Como Sistemas Cognitivos Impulsionados por IA Estão Redefinindo Radar e Guerra Eletrônica
Este white paper do IEEE Spectrum e da Wiley explica como sistemas tradicionais de radar e guerra eletrônica são vulneráveis a ameaças com modo ágil, e como arquiteturas cognitivas de IA/aprendizado de máquina permitem contramedidas adaptativas. Ele aborda os principais componentes dos sistemas cognitivos de RF, desafios de treinamento e bancadas de teste em malha fechada para desenvolvimento de algoritmos.
Os sistemas tradicionais de radar e guerra eletrônica dependem de bibliotecas de ameaças estáticas, mas emissores com modo adaptável podem operar em modos não tradicionais que escapam de bancos de dados predefinidos. Um sistema RF cognitivo utiliza inteligência artificial e aprendizado de máquina para percepção, raciocínio e resposta autônomos a ameaças desconhecidas no espectro de radiofrequência (RF). O white paper revisa a arquitetura de tais sistemas, incluindo aquisição de RF, análise e inferência orientadas por IA, síntese de formas de onda e geração de RF. Também discute desafios de treinamento, como a aquisição de conjuntos de dados de sinais do mundo real e simulados, testes com hardware-in-the-loop e sistema-in-the-loop, e descreve como bancadas de teste em malha fechada desenvolvem, validam e melhoram iterativamente algoritmos de IA/ML para neutralizar ameaças desconhecidas.
Fonte: IEEE Spectrum AI —
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