MYP-Ai4CUAV

Gli attuali algoritmi basati sull’intelligenza artificiale sugli algoritmi di rilevamento e classificazione basati sulle firme radar (ovvero segnali e immagini) hanno mostrato una soluzione non affidabile per il rilevamento e la classificazione di piccoli UAV. Un sistema combinato con rilevamento e classificazione EO/IR basato su tecniche di intelligenza artificiale potrebbe migliorare le prestazioni richieste. Ai4CUAVintendemigliorare il sottosistema di valutazione delle minacce di un UAV da contrasto (C-UAV) attraverso algoritmi basati sull’intelligenza artificiale.
Supponendo gli antidroni composti da più sensori eterogenei, come radar e sensori EO/IR,questi algoritmi “lavorano” su segnali radar e immagini EO/IR per consentire il rilevamento e la classificazione dei droni killer, nonché sulle traiettorie dei droni per aiutare a riconoscere un drone da un altro oggetto.

Questo progetto costruirà adatabase condiviso di firme RF ed EO/IR di diversi droniche possono essere utilizzati come dati di addestramento e set di test, che consente di confrontare diverse tecniche di rilevamento e classificazione. Ai4CUAVesaminerà tutte le principali tecniche SOTA di intelligenza artificiale provenienti da più fonti di sensori, inclusi, ma non limitati a, l’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo.Queste tecniche verranno valutate rispetto ai diversi casi d’uso e scenari, al fine di valutare quelli più adatti/promettenti.
Per le tecniche più promettenti, verrà eseguita la prototipazione e l’adattamento degli algoritmi per valutare le prestazioni preliminari attraverso simulazioni.
Questo progetto è il seguito diProgetto NATO SPS n. G5633 “ANTI-DRONI – Concetto innovativo per rilevare, riconoscere e tracciare i droni killer”, che coinvolge i principali partner CNIT-RASS (NPD) e MTU (Co-Direttore), che si concluderà a settembre 2022 con buoni risultati, focalizzato sullo sviluppo di un nuovo concetto di sistema anti-drone, basato sulla tecnologia mini-radar ed elaborazione del segnale, in grado di rilevare, riconoscere e tracciare i droni killer – mini/micro UAS – al fine di facilitarne la neutralizzazione minimizzando il rischio per persone e beni.
Questo quadro di intelligenza artificiale sarà integrato nelANTI-DRONIprototipo, testato e valutato dagli esperti dell’utente finale. Ai4CUAVproject è un progetto di ricerca incentrato su un’innovazione rivoluzionaria che utilizza l’intelligenza artificiale.
Pertanto, si prevede che migliorerà la precisione degli algoritmi di rilevamento e proporrà soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per problemi ad alta complessità.
Da una visione prospettica, Ai4CUAV introdurrebbe sul mercato una nuova e innovativa applicazione di intelligenza artificiale che consente un ISR intelligente in situazioni complesse.