Consultor de armas hipersônicas veterano lidera pesquisa sobre um sistema de inteligência artificial que se treina para analisar melhor experimentos em túneis de vento
Na China, à medida que a pesquisa hipersônica avança para Mach 8 ou mais, a quantidade de dados experimentais a serem processados e analisados aumentou significativamente, diz a equipe
Stephen Chen | South China Morning Post em Pequim
Pesquisadores chineses fizeram progressos significativos na construção de um sistema de inteligência artificial (IA) que pode projetar novas armas hipersônicas por si só, de acordo com a equipe por trás do projeto.
A máquina poderia identificar a maioria das ondas de choque que ocorriam em testes de túnel de vento, embora não fosse instruída sobre o que procurar, disseram os pesquisadores.
Sem intervenção humana, a máquina de IA construiu uma base de conhecimento própria para ajudar no desenvolvimento de novos motores para mísseis hipersônicos ou aviões que poderiam percorrer distâncias mais longas a velocidades muito mais rápidas, de acordo com seu criador.
A equipe de pesquisa, liderada pelo professor Le Jialing com o Centro de Pesquisa e Desenvolvimento aerodinâmico da China em Mianyang, Sichuan, publicou suas descobertas em 16 de março no Journal of Propulsion Technology, uma publicação revisada por pares da indústria de defesa aeroespacial da China.
Le tem aconselhado os militares chineses sobre tecnologia de armas hipersônicas por mais de três décadas, de acordo com informações abertamente disponíveis.
Le e seus colegas disseram que o cérebro humano não conseguia mais acompanhar o ritmo acelerado do desenvolvimento da tecnologia hipersônica.
À medida que mais países se juntam à corrida por voo hipersônico a cinco vezes a velocidade do som ou mais rápido, experimentos para simular as condições extremas de voo estão sendo realizados em muitos túneis de vento ao redor do mundo.
Cada experimento produz dezenas de milhares de imagens por segundo. Essas fotos devem ser examinadas manualmente por pesquisadores experientes, muitas vezes pixel por pixel, em busca de pistas para resolver problemas teóricos ou de engenharia.
Na China, à medida que o foco da pesquisa hipersônica avançou para Mach 8 ou acima nos últimos anos, a quantidade de dados experimentais a serem processados e analisados aumentou significativamente, disseram os pesquisadores envolvidos nesses projetos.
Embora a IA fosse boa no manuseio de dados, havia uma captura em sua aplicação à pesquisa hipersônica, disse a equipe de Le.
A maioria dos sistemas de IA precisa ser treinado por humanos. Em uma sessão de treinamento típica, por exemplo, os pesquisadores devem delinear cuidadosamente uma onda de choque, rotulá-la com informações e, em seguida, corrigir a IA se ela cometer um erro na prática.
Mas a aerodinâmica a velocidade hipersônica era tão complexa, e os cientistas experientes tão ocupados, que era "difícil fornecer uma grande quantidade de treinamento para modelos de aprendizagem profunda", disse Le no artigo.
O sistema de IA que eles desenvolveram não exigiu treinamento.
A máquina rotularia o que acreditava ser uma onda de choque avaliando a localização, brilho e cor de cada pixel.
A técnica, conhecida como segmentação não supervisionada, é baseada em uma teoria matemática sobre gráficos que pode estabelecer uma relação entre objetos aparentemente não relacionados.
A IA usaria esses resultados iniciais como material de treinamento para melhorar seu desempenho no reconhecimento de ondas de choque continuamente até que pudesse detectar os padrões de ondas de choque.
Em um experimento de túnel de vento, as ondas de choque identificadas pela IA foram 85% correspondem às marcadas por especialistas humanos, de acordo com os pesquisadores.
Sua precisão geral foi quase quatro vezes maior que a do software de computador tradicional.
Uma imagem de um teste de túnel de vento hipersônico contém uma grande quantidade de turbulência, e pode levar aos especialistas humanos "uma enorme quantidade de tempo e energia para rotular as estruturas críticas de ondas de choque pixel por pixel", disse Le e colegas no artigo.
A IA, baseada em uma placa gráfica de três anos de baixo custo, levou cerca de 9 segundos para processar uma imagem.
Esse conhecimento permitiria à IA prever a ocorrência de ondas de choque e apresentar projetos de armas hipersônicas para controlar melhor o fluxo de ar, disseram os pesquisadores.
A China planeja estender a tecnologia de voo hipersônico de setores militares para civis.
Um objetivo oficial até 2035 é construir um avião hipersônico que possa transportar passageiros para qualquer lugar do mundo em uma ou duas horas.
O plano foi considerado muito desafiador por alguns especialistas em aviação porque nenhuma companhia aérea comercial que opera hoje pode voar mais rápido do que a velocidade do som.
Alguns cientistas chineses acreditam que a IA pode ajudar a superar alguns desses desafios.
Uma tecnologia desenvolvida por pesquisadores do PLA no ano passado, por exemplo, permitiria que uma aeronave hipersônica escrevesse um novo software por si só após o lançamento para um controle de voo mais preciso.
Esse conhecimento permitiria à IA prever a ocorrência de ondas de choque e apresentar novos projetos de armas hipersônicas com capacidade melhorada de controlar o fluxo de ar, disseram os pesquisadores.
A China planeja expandir a aplicação de tecnologia de voo hipersônico de setores militares para civis.
Um objetivo oficial é construir um avião hipersônico que possa transportar passageiros para qualquer lugar do mundo em uma ou duas horas até 2035.
O plano foi considerado muito desafiador por alguns especialistas em aviação porque nenhuma companhia aérea comercial em operação hoje pode voar mais rápido do que a velocidade do som.
Alguns cientistas chineses acreditavam que a IA poderia ajudar a superar alguns desses desafios.
Uma tecnologia desenvolvida por pesquisadores do PLA no ano passado, por exemplo, permitiria que uma aeronave hipersônica escrevesse um novo software por si só após o lançamento para um controle de voo mais preciso.
Na China, à medida que a pesquisa hipersônica avança para Mach 8 ou mais, a quantidade de dados experimentais a serem processados e analisados aumentou significativamente, diz a equipe
Stephen Chen | South China Morning Post em Pequim
Pesquisadores chineses fizeram progressos significativos na construção de um sistema de inteligência artificial (IA) que pode projetar novas armas hipersônicas por si só, de acordo com a equipe por trás do projeto.
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| A IA poderia ajudar a interpretar experimentos de voo hipersônicos e ajudar no projeto de novas armas e aviões, dizem pesquisadores chineses. Foto: Apostila |
A máquina poderia identificar a maioria das ondas de choque que ocorriam em testes de túnel de vento, embora não fosse instruída sobre o que procurar, disseram os pesquisadores.
Sem intervenção humana, a máquina de IA construiu uma base de conhecimento própria para ajudar no desenvolvimento de novos motores para mísseis hipersônicos ou aviões que poderiam percorrer distâncias mais longas a velocidades muito mais rápidas, de acordo com seu criador.
A equipe de pesquisa, liderada pelo professor Le Jialing com o Centro de Pesquisa e Desenvolvimento aerodinâmico da China em Mianyang, Sichuan, publicou suas descobertas em 16 de março no Journal of Propulsion Technology, uma publicação revisada por pares da indústria de defesa aeroespacial da China.
Le tem aconselhado os militares chineses sobre tecnologia de armas hipersônicas por mais de três décadas, de acordo com informações abertamente disponíveis.
Le e seus colegas disseram que o cérebro humano não conseguia mais acompanhar o ritmo acelerado do desenvolvimento da tecnologia hipersônica.
À medida que mais países se juntam à corrida por voo hipersônico a cinco vezes a velocidade do som ou mais rápido, experimentos para simular as condições extremas de voo estão sendo realizados em muitos túneis de vento ao redor do mundo.
Cada experimento produz dezenas de milhares de imagens por segundo. Essas fotos devem ser examinadas manualmente por pesquisadores experientes, muitas vezes pixel por pixel, em busca de pistas para resolver problemas teóricos ou de engenharia.
Na China, à medida que o foco da pesquisa hipersônica avançou para Mach 8 ou acima nos últimos anos, a quantidade de dados experimentais a serem processados e analisados aumentou significativamente, disseram os pesquisadores envolvidos nesses projetos.
Embora a IA fosse boa no manuseio de dados, havia uma captura em sua aplicação à pesquisa hipersônica, disse a equipe de Le.
A maioria dos sistemas de IA precisa ser treinado por humanos. Em uma sessão de treinamento típica, por exemplo, os pesquisadores devem delinear cuidadosamente uma onda de choque, rotulá-la com informações e, em seguida, corrigir a IA se ela cometer um erro na prática.
Mas a aerodinâmica a velocidade hipersônica era tão complexa, e os cientistas experientes tão ocupados, que era "difícil fornecer uma grande quantidade de treinamento para modelos de aprendizagem profunda", disse Le no artigo.
O sistema de IA que eles desenvolveram não exigiu treinamento.
A máquina rotularia o que acreditava ser uma onda de choque avaliando a localização, brilho e cor de cada pixel.
A técnica, conhecida como segmentação não supervisionada, é baseada em uma teoria matemática sobre gráficos que pode estabelecer uma relação entre objetos aparentemente não relacionados.
A IA usaria esses resultados iniciais como material de treinamento para melhorar seu desempenho no reconhecimento de ondas de choque continuamente até que pudesse detectar os padrões de ondas de choque.
Em um experimento de túnel de vento, as ondas de choque identificadas pela IA foram 85% correspondem às marcadas por especialistas humanos, de acordo com os pesquisadores.
Sua precisão geral foi quase quatro vezes maior que a do software de computador tradicional.
Uma imagem de um teste de túnel de vento hipersônico contém uma grande quantidade de turbulência, e pode levar aos especialistas humanos "uma enorme quantidade de tempo e energia para rotular as estruturas críticas de ondas de choque pixel por pixel", disse Le e colegas no artigo.
A IA, baseada em uma placa gráfica de três anos de baixo custo, levou cerca de 9 segundos para processar uma imagem.
Esse conhecimento permitiria à IA prever a ocorrência de ondas de choque e apresentar projetos de armas hipersônicas para controlar melhor o fluxo de ar, disseram os pesquisadores.
A China planeja estender a tecnologia de voo hipersônico de setores militares para civis.
Um objetivo oficial até 2035 é construir um avião hipersônico que possa transportar passageiros para qualquer lugar do mundo em uma ou duas horas.
O plano foi considerado muito desafiador por alguns especialistas em aviação porque nenhuma companhia aérea comercial que opera hoje pode voar mais rápido do que a velocidade do som.
Alguns cientistas chineses acreditam que a IA pode ajudar a superar alguns desses desafios.
Uma tecnologia desenvolvida por pesquisadores do PLA no ano passado, por exemplo, permitiria que uma aeronave hipersônica escrevesse um novo software por si só após o lançamento para um controle de voo mais preciso.
Esse conhecimento permitiria à IA prever a ocorrência de ondas de choque e apresentar novos projetos de armas hipersônicas com capacidade melhorada de controlar o fluxo de ar, disseram os pesquisadores.
A China planeja expandir a aplicação de tecnologia de voo hipersônico de setores militares para civis.
Um objetivo oficial é construir um avião hipersônico que possa transportar passageiros para qualquer lugar do mundo em uma ou duas horas até 2035.
O plano foi considerado muito desafiador por alguns especialistas em aviação porque nenhuma companhia aérea comercial em operação hoje pode voar mais rápido do que a velocidade do som.
Alguns cientistas chineses acreditavam que a IA poderia ajudar a superar alguns desses desafios.
Uma tecnologia desenvolvida por pesquisadores do PLA no ano passado, por exemplo, permitiria que uma aeronave hipersônica escrevesse um novo software por si só após o lançamento para um controle de voo mais preciso.