Key takeaways

• Onderzoekers in China hebben een compact AI-systeem ontwikkeld om stealthvliegtuigen te detecteren via infraroodwarmtesignaturen.
• Dankzij gestroomlijnde hardware kunnen raketten doelen in 1,5 milliseconde identificeren met een minimaal stroomverbruik.
• Warmteafgifte blijft een kritieke kwetsbaarheid die traditionele radarontwijking omzeilt.

Recent onderzoek van de China Airborne Missile Academy en het Beijing Institute of Technology heeft geleid tot de ontwikkeling van een compact AI-systeem dat is ontworpen om lucht-luchtraketten te helpen bij het identificeren van de infraroodsignaturen van stealthvliegtuigen. Hoewel de F-35 en F-22 zijn ontworpen om radar te ontwijken, stralen ze nog steeds warmte uit door aerodynamische wrijving en motoruitlaatgassen, en deze nieuwe technologie is erop gericht daar gebruik van te maken.

AI optimaliseren voor raketapparatuur

Om de uitdagingen van beperkte ruimte en stroomvoorziening aan boord het hoofd te bieden, heeft het ontwikkelingsteam het AI-model aanzienlijk gestroomlijnd. Door het aantal parameters terug te brengen tot ongeveer 16 procent van dat in eerdere versies en de rekenbehoefte te verlagen tot minder dan 20 procent, creëerden ze een systeem dat compatibel is met de strenge beperkingen van raketapparatuur.

Deze efficiëntie is verder verbeterd door een gespecialiseerde AI-versneller die gebruikmaakt van parallelle verwerking en geoptimaliseerde gegevensverwerking om beelden snel te analyseren.

Succespercentage van 90 procent

De effectiviteit van het systeem is geëvalueerd aan de hand van een dataset van 3.245 infraroodbeelden, waaronder simulaties van kamikazemunitie en stealthgevechtsvliegtuigen. In laboratoriumomstandigheden vertoonde het model een herkenningsnauwkeurigheid van maximaal 97,1 procent, terwijl uit daaropvolgende tests een succespercentage van ongeveer 90 procent bleek. Tijdens hardwaretests analyseerde de processor beelden in ongeveer 1,5 milliseconde met een laag stroomverbruik van 2,2 watt, waardoor de raket vrijwel onmiddellijk onderscheid kon maken tussen echte vliegtuigen en afleidingsflares.

Beperkingen en onzekerheden in de praktijk

Ondanks deze veelbelovende resultaten merkten de onderzoekers op dat de tests waren gebaseerd op gesimuleerde doelen in plaats van op daadwerkelijke F-22- of F-35-vliegtuigen. Omdat de specifieke testgegevens geheim zijn, blijft het onduidelijk hoe het systeem in een echte gevechtssituatie zou presteren.

Bovendien richtte het huidige onderzoek zich uitsluitend op lucht-lucht-ontstekers voor korte afstanden, waardoor de toepasbaarheid op grond-luchtraketten niet is getest.

Thermische doelzoekers

Deze vooruitgang legt een kritieke kwetsbaarheid van stealth-luchtvaart bloot: hoewel onzichtbaarheid voor radar mogelijk is, zijn thermische emissies onvermijdelijk. De integratie van snelle AI-processors in raketzoekers zou deze warmtesignaturen mogelijk kunnen omzetten in betrouwbare doelgegevens, waardoor de afhankelijkheid van externe rekenkracht wordt verminderd en de dodelijkheid van warmtezoekende wapens wordt vergroot. (fc)

Wil je meer defensienieuws ontvangen? Schrijf je in op onze wekelijkse Defensie Insider-nieuwsbrief

Volg Business AM ook op Google Nieuws

Wil je toegang tot alle artikelen, geniet tijdelijk van onze promo en abonneer je hier!