Исследователи из Университета Дьюка представили «новаторский подход» к улучшению адаптивных радарных систем с помощью искусственного интеллекта, что может произвести революцию в этой области, пишут ученые.
В исследовании, опубликованном в журнале IET Radar, Sonar & Navigation, команда демонстрирует, что сверточные нейронные сети (CNNs) — основная технология компьютерного зрения — могут значительно улучшить способность радаров обнаруживать, локализовать и отслеживать объекты.
Традиционные радарные системы, используемые со времен Второй мировой войны, достигли своего пика. Однако подход ученых объединяет современные методы искусственного интеллекта для преодоления этих ограничений. Исследователи выпустили массивный набор данных с открытым исходным кодом «RASPNet», который содержит более 16 терабайт данных с различных ландшафтов США.
Этот набор данных призван помочь другим исследователям разработать и протестировать новые алгоритмы искусственного интеллекта для радарных систем.
