Военно-морская исследовательская лаборатория обостряет взгляды ВМФ с помощью предметно-ориентированного подхода для более разумного зондирования > Военное министерство США > Новости Министерства обороны

Лаборатория военно-морских исследований США запустила эксперимент по дистанционному зондированию, чтобы усовершенствовать применение искусственного интеллекта в гиперспектральных изображениях в Министерстве ВМФ и в более широком научном сообществе.

Гиперспектральная визуализация, часто описываемая как улавливание «цвета цвета», обеспечивает уникальный спектральный отпечаток для каждого пикселя. В сочетании с искусственным интеллектом эти отпечатки пальцев представляют собой мощные инструменты для обнаружения тонких различий в материалах и наблюдения за изменениями окружающей среды.

В прибрежных и водных средах такие инструменты искусственного интеллекта могут помочь идентифицировать опасные материалы, отслеживать деградацию инфраструктуры и оценивать природные ресурсы с беспрецедентной точностью.

Инициатива, известная как эксперимент по анализу материала объекта прибрежного гиперспектрального отражения, проводилась с 4 по 19 сентября 2025 года в рамках эксперимента «Открытое сообщество» Рочестерского технологического института.

«NRL была ключевым партнером в успехе ROCX», — сказал Джон Керекес, профессор-исследователь RIT. «Разнообразие материалов, применяемых на воде и суше, повысило общую ценность эксперимента, а профессионализм их сотрудников стал отличным примером для участвующих студентов и сотрудников».

Под руководством Керекеса межведомственная работа объединила федеральных, академических и отраслевых партнеров для сбора подробных данных изображений и сопоставления их с наземными измерениями.

«Военно-морской флот всегда зависел от своей способности чувствовать, интерпретировать и реагировать на окружающую среду», — сказал Гаутам Триведи, руководитель отдела информационных операций НРЛ. «С помощью CHROMA мы создаем основу для следующего поколения экологического интеллекта, в котором искусственный интеллект и передовые датчики работают рука об руку».

Лаборатория использует многомасштабные данные, собранные с бортовых платформ, беспилотных летательных аппаратов и спутников, на инженерных и естественных объектах в заповеднике Тейт в Пенфилде, штат Нью-Йорк — среде, выбранной из-за ее прибрежных и водных особенностей.

«Этот эксперимент выводит гиперспектральную технологию из лаборатории в реалистичную рабочую среду», — сказал Джоуи Мэтьюз, суперинтендант отдела информационных технологий NRL. «Это представляет собой критический шаг в повышении уровня технологической готовности сенсорных приложений с улучшенным искусственным интеллектом, приближая нас к демонстрациям, которые напрямую поддерживают военно-морские миссии».

Мультиплатформенный доменно-ориентированный подход

Команда NRL синхронизировала полеты и различные типы датчиков, чтобы фиксировать наблюдения почти одновременно. Такой подход обеспечивает точное сравнение данных со спутников, самолетов, дронов и наземных датчиков, предоставляя исследователям более богатый набор данных для создания более эффективного ИИ.

Проектирование CHROMA сосредоточено на создании подробных мультимодальных наборов данных известных спектральных характеристик материалов. Исследователи провели измерения с изготовленных по индивидуальному заказу металлических панелей с окрашенным покрытием, а также с образцов природных камней и минералов. Эти цели служат известными ориентирами — как «яблочко» цели — для улучшения алгоритмов искусственного интеллекта, которые решают давнюю проблему дистанционного зондирования, называемую гиперспектральным несмешиванием.

Гиперспектральное несмешивание — это процесс разделения смешанных спектральных сигнатур в пределах одного пикселя. Неразрешенные смешанные пиксели могут затруднить обнаружение объектов и снизить точность идентификации, особенно в сложных, загроможденных прибрежных зонах.

«Мы повышаем эффективность подходов, основанных на искусственном интеллекте, при разрешении субпиксельных композиций материалов», — сказала Катарина Доктор, руководитель проекта NRL CHROMA. «Методически меняя цели и просматривая их с помощью разных датчиков, мы можем узнать, как меняется сигнатура объекта в зависимости от его материала, погоды и типа датчика, используемого для его просмотра».

Доктор подчеркнул прямое применение данных в военно-морских миссиях, заявив, что они значительно улучшат наши возможности обнаруживать и идентифицировать объекты в густонаселенных прибрежных зонах. Она отметила, что улучшенное гиперспектральное обнаружение является ключом к оценке угроз, мониторингу критически важной инфраструктуры и обеспечению явного оперативного преимущества ВМФ в любой прибрежной зоне.

Повышение живучести военно-морского флота

Технологическое бюро NRL Signature предоставило панели с покрытием для эксперимента, поддерживая исследования того, как искусственные поверхности выглядят в естественных морских условиях.

«Этот проект, усовершенствованный благодаря работе Доктора с передовым искусственным интеллектом, использует собранные данные для разработки более эффективных камуфляжных покрытий, которые сделают военно-морские платформы более трудными для обнаружения с помощью передовых систем наблюдения», — сказал Скотт Рэмси, глава отдела технологий подписи NRL. «Это исследование является ключом к повышению живучести военно-морских средств, поскольку их труднее обнаружить на естественном фоне».

Полученные в результате системы искусственного интеллекта смогут лучше различать естественную среду, такую как поверхность океана, и искусственные объекты с покрытием, такие как корпус корабля. Этот подход предоставляет ориентиры для оценки того, как разделение на основе искусственного интеллекта работает в различных условиях окружающей среды и спектральных условиях.

Данные для глобального исследовательского сообщества

Доктор сказал, что ROCX будет производить комплексные наборы гиперспектральных данных, охватывающие инженерные поверхности, геологические образцы и ряд условий окружающей среды.

Набор данных будет открыто передан сообществу специалистов по дистанционному зондированию, что будет способствовать оборонным и гражданским исследованиям в области управления прибрежными ресурсами, экологической разведки и мониторинга инфраструктуры.

Многоплатформенная структура ROCX обеспечивает широкое применение и научность экспериментальных данных. Объединенный набор данных также позволяет исследователям изучать, как на спектральную сигнатуру объекта влияют свойства его материала, атмосфера и другие факторы окружающей среды.

«Интеграция различных типов данных — вот что делает CHROMA уникальной», — сказал Мэтьюз. «Речь идет не только о создании лучших алгоритмов, но и о понимании того, как они работают в сложном реальном мире».

Доменно-ориентированное будущее искусственного интеллекта

CHROMA также отражает сдвиг в разработке ИИ от традиционных, модельно-ориентированных подходов к тому, что исследователи называют предметно-ориентированным ИИ. Этот подход с самого начала внедряет экспертные научные знания в процесс разработки ИИ, гарантируя, что конечная система понимает реальный контекст своей миссии, что делает ИИ более надежным.

«Эта парадигма отвечает на вопрос «почему?», лежащий в основе данных. Применимость и надежность в реальной жизни во многом зависят от понимания контекста проблемы и использования специализированного человеческого опыта», — сказал Доктор. «Эксперимент ROCX является ярким примером предметно-ориентированного ИИ. Мы не просто собираем необработанную информацию — мы создаем набор данных, основанный на глубоком понимании целевых материалов, их среды и датчиков, собирающих их, что делает полученные модели ИИ более эффективными».