روسيا تبحث في استخدام الشبكات العصبية للكشف عن الطائرات الصغيرة بدون طيار

يدرس باحثو جامعة تولسو الشبكات العصبية جنبًا إلى جنب مع أنظمة الرادار لتحديد أنماط الصوت والحركة المميزة التي تميز الطائرات بدون طيار الصغيرة عن الأجسام الطائرة الأخرى.

موقع الدفاع العربي 4 يونيو 2024: تدرس جامعة روسية استخدام الشبكات العصبية لرصد الطائرات الصغيرة بدون طيار التي تتسلل تحت المظلة الرادارية لأنظمة الدفاع الجوي.

يستكشف المتخصصون من جامعة تولا الحكومية (TulSU) مزيج الشبكات العصبية وأنظمة الرادار لاكتشاف الأنماط الفريدة في الصوت والحركة التي تميز الطائرات بدون طيار الصغيرة عن الأجسام الطائرة الأخرى وتوجيه الأنظمة المضادة للطائرات بدون طيار مباشرة إليها.

أصبحت الطائرات بدون طيار الصغيرة التي تطلقها القوات الأوكرانية مشكلة كبيرة بالنسبة لروسيا لأنها قادرة على التسلل تحت مظلة الرادار ومهاجمة الأهداف العسكرية والاقتصادية.

تم الكشف عن تطوير النظام في نهاية شهر مايو. وأشارت الشركة إلى أن سلطات منطقة تولا ستقدم منحة دعم للجامعة في هذا العمل.

ونقلت إزفستيا عن الشركة قولها: “سيتم إجراء اختبار النتائج في ظل ظروف تحديد الاتجاه بالموجات فوق الصوتية في موقع اختبار تم إنشاؤه خصيصًا”.

ويؤكد خبراء صناعة الدفاع أن استخدام الشبكات العصبية في الرادار يعزز احتمالية التعرف على الطائرات بدون طيار بنسبة تصل إلى 95%. ومن المثير للاهتمام، أنه على الرغم من أهمية هذا المجال، فإن رئيس جامعة تولا، أوليغ كرافشينكو، يشير إلى أن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) في الرادارات الروسية لا يزال غير مستكشف نسبيًا.

وأكد أنطون بالانوف، مستشار الاقتصاد وعلم الاجتماع في الأكاديمية الروسية للعلوم الطبيعية، أن الشعبية المتزايدة للطائرات بدون طيار وسهولة الوصول إليها، بما في ذلك الطائرات الصغيرة بدون طيار، تشكل مخاطر أمنية جديدة. تتراوح هذه المخاطر من انتهاكات الخصوصية إلى الهجمات الإرهابية المحتملة. ونتيجة لذلك، أصبحت حماية المرافق الحيوية وأماكن الفعاليات العامة والمجال الجوي من اختراق الطائرات بدون طيار غير المصرح به مصدر قلق ملح.

وأضافت آنا دودنيك، المتخصصة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي ومؤسسة شركة New Level AI، أن “الطائرات الصغيرة بدون طيار خطيرة بشكل خاص، حيث يمكن استخدامها للتجسس وتسليم البضائع المهربة وتنفيذ هجمات مختلفة، الأمر الذي يتطلب أساليب موثوقة لكشفها وتحييدها”.

وسلط أنطون بالانوف الضوء على التحدي المتمثل في اكتشاف الطائرات الصغيرة بدون طيار التي يقل وزنها عن 20 كجم. تشكل هذه الطائرات بدون طيار الصغيرة صعوبات للأنظمة الحالية بسبب صغر حجمها وقدرتها العالية على المناورة والقدرة على الطيران على ارتفاعات منخفضة. في حين أن أنظمة الرادار تكتشف بشكل فعال الطائرات بدون طيار الأكبر حجما، إلا أنها تواجه صعوبة في تحديد المركبات الصغيرة.

يمكن للأنظمة الصوتية اكتشاف الطائرات بدون طيار بناءً على الأصوات المميزة، لكن نطاقها ودقتها محدودان. تحدد أنظمة التصوير البصري والحراري الطائرات بدون طيار بصريًا ولكنها تحتاج خط الأفق (line of sight).

واقترحت آنا دودنيك الجمع بين هذه الأساليب لزيادة الدقة، على الرغم من أن مثل هذه الحلول تميل إلى أن تكون مكلفة. يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أن تقدم حلاً واعداً لهذه المشكلة.

ووفقا للخبير، فإن الشبكات العصبية لديها القدرة على تعزيز كفاءة الكشف عن الطائرات بدون طيار من خلال تحليل البيانات واسعة النطاق وتحديد الأنماط التي تعاني الطرق التقليدية في اكتشافها. بالإضافة إلى ذلك، ذكرت أن تحسين معالجة إشارات الرادار يمكن أن يؤدي إلى تحديد أكثر دقة للطائرات الصغيرة بدون طيار وتقليل الإنذارات الكاذبة.

يمكن للشبكات العصبية تحليل البيانات من أجهزة الاستشعار الصوتية والرادارات والكاميرات لتحديد العلامات الكلاسيكية للطائرات بدون طيار. تتيح التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي التعرف على الطائرات بدون طيار في الوقت الفعلي والتكامل مع أنظمة التدابير المضادة.

وقالت آنا دودنيك في مقابلة مع إزفستيا: “هناك بالفعل تطورات في العالم تستخدم الشبكات العصبية للكشف عن الطائرات بدون طيار. يتم تنفيذ هذه الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة الأمريكية وأوروبا والصين لحماية المطارات والمنشآت الصناعية والقواعد العسكرية.”

وسلط أنطون بالانوف الضوء على العديد من أنظمة الكشف عن الطائرات بدون طيار وتصنيفها. يدمج نظام DroneShield الأسترالي أجهزة الرادار والكاميرات وأجهزة الاستشعار الصوتية مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يقوم حل الرادار البريطاني AUDS باكتشاف الطائرات بدون طيار وتصنيفها تلقائيًا. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم نظام Iron Dome الإسرائيلي الذكاء الاصطناعي للتعرف على الطائرات بدون طيار وإبطال مفعولها.

;سلط ألكسندر ستريلنيكوف، مؤسس شركة النقل الروسية الصينية RusTransChina، الضوء على التطور النشط لتقنيات معالجة إشارات الرادار باستخدام الشبكات العصبية في الصين. ابتكر باحثون من الأكاديمية الصينية للعلوم (CAS) طريقة تعتمد على الذكاء الاصطناعي للكشف عن الأهداف وتصنيفها، والتعرف بشكل فعال على الأجسام المختلفة مثل الطائرات والصواريخ والسفن. بالإضافة إلى ذلك، يعمل علماء جامعة تسينغهوا على تقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة الصورة الرادارية، مما يتيح التعرف على الأشياء بشكل أكثر دقة. وتشارك شركة هواوي العملاقة في مجال التكنولوجيا أيضًا في تطوير تطبيقات الرادار مع الشبكات العصبية، مع التركيز على تحسين دقة الكشف عن الأهداف وتتبعها.