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Classificar alvos, definir localização e selecionar pontos de mira são as novas habilidades desenvolvidas por inteligência artificial (IA) para treinar um sistema de laser usado pela Marinha dos Estados Unidos. A automatização aumenta as chances de neutralizar drones com potencial de destruição, segundo a força marítima americana.
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A tecnologia está sendo estudada por pesquisadores e colaboradores da Escola de Pós-Graduação Naval (NPS, na sigla em inglês) em Monterey, Califórnia. A ideia é aprimorar o sistema de armas a laser (LWS, na sigla em inglês) para evitar a proliferação de sistemas autônomos não tripulados (UAS, sigla em inglês).
“Defender-se contra um drone não é um problema. Mas se houver vários drones, enviar mísseis interceptadores de milhões de dólares se torna uma troca muito cara porque os drones são muito baratos”, diz o professor Brij Agrawal, que lidera a equipe do NPS. “Os LWS são baratos para disparar, mas caros para construir. Mas, uma vez construídos, eles podem continuar disparando, como alguns dólares por tiro.”
Embora os lasers se movam na velocidade da luz, eles não destroem um drone instantaneamente como fazem crer os filmes de ficção científica. Para causar danos efetivos, o laser deve estar disparando o tempo todo — o que pode ser ainda mais desafiador se o drone se mover continuamente.
“Em um momento em que as defesas de bordo podem ser ameaçadas por ondas massivas de drones, mísseis e foguetes, um salto na eficiência de determinar amigo ou inimigo e engajar ameaças hostis pode ser um divisor de águas para acelerar a vantagem de decisão”, diz o comunicado divulgado à imprensa.
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Como foi criada a nova IA da Marinha dos EUA?
Os pesquisadores criaram dois grandes conjuntos de dados representativos para produzir o modelo de IA para automatizar a classificação de alvos, estimativa de pose, seleção de ponto de mira e manutenção de ponto de mira.
O treinamento da inteligência artificial usou redes neurais convolucionais com aprendizado profundo, que é uma técnica de aprendizado de máquina baseada na compreensão de neurovias no cérebro humano. Por enquanto, os testes foram feitos para avaliar características do drone Reaper.
O sistema foi alimentado com 77.077 imagens do mundo real. “Se treinarmos apenas com imagens limpas, não vai funcionar”, explica Agrawal. “Precisamos de muitos dados com diferentes fundos, intensidades do sol, turbulência e mais. É por isso que, ao usar IA, dá muito trabalho criar os dados. E quanto mais dados você tiver, maior será a fidelidade.”
Como os conjuntos de dados exigiam enormes quantidades de poder computacional para o treinamento de IA, os pesquisadores usaram uma estação de trabalho NVIDIA DGX com quatro GPUs Tesla V100. No ano passado, a NPS formou uma parceria com a NVIDIA para se tornar um de seus Centros de Tecnologia de IA.
Também participaram do projeto equipes da Naval Surface Warfare Center Dahlgren Division, Lockheed Martin, Boeing e Air Force Research Laboratory (AFRL).
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