2020. 06. 12. - 10:34

Drónokkal és mesterséges intelligenciával kutatnak fel szovjet bombákat

Drónokkal és mesterséges intelligenciával kutatnak fel szovjet bombákat
Megbecsülni sem lehet azoknak a robbanószerkezeteknek, többek között aknáknak és bombáknak a számát, amik a korábbi háborúk által sújtott országokban a mai napig jelen vannak. De a mesterséges intelligencia segíthet ezek felkutatásában.

Tudósok egy olyan módszert fejlesztettek ki, amely a mesterséges intelligencia segítségével segít felderíteni a rejtett aknákat. Ehhez pedig intelligens drónok által rögzített képeket használják fel.

A rendszert a New York-i Binghampton Egyetem kutatói fejlesztették ki, és a szovjet PFM-1 típusú, közismertebb nevén pillangóbomba megtalálásában nyújt támogatást. A bomba a nevét onnan kapta, hogy alakja a pillangó szárnyaira hasonlít. Rendkívül veszélyes, hiszen alakja miatt a gyermekek sokszor játéknak nézték. A benne lévő 50 grammnyi TNT viszont sok esetben végtagvesztést okozott.

Az akna több színben készült, többek között zöldben és barnában, így a földön vagy a fűben heverve sokszor szinte észrevehetetlen volt. Ráadásul a műanyagból készült szerkezet lehetetlenné tette a fémdetektorok számára, hogy észleljék őket. Az 1980-as években, a szovjet-afgán háború alatt a katonai helikopterek óriási számban dobálták le őket, és a mai napig veszélyt hordoznak magukban.


Mesterséges intelligencia segítségével térképezik fel a pillangóbombákat


Ha a fémdetektorok nem is, drónok által már hatékonyan rá tudnak találni ezekre a bombákra, hála az infravörös érzékelőkkel felszerelt kameráiknak. A bombák alakja és termikus jelei által viszont korábban az embereknek manuálisan kellett átvizsgálni a képeket a robbanószerek után kutatva, de a mesterséges intelligencia lehetővé tette, hogy a folyamatot automatizálják.

A Binghampton rendszere a bombákat konvolúciós neurális hálózatok segítségével észleli, melyhez az objektumfelismerésben használt gépi tanulási módszer nyújt támogatást. A módszer sokkal gyorsabb és pontosabb is, mint a manuális, ember alapú számlálás, hiszen például a szubjektív döntések és a hibaérzékeny emberi felismerés kiküszöbölhetővé váltak.

Az MI-alapú eszköz a tesztkészletek elemzése során 71,5 - 99,3% pontosságot tudott felmutatni, de a kutatók még mindenképp szeretnének javítani a hatékonyságon. Például azzal, hogy növelik a mesterséges intelligencia tréningezéséhez nyújtott adatkészletet, így a rendszer képes lesz jobban boldogulni a különböző környezetekben.

A hosszú távú cél az, hogy az új megoldás ne csak a pillangóbombákat, hanem más típusú aknákat és robbanóeszközöket is meg tudjon találni, ezzel fokozva a korábbi háborús országok biztonságát.

- Varga Viktor -

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, add meg adataidat a hírlevélre történő feliratkozáshoz! A megadott adatokat bizalmasan kezeljük, azokat harmadik félnek át nem adjuk.

 

gyulai_vafurdo

profight_banner.