Университеттин студенттеринин авиациядагы революциясы: жаан-чачынды 97 пайыз тактык менен аныктаган радар алгоритми

Түркиялык инженердик факультеттин студенттери авиация жана коргонуу өнөр жайын төңкөрүш кыла турган ата мекендик технологияны иштеп чыгышты. Башкент университетинин инженердик факультетинин электр жана электроника инженериясы бөлүмүнүн студенттери Дога Йолдаш менен Севги Яман аба ырайы радарларынын эң чоң көйгөйлөрүнүн бири болгон сигналдын башаламандыгын чечүүчү жасалма интеллектке негизделген алгоритмди иштеп чыгышты. доц. Доктор Селда Гүнэйдин кеңешчилиги астында ишке ашырылган бул инновациялык долбоор аба ырайы радарларынан алынган жамгыр сигналдарын тоолор, көпүрөлөр жана имараттар сыяктуу туруктуу тоскоолдуктардан толугу менен көз карандысыз кылат.

Жасалма интеллекттин колдоосу менен радарлардагы каталар нөлгө жакындайт

Салттуу аба ырайы радарлары атмосфераны сканерлеп жатканда, алар жаан-чачынды гана эмес, айлана-чөйрөдөгү бардык физикалык структураларды да аныктап, экранда татаал сүрөттөрдү жаратышат. Иштелип чыккан жаңы алгоритм бул татаалдыкты жок кылат жана жаан-чачын сигналдарын миллиметрдик түрдө талдайт. Машина үйрөнүү ыкмалары менен машыккан система нөшөрлүү жааган жамгырдан эң катуу мөндүргө чейин 7 түрдүү жаан-чачындын деңгээлин 97 пайыздык өзгөчө тактык менен классификациялай алат. Мындан тышкары, алынган маалыматтар стандарттык аба ырайы радарлары тарабынан колдонулган түстүү PPI (План позициясынын көрсөткүчү) форматында көргөзүлүшү мүмкүн. Бул технология; Бул жарандык авиацияда, метеорологияда, учкучсуз учуучу аппараттын операцияларында жана коргонуу өнөр жайында жаңы доордун эшигин ачат.

Коргонуу өнөр жайындагы жана жарандык авиациядагы маанилүү коопсуздук

Долбоордун чоо-жайы менен бөлүшкөн жаш изилдөөчү Дога Йолдаш негизги максатынын жарандык авиацияда жана коргонуу өнөр жайында максималдуу учуу коопсуздугун камсыз кылуу экенин баса белгиледи. Аэропорттун учуп-конуу тилкелеринде, учкучсуз учуучу учактар жана UCAV системаларында колдонулган активдүү радарлардын жамгыр клеткаларын адамдардан, имараттардан же башка экологиялык факторлордон толук ажырата албаганына көңүл бурган Йолдаш: «Биз иштеп чыккан алгоритмдин аркасында 97 пайыздык ийгиликке жетиштик. Бул система менен өзгөчө нөшөрлөгөн жаан-чачындуу аймактарда кыймылды так аныктоо мүмкүн болот."

UAVs жана UCAVs үчүн идеалдуу максаттуу жөндөмдүүлүк

Иштелип чыккан алгоритм жарандык учактарга гана эмес, аскердик операцияларга да түздөн-түз таасир эте алат. Учурдагы радар системаларында жасалма интеллект колдоосу жок экенин белгилеген Дога Йолдаш, бул абалдын куштардын үйүрү, шамал же катуу нымдуулук сыяктуу факторлордун жаан-чачын менен чаташтырылышына себеп болгонун айтты. Йолдаш билдирүүлөрүн төмөнкүчө улантты: "Бул башаламандык, өзгөчө коргоо өнөр жайында, бутаны аныктоодо каталарды жаратышы мүмкүн. Биз бул тоскоолдукту жеңип, метеорологияда да, аскердик чөйрөдө да коопсуз учуу башкаруусун камсыз кылууну максат кылдык. Бул сценарийлерди эч бир тышкы мекемеге же даяр маалыматтарга көз каранды болбостон, өзүбүздүн академиялык билимибиз менен моделдедик. Биздин максат – өлкөбүздүн аба тармагына көз карандысыз технологияларды ишке ашырууга толук салым кошуу. Алгоритмди метеорология жана коргонуу өнөр жай уюмдары менен кызматташуу аркылуу реалдуу маалымат топтомдору менен дагы да кеңейтүү."