- 29,151
- 46
- 8 Ноя 2022
97% точности на железе за несколько сотен юаней.
<div class="articl-text-cover" style="position:relative;width:100%;max-width:800px;margin-left:auto;margin-right:auto;aspect-ratio:1400/788;margin-bottom:2rem;overflow:hidden">
<div itemprop="articleBody">Стелс может сильно осложнить работу радара, но полностью спрятать раскалённый двигатель и нагретый в полёте корпус невозможно. Китайские исследователи создали компактную систему ИИ, которая по инфракрасному изображению распознаёт имитаторы американских F-22 и F-35 с точностью выше 90%. В отдельных лабораторных тестах результат достиг 97,1%. Звучит как готовая технология охоты на американские стелс-истребители, но реальная работа заметно интереснее и одновременно скромнее громкого заголовка. Учёные пока не доказали, что китайская ракета способна с такой же точностью обнаружить, захватить и поразить настоящий F-35 в бою.
Исследование провела группа специалистов Пекинского технологического института, Китайской академии ракет класса «воздух-воздух» и государственной лаборатории, занимающейся технологиями обнаружения целей. Результаты опубликовал рецензируемый китайский Journal of Electronic Measurement and Instrumentation. Один из авторов Ань Цзяншань рассказал, что компактные модели распознавания в будущем могут устанавливать на ракеты «воздух-воздух», где особенно важны скорость обработки данных, небольшие размеры и низкое энергопотребление.
Главная идея строится вокруг слабого места любой малозаметной авиации. Форму F-22 и F-35, покрытия и внутреннее размещение вооружения проектировали прежде всего так, чтобы уменьшить радиолокационную заметность. Конструкторы одновременно снижают тепловую сигнатуру двигателя, однако полностью убрать инфракрасное излучение невозможно. Сопло и выхлоп остаются горячими, а корпус самолёта нагревается из-за работы двигателей и движения через воздух. Американские военные сами используют инфракрасные системы поиска и сопровождения как дополнительный способ обнаруживать самолёты там, где возможности радара ограничены.
Проблема для инфракрасной ракеты начинается после обнаружения цели. Самолёт может выбросить тепловые ловушки, которые создают яркие источники инфракрасного излучения и пытаются заставить систему наведения выбрать ложную цель. Китайские инженеры решили не ориентироваться только на яркость пятна, а поручили нейросети распознавать характер теплового изображения. Тепловой след работающего самолёта сохраняет определённую структуру и меняется иначе, чем быстро появляющаяся и гаснущая ловушка. Именно такие различия модель должна находить автоматически.
Для экспериментов исследователи собрали 3245 инфракрасных изображений нескольких категорий воздушных целей. В набор входили имитаторы F-22 и F-35. На тестовых данных облегчённая нейросеть показала общую точность распознавания 97,1%, а при работе с имитаторами американских стелс-истребителей показатель находился примерно на уровне 90% и выше. Данные реальных F-22 и F-35, если китайские специалисты вообще располагают подобными материалами, в открытой работе не представлены. Поэтому цифра 97,1% не означает ни «вероятность обнаружения F-35», ни тем более «вероятность поражения самолёта ракетой».
Самая любопытная часть работы связана даже не с процентами, а с тем, насколько маленькой получилась система. Большая нейросеть мало пригодна внутри ракеты, где вычислитель ограничен по размерам, питанию и охлаждению, а решение приходится принимать за миллисекунды. Китайская группа оптимизировала архитектуру, объединила часть операций и применила 8-битное квантование. В результате число параметров сократилось примерно до 16,1% от уровня более тяжёлых решений, а вычислительная нагрузка до 19,2%.
Затем алгоритм перенесли на специализированную аппаратную платформу. Уже на реальном вычислителе система распознавала цели с точностью около 96,4% и тратила на обработку одного изображения примерно 1,5 миллисекунды. Потребляемая мощность составляла около 2,2 Вт. SCMP также пишет, что использованная платформа на базе Zynq-7020 стоит всего несколько сотен юаней. Для боеприпаса такие характеристики принципиальнее красивой демонстрации огромной нейросети на серверной видеокарте. Ракета получает достаточно быстрый классификатор, который потенциально можно выпускать массово и размещать на ограниченном бортовом оборудовании.
Однако исследование не показывает полноценную систему наведения, способную самостоятельно искать F-35 за десятки километров. Авторы изучали распознавание инфракрасных целей и прежде всего применение алгоритма в неконтактном взрывателе ракеты «воздух-воздух». Такой модуль работает уже на финальной стадии сближения и помогает системе понять, что рядом находится нужная цель. Работа не подтверждает весь боевой цикл от первоначального обнаружения до устойчивого сопровождения, наведения и поражения реального самолёта. Возможность перенести подход на зенитные ракеты тоже требует отдельной проверки.
В реальном небе задача становится намного сложнее лабораторной классификации. Инфракрасная картина зависит от ракурса самолёта, режима двигателя, расстояния, состояния атмосферы, облачности, фона и применяемых средств противодействия. Особенно сильно меняется видимость стелс-машины спереди и сзади. Американские разработчики специально уменьшают инфракрасную сигнатуру F-35 наряду с радиолокационной, поэтому сам факт наличия теплового следа ещё не гарантирует дальнее обнаружение или устойчивое сопровождение.
Новая работа вписывается в более широкую китайскую программу поиска способов обнаружения малозаметной авиации. В 2025 году исследователи из Чанчуньского института оптики, точной механики и физики моделировали инфракрасную систему на высотном аэростате. Расчёты показывали, что тепловой след самолёта типа F-35 с бокового или заднего ракурса теоретически можно заметить на расстоянии свыше 1800 км, тогда как при наблюдении спереди расчётная дальность падала примерно до 350 км. Работа тоже оставалась моделированием, а не демонстрацией действующей системы против реального F-35.
Ещё одно китайское исследование было посвящено радарам. Группа Военно-воздушного инженерного университета предложила метод совместной обработки сигналов от нескольких радиолокационных станций и в расчётах получила резкое увеличение заметности цели с характеристиками F-22. Авторы заявляли, что обработка могла усилить эффективный радиолокационный отклик примерно в 60 тысяч раз. Как и в случае с новым инфракрасным ИИ, опубликованные результаты показывают направление исследований, но не доказывают существование развёрнутой боевой системы с такими характеристиками.
Поэтому главная новость заключается не в том, что Китай внезапно «научился сбивать F-35 с вероятностью 97%». Китайские инженеры показали, что достаточно сложное распознавание инфракрасных целей можно ужать до дешёвого вычислителя мощностью всего несколько ватт и получать ответ примерно за полторы миллисекунды. Если лабораторный результат сохранится на реальных самолётах, при сложном фоне и активном противодействии, подобные нейросети смогут стать ещё одним инструментом борьбы со стелс-технологиями. Пока исследование доказывает гораздо более узкую вещь. Компактный бортовой ИИ уже способен отличать имитаторы современных самолётов по тепловой картине, причём делает такую работу достаточно быстро для ракетной электроники.
<div class="articl-text-cover" style="position:relative;width:100%;max-width:800px;margin-left:auto;margin-right:auto;aspect-ratio:1400/788;margin-bottom:2rem;overflow:hidden">
<div itemprop="articleBody">Стелс может сильно осложнить работу радара, но полностью спрятать раскалённый двигатель и нагретый в полёте корпус невозможно. Китайские исследователи создали компактную систему ИИ, которая по инфракрасному изображению распознаёт имитаторы американских F-22 и F-35 с точностью выше 90%. В отдельных лабораторных тестах результат достиг 97,1%. Звучит как готовая технология охоты на американские стелс-истребители, но реальная работа заметно интереснее и одновременно скромнее громкого заголовка. Учёные пока не доказали, что китайская ракета способна с такой же точностью обнаружить, захватить и поразить настоящий F-35 в бою.
Исследование провела группа специалистов Пекинского технологического института, Китайской академии ракет класса «воздух-воздух» и государственной лаборатории, занимающейся технологиями обнаружения целей. Результаты опубликовал рецензируемый китайский Journal of Electronic Measurement and Instrumentation. Один из авторов Ань Цзяншань рассказал, что компактные модели распознавания в будущем могут устанавливать на ракеты «воздух-воздух», где особенно важны скорость обработки данных, небольшие размеры и низкое энергопотребление.
Главная идея строится вокруг слабого места любой малозаметной авиации. Форму F-22 и F-35, покрытия и внутреннее размещение вооружения проектировали прежде всего так, чтобы уменьшить радиолокационную заметность. Конструкторы одновременно снижают тепловую сигнатуру двигателя, однако полностью убрать инфракрасное излучение невозможно. Сопло и выхлоп остаются горячими, а корпус самолёта нагревается из-за работы двигателей и движения через воздух. Американские военные сами используют инфракрасные системы поиска и сопровождения как дополнительный способ обнаруживать самолёты там, где возможности радара ограничены.
Проблема для инфракрасной ракеты начинается после обнаружения цели. Самолёт может выбросить тепловые ловушки, которые создают яркие источники инфракрасного излучения и пытаются заставить систему наведения выбрать ложную цель. Китайские инженеры решили не ориентироваться только на яркость пятна, а поручили нейросети распознавать характер теплового изображения. Тепловой след работающего самолёта сохраняет определённую структуру и меняется иначе, чем быстро появляющаяся и гаснущая ловушка. Именно такие различия модель должна находить автоматически.
Для экспериментов исследователи собрали 3245 инфракрасных изображений нескольких категорий воздушных целей. В набор входили имитаторы F-22 и F-35. На тестовых данных облегчённая нейросеть показала общую точность распознавания 97,1%, а при работе с имитаторами американских стелс-истребителей показатель находился примерно на уровне 90% и выше. Данные реальных F-22 и F-35, если китайские специалисты вообще располагают подобными материалами, в открытой работе не представлены. Поэтому цифра 97,1% не означает ни «вероятность обнаружения F-35», ни тем более «вероятность поражения самолёта ракетой».
Самая любопытная часть работы связана даже не с процентами, а с тем, насколько маленькой получилась система. Большая нейросеть мало пригодна внутри ракеты, где вычислитель ограничен по размерам, питанию и охлаждению, а решение приходится принимать за миллисекунды. Китайская группа оптимизировала архитектуру, объединила часть операций и применила 8-битное квантование. В результате число параметров сократилось примерно до 16,1% от уровня более тяжёлых решений, а вычислительная нагрузка до 19,2%.
Затем алгоритм перенесли на специализированную аппаратную платформу. Уже на реальном вычислителе система распознавала цели с точностью около 96,4% и тратила на обработку одного изображения примерно 1,5 миллисекунды. Потребляемая мощность составляла около 2,2 Вт. SCMP также пишет, что использованная платформа на базе Zynq-7020 стоит всего несколько сотен юаней. Для боеприпаса такие характеристики принципиальнее красивой демонстрации огромной нейросети на серверной видеокарте. Ракета получает достаточно быстрый классификатор, который потенциально можно выпускать массово и размещать на ограниченном бортовом оборудовании.
Однако исследование не показывает полноценную систему наведения, способную самостоятельно искать F-35 за десятки километров. Авторы изучали распознавание инфракрасных целей и прежде всего применение алгоритма в неконтактном взрывателе ракеты «воздух-воздух». Такой модуль работает уже на финальной стадии сближения и помогает системе понять, что рядом находится нужная цель. Работа не подтверждает весь боевой цикл от первоначального обнаружения до устойчивого сопровождения, наведения и поражения реального самолёта. Возможность перенести подход на зенитные ракеты тоже требует отдельной проверки.
В реальном небе задача становится намного сложнее лабораторной классификации. Инфракрасная картина зависит от ракурса самолёта, режима двигателя, расстояния, состояния атмосферы, облачности, фона и применяемых средств противодействия. Особенно сильно меняется видимость стелс-машины спереди и сзади. Американские разработчики специально уменьшают инфракрасную сигнатуру F-35 наряду с радиолокационной, поэтому сам факт наличия теплового следа ещё не гарантирует дальнее обнаружение или устойчивое сопровождение.
Новая работа вписывается в более широкую китайскую программу поиска способов обнаружения малозаметной авиации. В 2025 году исследователи из Чанчуньского института оптики, точной механики и физики моделировали инфракрасную систему на высотном аэростате. Расчёты показывали, что тепловой след самолёта типа F-35 с бокового или заднего ракурса теоретически можно заметить на расстоянии свыше 1800 км, тогда как при наблюдении спереди расчётная дальность падала примерно до 350 км. Работа тоже оставалась моделированием, а не демонстрацией действующей системы против реального F-35.
Ещё одно китайское исследование было посвящено радарам. Группа Военно-воздушного инженерного университета предложила метод совместной обработки сигналов от нескольких радиолокационных станций и в расчётах получила резкое увеличение заметности цели с характеристиками F-22. Авторы заявляли, что обработка могла усилить эффективный радиолокационный отклик примерно в 60 тысяч раз. Как и в случае с новым инфракрасным ИИ, опубликованные результаты показывают направление исследований, но не доказывают существование развёрнутой боевой системы с такими характеристиками.
Поэтому главная новость заключается не в том, что Китай внезапно «научился сбивать F-35 с вероятностью 97%». Китайские инженеры показали, что достаточно сложное распознавание инфракрасных целей можно ужать до дешёвого вычислителя мощностью всего несколько ватт и получать ответ примерно за полторы миллисекунды. Если лабораторный результат сохранится на реальных самолётах, при сложном фоне и активном противодействии, подобные нейросети смогут стать ещё одним инструментом борьбы со стелс-технологиями. Пока исследование доказывает гораздо более узкую вещь. Компактный бортовой ИИ уже способен отличать имитаторы современных самолётов по тепловой картине, причём делает такую работу достаточно быстро для ракетной электроники.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
