Çin, F-22 ve F-35 gibi düşük radar görünürlüğüne sahip savaş uçaklarını nasıl tespit etmeyi planlıyor? Radar ekranında fark edilmesi zor olan bu uçakların kızılötesi izleri yeni sistem için yeterli olabilir mi? Çinli araştırmacılar, savaş uçaklarının motor egzozu ve gövde üzerinde oluşan ısı izlerini analiz ederek hava hedeflerini tanıyabilen hafif bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Çalışma, ısı güdümlü havadan havaya füzelerde kullanılabilecek küçük boyutlu ve düşük güç tüketimli bir çözüm üzerine kuruldu. Testlerde F-22 ve F-35’i taklit eden hedeflerin de bulunduğu binlerce görüntü kullanılırken geliştirilen model laboratuvar koşullarında yüzde 97,1’e varan doğruluk elde etti. Araştırmacılar ise gerçek F-22 ve F-35 verilerinin gizlilik nedeniyle çalışmada yer almadığını, simüle edilen hedeflerde tanıma oranının yüzde 90’ın üzerinde olduğunu belirtiyor.

F-22 Ve F-35 Kızılötesi İzlerinden Nasıl Tespit Ediliyor?

F-22 ve F-35 gibi beşinci nesil savaş uçaklarının tasarımında radar izini azaltmaya yönelik çok sayıda yöntem kullanılıyor. Ancak uçak motorlarından çıkan sıcak gazlar ve yüksek hızda gövde ile hava arasındaki etkileşim kızılötesi dalga boylarında algılanabilen bir ısı izi oluşturabiliyor.

Çinli araştırmacıların geliştirdiği sistem de radar sinyali yerine bu kızılötesi veriyi kullanıyor. South China Morning Post’un aktardığı çalışmaya göre araştırmacılar, F-22 ve F-35’i taklit eden iki farklı uçak hedefi ile gezinen mühimmatın dahil olduğu veri setinden yararlandı. Füze üzerindeki taramalı kızılötesi sistemlerle elde edilen görüntüler yapay zeka modeli tarafından sınıflandırıldı.

Toplam 3 bin 245 görüntünün kullanıldığı testlerde sistemin laboratuvar koşullarında yüzde 97,1 doğruluğa ulaştığı bildirildi. Çalışmanın ilk yazarı An Jiangshan, gerçek beşinci nesil savaş uçaklarından elde edilen test verilerinin gizlilik nedeniyle yayımlanmadığını söyledi. F-22 ve F-35 benzeri hedeflerden oluşan simülasyon veri setinde ise tanıma başarısının yüzde 90’ın üzerine çıktığı aktarıldı.

Yeni yöntemin ısı güdümlü füzeleri şaşırtmak amacıyla uçaklardan bırakılan flare sistemlerine karşı da avantaj sağlayabileceği değerlendiriliyor. Bunun nedeni, uçaktan yayılan kızılötesi izin flare tarafından oluşturulan güçlü ısı kaynağından farklı karakteristik özellikler taşıması. Araştırmacılar, yapay zeka modelinin bu farklılıkları ayırt etmeye yönelik geliştirildiğini ifade ediyor.

Düşük Güç Tüketimli Sistem Füzelere Entegre Edilebilecek

Füze üzerinde kullanılacak elektronik sistemlerde boyut, ağırlık, işlem gücü ve enerji tüketimi önemli sınırlamalar oluşturuyor. Bu nedenle ekip, büyük yapay zeka modelleri yerine daha küçük ve daha az hesaplama gerektiren hafif bir sinir ağı kullandı.

Araştırmada kullanılan modelin parametre sayısının önceki yaklaşımlara göre ciddi ölçüde azaltıldığı, hesaplama ihtiyacının da daha düşük seviyeye çekildiği bildirildi. Sistem için özel bir yapay zeka hızlandırıcısından yararlanılırken yapılan testlerde görüntü başına çıkarım süresinin milisaniye seviyesinde olduğu belirtildi.

Araştırmanın şu aşamadaki kullanım alanı havadan havaya füzelerdeki yakın mesafe kızılötesi algılama ve hedef tanıma sistemleriyle sınırlı. Araştırmacılar aynı yaklaşımın karadan havaya füzelere veya daha geniş kapsamlı hava savunma sistemlerine uygulanması konusunda henüz doğrulanmış bir sonuç paylaşmadı.

Bu nedenle geliştirilen teknolojinin F-22 veya F-35 gibi uçakların görünmezlik kabiliyetini tamamen ortadan kaldırdığı söylenemiyor. Açıklanan sonuçlar gerçek savaş ortamından değil, laboratuvar testlerinden ve beşinci nesil uçakları taklit eden hedeflerden elde edildi. Çalışma, kızılötesi algılama ile yapay zekanın gelecekte düşük radar görünürlüklü hava hedeflerinin tespitinde kullanılabilecek yöntemlerden biri olabileceğini gösteriyor.