLM446g wRNTJacILQ18liS”,”tintLogo”:true,”useSearchPlaylist”:false,”enabled”:true,”signPostingEnabled”:true,”signPostingLinkEna bled”:true,”waitForAdLoad”:false,”hidePlayerOnDesktop”:false,”hidePlayerOnMobile”:false,”hidePlayerOnTablet”:false”>
class=”jwp-carousel-title-mobile”/>पछिल्लो भिडियोहरूTechRadar
एआई पहिचान विमानको तापमा केन्द्रित छ
राडार-आधारित पत्ता लगाउने विपरीत, इन्फ्रारेड प्रणालीहरूले उडानको समयमा विमानको इन्जिन, निकास, र तातो सतहहरूबाट उत्पादित तापलाई खोज्छन्।
अनुसन्धानकर्ताहरूले दाबी गर्छन् कि F2L-A ढाँचालाई अस्वीकार गर्न सक्छ। र अन्य वायुजन्य वस्तुहरूबाट F-35 हस्ताक्षरहरू।
अनुसन्धानकर्ताहरूले F-22 र F-35 विमानसँग सम्बन्धित थर्मल विशेषताहरू प्रतिनिधित्व गर्ने सिमुलेटेड लक्ष्यहरू प्रयोग गरेर उनीहरूको पहिचान मोडेलको परीक्षण गरे। क्षेप्यास्त्र अनुप्रयोगहरूको लागि पर्याप्त पहिचान क्षमताको साथ द्रुत प्रशोधनलाई जोड्नुहोस्।
“हल्का तौल पहिचान मोडेलहरू भविष्यमा हावा-टु-ए-एयर मिसाइलहरूमा व्यापक रूपमा प्रयोग हुन सक्छ किनभने तिनीहरू बलियो पहिचान क्षमताहरू कायम राख्दै उच्च-गति पहिचान प्रदान गर्न सक्छन्,” अध्ययनका पहिलो लेखक एन जियाङ्शानले भने। data-recirculation-type=”inline” data-mrf-recirculation=”Trending Bar” data-nosnippet=”” class=”clear-both pt-2 pb-0 mb-4″>
अब के पढ्ने
प्रयोगशाला परीक्षणले कथित रूपमा 90% भन्दा बढी पहिचान शुद्धता उत्पादन गरेको छ, यद्यपि वास्तविक विमानहरू विरुद्ध परिचालन कार्यसम्पादन अप्रमाणित रहन्छ।
त्यो भिन्नता महत्त्वपूर्ण छ किनभने वास्तविक विमानले विभिन्न गति, उचाइ, चाल चलाउने अवस्थाहरू, र प्रणालीको रूपमा परिवर्तन गर्ने थर्मल ढाँचा उत्पन्न गर्दछ। हल्का, यसको कम्प्युटिङ आवश्यकताहरू सीमित ठाउँ र प्रशोधन क्षमताको साथ मिसाइल-माउन्ट हार्डवेयरको लागि उपयुक्त हुन सक्छ भन्ने सुझाव दिन्छ। कार्यसम्पादन
स्टिल्थ विमानहरू मुख्य रूपमा रडार दृश्यता कम गर्न डिजाइन गरिएको हो, तर इन्फ्रारेड-निर्देशित हतियारहरूका लागि इन्फ्रारेड उत्सर्जन महत्त्वपूर्ण विचार हो। जबकि मेसिन-लर्निंग प्रणालीहरूले जटिल थर्मल ढाँचाहरू पहिचान गर्न ती सेन्सरहरूलाई सम्भावित रूपमा मद्दत गर्न सक्छ।
तथापि, रिपोर्ट गरिएको अनुसन्धानले यो प्रणालीले लडाई परिस्थितिहरूमा परिचालन F-22 वा F-35 विमानहरू विश्वसनीय रूपमा ट्र्याक गर्न सक्छ भनेर स्थापित गर्दैन।
वास्तविक संलग्नताहरूले वायुमण्डलीय अवस्थाहरू, परिवर्तन गर्ने दृश्य कोणहरू, विद्युतीय तापमान कोणहरू, विद्युतीय म्यान्युरेसनहरू, वायुमण्डलीय तापक्रमहरू परिवर्तन गर्दछ। परीक्षणले पूर्ण रूपमा पुन: उत्पादन गर्न सक्दैन।
प्रणालीले परिचालन विमानलाई हराउन सक्छ भनेर प्रमाणित नगरी पनि, अनुसन्धानले अमेरिकी स्टिल्थ प्लेटफर्महरूका लागि बढ्दो चुनौतीतर्फ औंल्याउँछ।
एआई प्रणालीहरू इन्फ्रारेड ढाँचाहरू पहिचान गर्न अझ राम्रो भएकाले राडार दृश्यता कम गर्न पर्याप्त रहनेछ भनेर संयुक्त राज्यले मान्न सक्दैन। तातो व्यवस्थापन, निकास हस्ताक्षर र अन्य इन्फ्रारेड विशेषताहरूमा।
उही चिन्ता भविष्यका स्टिल्थ बमवर्षकहरूमा लागू हुन्छ, जसले बढ्दो सक्षम एआई-सहायता इन्फ्रारेड सेन्सरहरूको सामना गर्न सक्छ।
स्टिल्थ डिजाइनहरूले कसरी मेसिन-लर्निङ प्रणालीहरूले तातो ढाँचालाई व्याख्या गर्ने भनेर विचार गर्न आवश्यक हुन सक्छ। हल्का AI प्रोसेसरहरू क्षेप्यास्त्र र अन्य वायुजनित हतियारहरूमा एकीकृत गर्न सजिलो हुन्छ।
अमेरिकी रक्षा योजनाकारहरूसँग त्यस्ता प्रणालीहरूले वास्तविक लडाईको समयमा आफ्नो क्षमताहरू प्रदर्शन नगरेसम्म पर्खनु पर्ने कारण छैन। href=”https://www.scmp.com/news/china/science/article/3363843/chinese-missile-ai-tracks-f-22-f-35-heat-signatures-over-90-accuracy” target=”_blank” rel=”nofollow” data-url=”https://www.scmp.com/news/china/science/article/3363843/chinese-missile-ai-tracks-f-22-f-35-heat-signatures-over-90-accuracy” referrerpolicy=”no-referrer-when-downgrade-“data-process-=”data-process-” data-mrf-recirculation=”inline-link”>SCMP
Google समाचारमा TechRadar लाई फलो गर्नुहोस् र हाम्रो समाचारको रूपमा हामीलाई थप्नुहोस्