Yüksek seviyede doğruluk sunuyor
Pekin Teknoloji Enstitüsü, CAMA ve bir ulusal laboratuvarın araştırmacıları tarafından geliştirilen sistem, füzelere yerleştirilen taramalı kızılötesi görüntüleme sistemleri için tasarlandı.
Çalışmada, F-22 ve F-35'i taklit eden iki farklı hava aracı hedefi ile bir gezinen mühimmat olmak üzere üç hedef sınıfı kullanıldı. Füze üzerinde bulunan kızılötesi tarama sistemiyle toplanan 3.245 kızılötesi hedef görüntüsü testlerde yer aldı.
Bu sistem aynı zamanda ısı güdümlü füzelerden kurtulmak için kullanılan flare sisteminin de etkisini azaltabilir. Zira uçak motorunun egzozu ve gövdeyle hava arasındaki sürtünmeden kaynaklanan kızılötesi iz, flare’lerin oluşturduğu sinyalden farklı özellikler taşıyor.
Bununla birlikte füze üzerindeki sistemlerde boyut, ağırlık ve güç tüketimi kısıtlı olduğu için ekip, geleneksel derin öğrenme modelleri yerine hafif bir sinir ağı geliştirdi. Modelin parametre sayısı önceki yöntemlerin yüzde 16,1’ine, hesaplama gereksinimi ise yüzde 19,2’sine indirildi. Ayrıca özel bir yapay zeka hızlandırıcısı kullanıldı.
Testlerde sistem yüksek doğrulukla hedefleri tanırken ortalama çıkarım süresi 1,5 milisaniye, güç tüketimi ise 2,2 watt oldu. Sistemin temelini oluşturan Zynq7020 platformunun birkaç yüz yuan (10-110 dolar) seviyesinde maliyete sahip olduğu belirtildi.
Öte yandan araştırma şimdilik havadan havaya füzelerin yakın mesafe tapa sistemlerine odaklanıyor. Araştırmacılar, aynı yöntemin karadan havaya füzelere uygulanması konusunda ise henüz doğrulama yapılmadığını belirtiyor.
Kaynak: Donanım Haber
