ПОПУЛЯРНЫЕ НАНОТЕХНОЛОГИИ

Кадры

Фотогалерея

Новости

Агент ИИ / 19.12.2020

ВВС США 15 декабря 2020 года провели испытания нейросетевого алгоритма ARTUµ на стратегическом самолете-разведчике U-2 Dragon Lady. Как пишет Flightglobal, в полете алгоритм управлял радиолокационной станцией радара и отвечал за обнаружение ракетных пусковых установок.

Во время разведывательного полета за предварительную обработку информации с разведывательных систем самолета U-2 отвечает летчик. Одновременно он должен выполнять еще множество задач, включая контроль окружающего воздушного пространства и выбор маршрута полета.

Предполагается, что широкое использование систем искусственного интеллекта в военной технике позволит существенно снизить нагрузку на летчиков, автоматизировав решение части задач.

Во время испытаний нейросетевого алгоритма ARTUµ искусственный интеллект отвечал за выбор маршрута полета и обнаружение ракетных пусковых установок. Летчик следовал выбранному алгоритмом маршруту, а также отвечал за контроль воздушного пространства вокруг самолета.

По заявлению Федеральной лаборатории U-2 при Боевом командовании ВВС США, специалисты которого разработали ARTUµ, алгоритм прошел обучение поиску ракетных пусковых установок с помощью более полумиллиона компьютерных симуляций.

Другие подробности о нейросетевом алгоритме или состоявшихся испытаниях не уточняются.

В 2017 году Центр геопространственной разведки Миссурийского университета представил алгоритм, способный на спутниковых или аэрофотоснимках находить китайские зенитные ракетные комплексы. По оценке ученых, использование их алгоритма позволит обрабатывать разведывательную съемку в 80 раз быстрее людей.

Исследователи использовали для обучения несколько сверточных нейросетей: CaffeNet, GoogLeNet, ResNet-50 и ResNet-101. Обучение нейросетей производилось на фотографиях известных китайских зенитных установок и снимках типичных и нетипичных мест их размещения – пишет nplus1.


Другие новости по теме:
04.02.22 - Модель ИИ «слышит» и обрабатывает звуки как человеческий мозг
15.01.22 - Модель на основе машинного обучения определяет и сортирует 12 видов пластика
17.12.21 - Российские и иранские ученые использовали нейросеть в разведке месторождений железной руды
15.12.21 - Искусственный интеллект выступил на конференции и предупредил ученых, что он опасен
03.12.21 - ИИ учится видеть мир, как люди, понимая связи между объектами
TOP100 самых популярных
новостей
за месяц
Место Наименование Показов
1

Липких квакш сравнили со скотчем

Ученые обнаружили, что в физическом смысле квакши напоминают липкую ленту: удержаться на наклонной плоскости им помогает минимизация угла между поверхностью и вектором силы. Работа опубликована в журн

37
2

Microsoft инвестирует в Россию 10 млрд рублей

Ведущий в мире разработчик ПО — американская компания Microsoft инвестирует в Россию в течение трех лет 10 млрд рублей (около 300 млн долларов). Об этом заявил на пресс-конференции в Москве глав

32
3

Глобальная сеть стала частью жизни трети россиян

ВЦИОМ выяснил привязанность россиян к Интернету. Глобальной сетью регулярно пользуются 38 процентов россиян, из которых 23 процента выходят в Интернет ежедневно, а 11 процентов - еженедельно. ВЦИОМ в

25
4

Европейские операторы массово заказывают nano-SIM-карты

Согласно данным Financial Times, европейские операторы массово размещают заказы на nano-SIM-карты. Подобный ажиотаж ресурс связывает с близящимся анонсом следующей версии смартфона iPhone, который, по

22
5

Астрофизики обнаружили пригодную для экстремофилов суперземлю

Европейские астрономы обнаружили суперземлю в зоне, потенциально пригодной для обитания, вокруг звезды Gliese 163 на расстоянии 50 световых лет от Земли. Статья ученых подана в журнал Astronomy and As

20

Анонсы событий