No, non è un gadget Q cancellato da qualche film di Pierce Brosnan 007 in fase avanzata. I ricercatori hanno davvero creato una patch che potrebbe mascherare efficacemente i veicoli aerei dall'A.I. sistemi di riconoscimento di immagini progettati per identificare autonomamente oggetti militari.
La tecnologia, sviluppata dai ricercatori dell’Organizzazione olandese per la ricerca scientifica applicata, è in grado di ingannare costantemente lo stato dell’arte YOLO (Guardi solo una volta) sistema di rilevamento degli oggetti in tempo reale. E, potenzialmente, anche altri. Potrebbe essere usato aiutare a difendere gli aerei da combattimento dai droni nemici.
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“Abbiamo dimostrato che una toppa relativamente piccola, circa il 10% delle dimensioni dell’aereo, è efficace nel mimetizzare l’intero aereo contro il rilevamento automatico”, ha detto a Digital Trends Ajaya Adhikari, uno dei ricercatori del progetto. "Queste piccole toppe sembrano essere una soluzione più pratica per mimetizzarsi che coprire l'intero aereo."
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Le toppe high-tech rappresentano una svolta diversa nel mimetismo: un tipo di travestimento che ha lo scopo di ingannare la visione della macchina, piuttosto che quella umana. Negli ultimi anni, la ricerca nel campo chiamato “Adversarial A.I.” ha continuato a crescere. IA avversaria è in grado di sfruttare le vulnerabilità nel modo in cui A.I. i sistemi guardano le immagini e le classificano. Gli esempi precedenti includono il lavoro di ricercatori che sono riusciti a ottenere un sistema di riconoscimento delle immagini classificare una tartaruga stampata in 3D come una pistola e una palla da baseball come un espresso semplicemente modificando il disegno della loro superficie.
“Per quanto ne sappiamo, siamo i primi ad aver esplorato l’A.I. tecniche per mimetizzarsi sorveglianza aerea”, ha detto a Digital Richard den Hollander, l’altro ricercatore capo di questo ultimo progetto Tendenze. “I risultati del nostro lavoro mostrano che il camuffamento antagonista può essere considerato una potenziale alternativa al camuffamento tradizionale quando si utilizzano modelli di deep learning per l’analisi automatica”.
In un abstract che descrive il loro lavoro, i ricercatori notano quanto segue: “I nostri risultati mostrano che gli attacchi patch avversari costituiscono un approccio realistico alternativa alle tradizionali attività di mimetizzazione, e dovrebbe quindi essere considerata nell'analisi automatizzata della sorveglianza aerea immagini."
Tuttavia, non aspettatevi che i militari inizino già ad applicare queste toppe su aerei e droni. I ricercatori hanno affermato che sono ancora necessarie ulteriori ricerche per convalidare l’approccio. Ciò includerà l’esecuzione di test sul campo con una patch contraddittoria stampata su oggetti reali in viste aeree, oltre allo studio dell’effetto del camuffamento su altri modelli di rilevamento.
Un documento che descrive il lavoro, intitolato “Adversarial Patch Camouflage Against Aerial Detection”, lo è disponibile per la lettura online.
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