Дослідники з Китаю створили компактну систему AI, здатну фіксувати теплові параметри, характерні для американських незапеленгованих винищувачів F-22 та F-35. Головне завдання конструкції F-22 та F-35 полягає у максимальному ускладненні їх ідентифікації та супроводу ворожими засобами спостереження, насамперед за рахунок зниження помітності для радіолокаторів та інших сенсорів. Саме тому будь-які інженерні рішення, що дозволяють розпізнавати залишковий інфрачервоний слід цих бойових машин, набувають вагомого значення для виявлення повітряних суден із задіяними stealth-технологіями.
Дія AI-системи виявлення зосереджена на аналізі температурних показників апарата. На відміну від класичних радіолокаційних засобів, інфрачервоні прилади фіксують теплову енергію, яку генерують силові установки, системи вихлопу та нагріті елементи планера під час польоту. За твердженням розробників, AI здатен детально аналізувати відповідні структури й чітко відокремлювати змодельовані сигнатури F-22 і F-35 від інших об’єктів у повітряному просторі. Під час ведення повітряного бою пілоти зазвичай відстрілюють теплові пастки, намагаючись дезорієнтувати традиційні голівки самонаведення, що реагують на тепло.
Проте науковці наголошують, що випромінювання від працюючого літака суттєво відрізняється від параметрів завад, що дає AI-системі додатковий інструмент для відокремлення справжнього об’єкта від хибних мішеней. Оцінка ефективності розробленого алгоритму здійснювалася за допомогою штучно створених об’єктів, які повністю відтворювали теплові характеристики, властиві винищувачам F-22 та F-35.
Як зазначив провідний автор дослідження Ань Цзяншань, створення подібного інструменту покликане поєднати високу швидкість обробки інформації із достатньою точністю розпізнавання, що є критичним для застосування у ракетному озброєнні. Він підкреслив, що компактні моделі розпізнавання мають великий потенціал для масового впровадження у перспективній зброї класу «повітря–повітря», оскільки вони гарантують миттєву ідентифікацію цілей без втрати якості розпізнавання.
У ході лабораторних експериментів розробники зафіксували показник точності ідентифікації, що перевищує 90%, однак реальна дієвість цієї технології у справжніх бойових умовах поки що залишається непотвердженою. Ця розбіжність є суттєвою, адже справжні винищувачі формують змінні теплові конфігурації залежно від обраного швидкісного режиму, висоти польоту, інтенсивності маневрування та зовнішніх погодних чинників.
Окрім цього, творці описують свою систему як малогабаритну, що свідчить про помірні вимоги до обчислювальних потужностей і можливість її монтажу всередині ракетної зброї з обмеженим внутрішнім простором. Попри це, практичні обмеження щодо роботи системи у реальних ситуаціях залишаються актуальними. Конструкція незапеленгованих літаків першочергово націлена на нейтралізацію радіолокаційного променя, тоді як випромінювання в інфрачервоному діапазоні все одно залишається критичним чинником для ракет із відповідними системами наведення.
Засоби ураження із тепловими сенсорами застосовуються вже тривалий час, однак впровадження алгоритмів машинного навчання може суттєво допомогти цим датчикам у розпізнаванні складних інфрачервоних структур. Утім, оприлюднені матеріали роботи не дають підстав стверджувати, що дана система здатна безперебійно супроводжувати реальні літаки F-22 або F-35 у суворих умовах повітряного бою.
Справжні бойові вильоти супроводжуються впливом атмосферних перешкод, постійною зміною ракурсів спостереження, активним маневруванням авіації, коливаннями фонових температур і застосуванням засобів радіоелектронного придушення, які важко відтворити в умовах лабораторії. Навіть без наявних доказів здатності цієї системи вражати справжні літаки, проведене дослідження вказує на зростання викликів для американських програм незапеленгованих апаратів.
Оборонним відомствам США більше не варто розраховувати на те, що самого лише мінімального радіолокаційного відбиття буде достатньо в умовах, коли AI-системи все краще розпізнають інфрачервоні контури. У зв’язку з цим наступні етапи модернізації F-22 та F-35 можуть вимагати підвищеної уваги до контролю за розподілом тепла, вихідними газами та іншими тепловими проявами. Аналогічні застереження стосуються і перспективних незапеленгованих бомбардувальників, які в майбутньому можуть зіштовхнутися з досконалішими інфрачервоними сенсорами під управлінням AI.
При розробці stealth-систем тепер необхідно враховувати не лише зниження загальної інтенсивності теплового випромінювання, а й те, як саме алгоритми машинного навчання зчитують і трактують ці температурні структури. Це питання ставатиме дедалі актуальнішим у міру того, як компактні AI-процесори ставатимуть доступнішими для інтеграції в ракети та інші види авіаційного озброєння. Американським військовим стратегам немає сенсу чекати моменту, коли подібні розробки продемонструють свої можливості у реальних бойових зіткненнях.
Читайте також: Армада роботів-камікадзе: США створюють міжнародний ударний кулак проти Ірану
Джерело: techradar