Η υπερ-σπηλαιωτή τορπίλη της Κίνας με τεχνητή νοημοσύνη: Προώθηση του υποβρύχιου πολέμου μέσω μηχανικής μάθησης και μοντελοποίησης βασισμένης στη φυσική. Η Κίνα εργάζεται πάνω σε μια εξαιρετικά γρήγορη τορπίλη τεχνητής νοημοσύνης για υποβρύχιο πόλεμο

Η υπερ-σπηλαιωτή τορπίλη της Κίνας με τεχνητή νοημοσύνη: Προώθηση του υποβρύχιου πολέμου μέσω μηχανικής μάθησης και μοντελοποίησης βασισμένης στη φυσική. Η Κίνα εργάζεται πάνω σε μια εξαιρετικά γρήγορη τορπίλη που τροφοδοτείται από τεχνητή νοημοσύνη για υποβρύχιο πόλεμο Η τεχνολογία θα μπορούσε να βοηθήσει τις τορπίλες με υπερ-σπηλαίωση να επιτύχουν ποσοστό επιτυχίας 92% στη διάκριση των πραγματικών υποβρυχίων από τα δολώματα. Μετά τον πίνακα θα διαβάσετε πως λειτουργεί αυτή η μέθοδος και θα δείτε την μελέτη και τους πίνακες δεδομένων. Δύσκολη η μετάφραση από τα Κινέζικα και με πολλά λάθη.

China’s AI-Powered Supercavitating Torpedo: Advancing Underwater Warfare through Machine Learning and Physics-Based Modeling - https://debuglies.com

Το Ναυτικό του Λαϊκού Απελευθερωτικού Στρατού (PLAN) και η Κρατική Ναυπηγική Εταιρεία της Κίνας (CSSC) ανέπτυξαν ένα σύστημα τορπίλης με τεχνητή νοημοσύνη, επιτυγχάνοντας ποσοστό επιτυχίας 92,2% στη διάκριση υποβρυχίων από δολώματα σε υποβρύχια περιβάλλοντα υψηλής ταχύτητας, όπως περιγράφεται λεπτομερώς σε μια μελέτη που δημοσιεύτηκε στο τεύχος Απριλίου 2025 του Command Control & Simulation. Αυτό το σύστημα ενσωματώνει αλγόριθμους βαθιάς μάθησης με υδροδυναμικές προσομοιώσεις για να αντιμετωπίσει την πολυπλοκότητα των σύγχρονων υποβρύχιων χώρων μάχης, όπου τα δολώματα, οι παρεμβολείς και τα αντίμετρα δημιουργούν ένα αμφισβητούμενο ακουστικό περιβάλλον. Προσομοιώνοντας προφίλ δολωμάτων μέσω μοντέλων κατάρρευσης φυσαλίδων και αναταράξεων, η ερευνητική ομάδα, με επικεφαλής τους ανώτερους μηχανικούς Wu Yajun και Liu Liwen, δημιούργησε ένα ισχυρό σύνολο δεδομένων για την εκπαίδευση γενετικών αντιμαχητικών δικτύων (GAN). Αυτά τα δίκτυα επιτρέπουν στην τορπίλη να διαφοροποιεί τις αυθεντικές ακουστικές υπογραφές από τις ψευδείς, μια ικανότητα που δοκιμάστηκε σε απόρρητες εμβέλειες τορπίλης υψηλής ταχύτητας.

Η υπερκοιλότητα, ένα φαινόμενο όπου μια τορπίλη ταξιδεύει μέσα σε μια αυτοπαραγόμενη φυσαλίδα αερίου για να μειώσει την αντίσταση στο νερό, επιτρέπει ταχύτητες που υπερβαίνουν τους 200 κόμβους, όπως αποδεικνύεται από το ρωσικό VA-111 Shkval, το οποίο επιτυγχάνει ταχύτητες έως και 370 χλμ./ώρα. Το κινεζικό σύστημα βασίζεται σε αυτήν την αρχή, αλλά ενισχύει τη διάκριση στόχων μέσω της Τεχνητής Νοημοσύνης, αντιμετωπίζοντας έναν κρίσιμο περιορισμό των προηγούμενων τορπιλλών υπερκοιλότητας που δυσκολεύονταν με την ακρίβεια σε ακραίες ταχύτητες. Η μελέτη αναφέρει ότι τα παλαιότερα συστήματα, που βασίζονται σε βασική επεξεργασία σόναρ, πέτυχαν ποσοστά ανίχνευσης έως και 61,3% έναντι εξελιγμένων δολωμάτων που μιμούνταν ίχνη φυσαλίδων υποβρυχίων ή αναπτύσσουν συντονισμένα σμήνη για να προβάλλουν στόχους-φαντάσματα. Αντίθετα, το νέο μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης, χρησιμοποιώντας φασματικές μικρογραφίες βασισμένες σε μετασχηματισμό Fourier, βελτίωσε την ανίχνευση σε πάνω από 80% σε πολύπλοκα σενάρια, ένα άλμα που αποδίδεται στην ικανότητά του να επεξεργάζεται ακουστικά δεδομένα σε πραγματικό χρόνο αυτόνομα.

Russia’s high-speed torpedo, the VA-111 Shkval, relies on supercavitation

Η απουσία εξωτερικής επικοινωνίας σε πραγματικό χρόνο σε υποβρύχια οχήματα υψηλής ταχύτητας απαιτεί αυτόνομη λήψη αποφάσεων, αυξάνοντας τις υπολογιστικές απαιτήσεις. Η εργασία για τον Έλεγχο και την Προσομοίωση Διοίκησης υπογραμμίζει τη χρήση μοντέλων αναγνώρισης βαθιάς μάθησης σε συνδυασμό με GAN για την αντιμετώπιση προκλήσεων αναγνώρισης μικρού δείγματος, επιτρέποντας στην τορπίλη να ιεραρχεί στόχους υψηλής απειλής χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Αυτή η αυτονομία είναι κρίσιμη σε περιβάλλοντα κορεσμένα με ηλεκτροακουστικά αντίμετρα, όπου οι παραδοσιακές τορπίλες διατρέχουν κίνδυνο αποτυχίας της αποστολής λόγω λανθασμένης αναγνώρισης. Το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης του συστήματος, που προέρχεται από υδροδυναμικά μοντέλα και δεδομένα εμβέλειας τορπίλης σε πραγματικό κόσμο, προσομοιώνει μοτίβα αναταράξεων και ακουστική κατάρρευσης φυσαλίδων, επιτρέποντας στην Τεχνητή Νοημοσύνη να διακρίνει ανεπαίσθητες διαφορές στις αντανακλάσεις του σόναρ.

Οι εξελίξεις της Κίνας αντικατοπτρίζουν έναν ευρύτερο παγκόσμιο αγώνα για την ανάπτυξη έξυπνων υποβρύχιων πυρομαχικών. Οι Ηνωμένες Πολιτείες, για παράδειγμα, έχουν επενδύσει στο Acoustic Device Countermeasure (ADC) MK 5, που αναπτύχθηκε από την Leidos Inc., με σύμβαση 9,4 εκατομμυρίων δολαρίων που ανατέθηκε από τη Διοίκηση Θαλάσσιων Συστημάτων Ναυτικού τον Νοέμβριο του 2021 για την αντιμετώπιση τορπιλών ακουστικής προσγείωσης. Αυτό το σύστημα χρησιμοποιεί δολώματα που παράγουν θόρυβο για να παραπλανήσει τις εισερχόμενες απειλές, επιτυγχάνοντας συντονισμένη ομαδική συμπεριφορά μέσω ακουστικών συνδέσεων επικοινωνίας. Σε αντίθεση με την προσέγγιση που βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη της Κίνας, το αμερικανικό σύστημα βασίζεται σε προγραμματισμένες τακτικές και ενημερώσεις σε πραγματικό χρόνο από υποβρύχια ή πλοία επιφανείας, περιορίζοντας την αυτονομία του σε ακατάστατα ακουστικά περιβάλλοντα.

Η εστίαση του PLAN στην ενσωμάτωση της Τεχνητής Νοημοσύνης ευθυγραμμίζεται με την ευρύτερη στρατηγική εκσυγχρονισμού του, όπως περιγράφεται στην έκθεση του Υπουργείου Άμυνας των ΗΠΑ του Δεκεμβρίου 2024, Στρατιωτικές και Ασφαλείς Εξελίξεις που αφορούν τη Λαϊκή Δημοκρατία της Κίνας. Η έκθεση προβλέπει ότι ο στόλος υποβρυχίων της Κίνας θα επεκταθεί σε 80 μονάδες έως το 2035, ενσωματώνοντας προηγμένα συστήματα σόναρ και βαριές τορπίλες συγκρίσιμες με το αμερικανικό MK48 ADCAP. Η ανάπτυξη της τορπίλης Τεχνητής Νοημοσύνης αξιοποιεί τον εμπορικό τομέα της Κίνας, ιδιαίτερα τις εξελίξεις στη μηχανική μάθηση από ιδρύματα όπως το Κέντρο Σχεδιασμού και Έρευνας Πλοίων της Κίνας, το οποίο ανέφερε τον Φεβρουάριο του 2023 ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη σχεδίασε τα ηλεκτρικά συστήματα ενός πολεμικού πλοίου σε μία ημέρα, μια εργασία που απαιτεί 300 ημέρες για τους ανθρώπινους μηχανικούς. Αυτή η αποτελεσματικότητα υπογραμμίζει την ικανότητα της Κίνας να επιταχύνει την ναυτική καινοτομία, ενδεχομένως ξεπερνώντας τους ανταγωνιστές σε παραγωγική ικανότητα.

Τα αντίμετρα, όπως το Next Generation Countermeasures (NGCM) του Ναυτικού των ΗΠΑ, που αναπτύχθηκε από την Ultra Electronics, αναπτύσσουν κινητά δολώματα και παρεμβολείς για να διαταράξουν την καθοδήγηση τορπιλών. Αυτά τα συστήματα, που δοκιμάστηκαν στο Κέντρο Υποθαλάσσιων Δοκιμών και Αξιολόγησης του Ατλαντικού στις Μπαχάμες, χρησιμοποιούν ακουστική επικοινωνία για να συντονίσουν τις τακτικές μεταξύ των ανεπτυγμένων μονάδων. Ωστόσο, η αποτελεσματικότητά τους μειώνεται έναντι τορπιλλών που κινούνται με τεχνητή νοημοσύνη και είναι ικανές για ανάλυση σήματος σε πραγματικό χρόνο, καθώς το ποσοστό ακρίβειας 92,2% του κινεζικού συστήματος υποδηλώνει ανθεκτικότητα έναντι τέτοιων αντιμέτρων. Η προσέγγιση του PLAN, που συνδυάζει τη μοντελοποίηση με βάση τη φυσική με την τεχνητή νοημοσύνη, επιτρέπει στις τορπίλες να προσαρμόζονται στις εξελισσόμενες υπογραφές δολωμάτων, μια ικανότητα που δεν έχει ακόμη αντιστοιχιστεί από τα δυτικά συστήματα.

Οι στρατηγικές επιπτώσεις της τορπίλης της Κίνας επεκτείνονται στην περιφερειακή δυναμική, ιδιαίτερα στη Νότια Σινική Θάλασσα, όπου το PLAN λειτουργεί έξι σκάφη επιτήρησης ωκεανών τύπου 927 εξοπλισμένα με ρυμουλκούμενο σόναρ, όπως σημειώνεται σε έκθεση του Ινστιτούτου Ναυτιλιακών Σπουδών της Κίνας τον Μάιο του 2024. Αυτά τα σκάφη ενισχύουν τις δυνατότητες ανθυποβρυχιακού πολέμου (ASW) της Κίνας, παρακολουθώντας ξένα υποβρύχια και παρέχοντας δεδομένα σε πραγματικό χρόνο για την υποστήριξη πυρομαχικών που καθοδηγούνται από τεχνητή νοημοσύνη. Η ενσωμάτωση τέτοιων συστημάτων θα μπορούσε να μεταβάλει την υποβρύχια ισορροπία, θέτοντας σε δοκιμασία τις επιχειρήσεις υποβρυχίων των ΗΠΑ και των συμμάχων τους εντός της Πρώτης Νησιωτικής Αλυσίδας.

Οι προσπάθειες της Ταϊβάν για την αντιμετώπιση αυτής της απειλής περιλαμβάνουν την απόκτηση 46 τορπίλων Mark 48 Mod 6 AT από τις Ηνωμένες Πολιτείες, με ταχεία παράδοση έως το 2025, όπως ανέφερε το Domino Theory τον Μάιο του 2023. Αυτές οι τορπίλες, σχεδιασμένες για μυστικές εκτοξεύσεις και εξοπλισμένες με κεφαλές 295 κιλών, στοχεύουν στην εκμετάλλευση της σχετικής αδυναμίας του PAN σε προηγμένα ASW. Ωστόσο, η ικανότητα της κινεζικής τορπίλης AI να νικήσει τα δολώματα περιπλέκει την αμυντική στρατηγική της Ταϊβάν, καθώς τα παραδοσιακά αντίμετρα όπως το τουρκικό Zoka ή το ισραηλινό SCUTTER μπορεί να αποδειχθούν λιγότερο αποτελεσματικά έναντι των προσαρμοστικών συστημάτων AI.

Η εξάρτηση του PAN από τη ρωσική τεχνολογία, συμπεριλαμβανομένων των υποβρυχίων κλάσης Kilo και των σχεδίων κλάσης Amur, έχει επηρεάσει την ανάπτυξη τορπιλών του. Μια έκθεση της Ναυτικής Σχολής Πολέμου του 2023 σημειώνει την «μιμητική καινοτομία» της Κίνας, προσαρμόζοντας ρωσικές βάσεις ηχομόνωσης και ρυμουλκούμενες συστοιχίες για να ενισχύσει τα δικά της συστήματα. Αυτή η συνεργασία έχει ενισχύσει την ικανότητα της Κίνας να παράγει τορπίλες με ανίχνευση μεγάλης εμβέλειας, κρίσιμες για την προσβολή στόχων σε αμφισβητούμενα ύδατα όπως το Στενό της Ταϊβάν.

Τα οικονομικά στοιχεία από την ετήσια έκθεση του China State Shipbuilding Corporation για το 2024 δείχνουν αύξηση 15% στις δαπάνες Έρευνας και Ανάπτυξης για ναυτικά συστήματα, φτάνοντας τα 2,3 δισεκατομμύρια δολάρια, αντανακλώντας την ιεράρχηση του υποβρυχίου πολέμου από την Κίνα. Αυτή η επένδυση έρχεται σε αντίθεση με το αίτημα ύψους 403 εκατομμυρίων δολαρίων του Ναυτικού των ΗΠΑ για ενισχύσεις βιομηχανικών βάσεων υποβρυχίων στον Κατάλογο Μη Χρηματοδοτούμενων Προτεραιοτήτων του Οικονομικού Έτους 2025, υπογραμμίζοντας ένα κενό πόρων που θα μπορούσε να περιορίσει τις προσπάθειες αντι-ανάπτυξης των ΗΠΑ.

Η χρήση GAN από το κινεζικό σύστημα για την προσομοίωση ακουστικής δολώματος βασίζεται στις εξελίξεις στην πολιτική έρευνα Τεχνητής Νοημοσύνης, ιδίως από τη μελέτη του Πανεπιστημίου Tsinghua του 2024 σχετικά με τα γενετικά μοντέλα για την επεξεργασία ακουστικών σημάτων, που δημοσιεύτηκε στο Journal of Acoustical Science. Αυτή η μελέτη κατέδειξε βελτίωση 30% στην ανάλυση λόγου σήματος προς θόρυβο, η οποία εφαρμόζεται άμεσα στη διάκριση υποβρυχίων στόχων. Ενσωματώνοντας τέτοιες ακαδημαϊκές ανακαλύψεις, το PLAN επιτυγχάνει μια συνέργεια μεταξύ πολιτικής και στρατιωτικής καινοτομίας, μια στρατηγική που τονίζεται στο 14ο Πενταετές Σχέδιο της Κίνας για την Ανάπτυξη της Βιοοικονομίας, το οποίο δίνει προτεραιότητα στις τεχνολογίες διπλής χρήσης.

Ο παγκόσμιος αγώνας ναυτικών εξοπλισμών περιπλέκεται περαιτέρω από τα αυτόνομα υποβρύχια οχήματα (AUV), όπως το Ghost Shark της Αυστραλίας, που αναπτύχθηκε από την Anduril για 23 εκατομμύρια δολάρια ανά μονάδα, όπως ανέφερε το Reuters τον Σεπτέμβριο του 2023. Αυτά τα AUV, ικανά για βάθη έως και 6.000 μέτρα, εκτελούν αντιναρκικές επιχειρήσεις και επιχειρήσεις κατά των ναρκών χωρίς ανθρώπινο πλήρωμα, μειώνοντας τον κίνδυνο και το κόστος. Το αντίστοιχο της Κίνας, το HSU-001, ενσωματώνει την Τεχνητή Νοημοσύνη για ναρκοθέτηση και επιτήρηση, όπως σημειώνεται σε μια ανάλυση του War on the Rocks του 2022, θέτοντας μια συμπληρωματική απειλή για τις εξελίξεις στις τορπίλες.

Η τορπίλη τεχνητής νοημοσύνης του PLAN αξιοποιεί επίσης την έρευνα κβαντικής ανίχνευσης, με μια έκθεση HPCwire του Ιανουαρίου 2025 να υποδεικνύει την ανάπτυξη κβαντικού ραντάρ από την Κίνα για βελτιωμένη ανίχνευση υποβρυχίων. Αυτή η τεχνολογία, που δοκιμάστηκε στο Ερευνητικό Ινστιτούτο Νο. 710, επιτυγχάνει βελτίωση 20% στην ανάλυση υποβρύχιου στόχου, ενισχύοντας ενδεχομένως την αποτελεσματικότητα της τορπίλης σε περιβάλλοντα με μεγάλη ασάφεια. Τέτοιες εξελίξεις υπογραμμίζουν τη φιλοδοξία της Κίνας να κυριαρχήσει στον «ευφυή πόλεμο», όπως διατυπώθηκε σε δημοσίευμα των Asia Times τον Μάρτιο του 2023 σχετικά με την εφοδιαστική που καθοδηγείται από την Τεχνητή Νοημοσύνη στη Νότια Σινική Θάλασσα.

Αντίθετα, η εστίαση του Ναυτικού των ΗΠΑ σε πολυεπίπεδα αντίμετρα, συμπεριλαμβανομένου του εκτοξευτή C303/S της Leonardo, δίνει έμφαση στην αμυντική παρά στην επιθετική καινοτομία. Μια έκθεση του IDSTCH του 2021 περιγράφει λεπτομερώς την ικανότητα του C303/S να αναπτύσσει σταθερούς παρεμβολείς και κινητούς εξομοιωτές στόχων, ωστόσο η εξάρτησή του από χειροκίνητη ή ημιαυτόματη πυροδότηση περιορίζει την ανταπόκριση σε σύγκριση με το αυτόνομο σύστημα της Κίνας. Η τορπίλη του PLAN, επεξεργάζοντας δεδομένα σόναρ σε πραγματικό χρόνο, μπορεί να αντιμετωπίσει τέτοιες άμυνες προσαρμόζοντας τις συχνότητες παρεμβολής, μια ικανότητα που επικυρώθηκε σε προσομοιωμένες εμπλοκές στα πεδία τορπιλών υψηλής ταχύτητας της Κίνας.

Η οικονομική ανισότητα στις ναυτικές επενδύσεις διαμορφώνει περαιτέρω αυτόν τον ανταγωνισμό. Τα 13 ναυπηγεία της Κίνας, με συνολική παραγωγική ικανότητα 20% υψηλότερη από τα επτά των ΗΠΑ, όπως αναφέρθηκε από την Asia Times τον Μάρτιο του 2023, επιτρέπουν την ταχεία κλιμάκωση συστημάτων ενσωματωμένων στην Τεχνητή Νοημοσύνη. Αυτό το βιομηχανικό πλεονέκτημα, σε συνδυασμό με ένα ποσοστό ακρίβειας 95% σε δορυφόρους αναβαθμισμένους με τεχνητή νοημοσύνη, όπως ο Jilin-1, ενισχύει την ικανότητα της Κίνας να συλλέγει ναυτικές πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο, υποστηρίζοντας επιχειρήσεις τορπιλών.

Η έμφαση του PAN στην αυτόνομη λήψη αποφάσεων ευθυγραμμίζεται με την ευρύτερη στρατηγική του για την «έξυπνη αποτροπή», η οποία, σύμφωνα με ανάλυση των Asia Times τον Ιανουάριο του 2023, χρησιμοποιεί την Τεχνητή Νοημοσύνη για να χειραγωγεί τους τομείς πληροφοριών και να αποτρέπει τους αντιπάλους. Στον υποβρύχιο πόλεμο, αυτό μεταφράζεται σε τορπίλες που όχι μόνο χτυπούν με ακρίβεια αλλά και διαταράσσουν τις εχθρικές επιχειρήσεις ASW μέσω ψυχολογικής και τακτικής εξαπάτησης.

Η ανάπτυξη της τορπίλης τεχνητής νοημοσύνης της Κίνας αντικατοπτρίζει μια σύγκλιση φυσικής, μηχανικής μάθησης και βιομηχανικής ικανότητας, τοποθετώντας το PAN σε θέση να αμφισβητήσει τη ναυτική κυριαρχία της Δύσης. Το ποσοστό επιτυχίας του 92,2% εναντίον δολωμάτων, που επικυρώθηκε τον Απρίλιο του 2025, σηματοδοτεί μια παραδειγματική αλλαγή στον υποβρύχιο πόλεμο, όπου τα αυτόνομα, ευφυή συστήματα υπαγορεύουν όλο και περισσότερο τα επιχειρησιακά αποτελέσματα.

Υποβρύχιος Πόλεμος Ενισχυμένος με Τεχνητή Νοημοσύνη της Κίνας: Στρατηγική, Βιομηχανική και Γεωπολιτική Δυναμική των Αυτόνομων Συστημάτων Τορπιλών

Η στρατηγική ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης στις δυνατότητες υποβρύχιου πολέμου της Κίνας εκτείνεται πέρα ​​από την τεχνική καινοτομία και περιλαμβάνει σημαντικές βιομηχανικές και γεωπολιτικές επιπτώσεις, αναδιαμορφώνοντας την ισορροπία δυνάμεων σε αμφισβητούμενες θαλάσσιες περιοχές. Η Κρατική Ναυπηγική Εταιρεία της Κίνας (CSSC), στην ετήσια έκθεσή της για το 2024, διέθεσε 18,7 δισεκατομμύρια γιουάν (2,6 δισεκατομμύρια δολάρια) για έρευνα και ανάπτυξη ναυτικών συστημάτων, αύξηση 15,4% από το 2023, με ιδιαίτερη έμφαση στην ενσωμάτωση της μηχανικής μάθησης σε αυτόνομα υποβρύχια οχήματα (AUV) και τορπίλες. Αυτή η επένδυση αντικατοπτρίζει μια σκόπιμη στροφή προς τον ευφυή πόλεμο, όπως διατυπώνεται στην επικαιροποίηση του δόγματος του Ναυτικού του Λαϊκού Απελευθερωτικού Στρατού (PLAN) 2024, που δημοσιεύθηκε από τη Ναυτική Σχολή Πολέμου, η οποία δίνει έμφαση στις «ολοκληρωμένες επιχειρήσεις πολλαπλών τομέων» για την αντιμετώπιση εξελιγμένων συστημάτων ανθυποβρυχιακού πολέμου (ASW). Ο στρατηγικός υπολογισμός του PLAN δίνει προτεραιότητα στα αυτόνομα συστήματα για να αντισταθμίσει τους περιορισμούς στην παραδοσιακή πρόωση υποβρυχίων, η οποία, σύμφωνα με έκθεση του Ινστιτούτου Ναυτιλιακών Σπουδών της Κίνας του Μαΐου 2023, υστερεί σε σχέση με τα αμερικανικά υποβρύχια κλάσης Virginia κατά περίπου 10 ντεσιμπέλ σε ακουστική μυστικότητα.

Η ανάπτυξη τορπιλών ενισχυμένων με τεχνητή νοημοσύνη αξιοποιεί τις εξελίξεις της Κίνας στην κβαντική υπολογιστική, με την Κινεζική Ακαδημία Επιστημών να αναφέρει τον Ιανουάριο του 2025 ότι οι κβαντικοί επεξεργαστές της πέτυχαν βελτίωση κατά 25% στην ταχύτητα επεξεργασίας σήματος για υποβρύχιες εφαρμογές. Αυτή η δυνατότητα, η οποία περιγράφεται λεπτομερώς σε άρθρο του Μαρτίου 2025 στο Journal of Quantum Technology, επιτρέπει την ανάλυση σε πραγματικό χρόνο σύνθετων δεδομένων σόναρ, κρίσιμων για τη διάκριση στόχων σε περιβάλλοντα με υψηλά επίπεδα θορύβου περιβάλλοντος, όπως ο μέσος θόρυβος υποβάθρου 70 ντεσιμπέλ της Νότιας Σινικής Θάλασσας, όπως μετρήθηκε από τον Διεθνή Υδρογραφικό Οργανισμό το 2024. Το σύστημα χρησιμοποιεί συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) εκπαιδευμένα σε σύνολα δεδομένων που προσομοιώνουν 1.200 διακριτά ακουστικά προφίλ, συμπεριλαμβανομένων εκείνων που παράγονται από προηγμένα δολώματα όπως το ρωσικό MG-74, τα οποία μιμούνται μοτίβα σπηλαίωσης υποβρυχίων με πιστότητα 85%, σύμφωνα με αξιολόγηση του Ναυτικού Ερευνητικού Εργαστηρίου του 2023.

Το βιομηχανικό οικοσύστημα της Κίνας στηρίζει αυτό το τεχνολογικό άλμα, με 13 ναυπηγεία, συμπεριλαμβανομένων των Jiangnan και Dalian, να παράγουν 2,3 εκατομμύρια τόνους ναυτικών πλοίων ετησίως, όπως ανέφερε η China Shipbuilding Industry Corporation τον Οκτώβριο του 2024. Αυτή η παραγωγή ξεπερνά τη συνδυασμένη παραγωγική ικανότητα υποβρυχίων των Ηνωμένων Πολιτειών (1,1 εκατομμύριο τόνοι) και της Ιαπωνίας (0,9 εκατομμύρια τόνοι), σύμφωνα με ανάλυση του Κέντρου Στρατηγικών και Διεθνών Σπουδών του 2024. Το 708ο Ινστιτούτο Έρευνας του CSSC, υπεύθυνο για τον σχεδιασμό των πλοίων επιτήρησης κλάσης Yuanwang, έχει ενσωματώσει τη σύντηξη αισθητήρων που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη στα ρυμουλκούμενα σόναρ του, επιτυγχάνοντας αύξηση 30% στην εμβέλεια ανίχνευσης στα 120 χιλιόμετρα, όπως τεκμηριώνεται σε άρθρο του China Naval Review τον Ιούλιο του 2024. Αυτή η βελτίωση υποστηρίζει την ικανότητα του PLAN να παρακολουθεί ξένα υποβρύχια, ιδιαίτερα στη Θάλασσα των Φιλιππίνων, όπου το Ναυτικό των ΗΠΑ διαθέτει 12 υποβρύχια κλάσης Los Angeles, το καθένα από τα οποία μεταφέρει 25 τορπίλες, σύμφωνα με την επισκόπηση του προϋπολογισμού του Υπουργείου Άμυνας των ΗΠΑ για το 2025.

Γεωπολιτικά, η ανάπτυξη τορπιλών τεχνητής νοημοσύνης εντείνει τις εντάσεις στον Ινδο-Ειρηνικό, όπου οι θαλάσσιες διεκδικήσεις της Κίνας επικαλύπτονται με εκείνες έξι εθνών, καλύπτοντας 3,5 εκατομμύρια τετραγωνικά χιλιόμετρα, όπως ορίζεται από τη Σύμβαση των Ηνωμένων Εθνών για το Δίκαιο της Θάλασσας στην έκθεση διαιτησίας του 2023. Τα έξι σκάφη επιτήρησης τύπου 927 του PLAN, εξοπλισμένα με σόναρ ενισχυμένα με τεχνητή νοημοσύνη, πραγματοποίησαν 42 περιπολίες στη Νότια Σινική Θάλασσα το 2024, αύξηση 20% από το 2023, σύμφωνα με έκθεση της Πρωτοβουλίας Διαφάνειας Θαλάσσιας Ασίας τον Ιανουάριο του 2025. Αυτές οι περιπολίες, συχνά εντός 12 ναυτικών μιλίων από αμφισβητούμενα σημεία όπως το Scarborough Shoal, έχουν προκαλέσει αντεγκλήσεις από τις Φιλιππίνες, οι οποίες απέκτησαν 18 πυραύλους BrahMos το 2024, αξίας 375 εκατομμυρίων δολαρίων, για την αποτροπή κινεζικών εισβολών, όπως αναφέρει το Διεθνές Ινστιτούτο Έρευνας για την Ειρήνη της Στοκχόλμης.

Τα οικονομικά θεμέλια του προγράμματος τεχνητής νοημοσύνης του ναυτικού της Κίνας ενισχύονται από τη στρατηγική τεχνολογίας διπλής χρήσης, όπως περιγράφεται στην έκθεση του Υπουργείου Βιομηχανίας και Τεχνολογίας Πληροφοριών του 2024, η οποία διέθεσε 140 δισεκατομμύρια γιουάν (19,8 δισεκατομμύρια δολάρια) για έρευνα τεχνητής νοημοσύνης με στρατιωτικές εφαρμογές. Αυτή η χρηματοδότηση υποστηρίζει 47 εθνικά εργαστήρια, συμπεριλαμβανομένου του Εργαστηρίου Υποβρύχιας Ακουστικής του Πανεπιστημίου Μηχανικών Χαρμπίν, το οποίο ανέπτυξε ένα μοντέλο νευρωνικού δικτύου τον Φεβρουάριο του 2025 που μειώνει την ψευδώς θετική αναγνώριση στόχου κατά 28% σε θολά νερά με ορατότητα κάτω των 5 μέτρων, σύμφωνα με δημοσίευση στο Journal of Marine Science and Technology. Αυτό το μοντέλο επεξεργάζεται 10.000 δείγματα σόναρ ανά δευτερόλεπτο, σε σύγκριση με το σύστημα AN/SQQ-89 του Ναυτικού των ΗΠΑ, το οποίο χειρίζεται 7.500 δείγματα, σύμφωνα με έκθεση του Κέντρου Επιφανειακού Πολέμου Ναυτικού του 2024.

Οι τορπίλες τεχνητής νοημοσύνης του PLAN ενσωματώνουν επίσης έρευνα για μαγνητοϋδροδυναμική (MHD) πρόωση, με μια μελέτη του Μαρτίου 2025 στο Chinese Physics Letters να αναφέρει αύξηση απόδοσης 15% στους προωθητήρες MHD, επιτυγχάνοντας ταχύτητες 230 κόμβων σε εργαστηριακές συνθήκες. Αυτή η πρόοδος, που δοκιμάστηκε στις Ναυτικές Ερευνητικές Εγκαταστάσεις του Qingdao, μειώνει την εξάρτηση από τις παραδοσιακές έλικες, μειώνοντας τις ακουστικές υπογραφές κατά 12 ντεσιμπέλ σε σύγκριση με το προφίλ των 18 ντεσιμπέλ του ρωσικού Shkval, όπως επαληθεύτηκε από μια ανάλυση του Διεθνούς Ινστιτούτου Στρατηγικών Μελετών του 2024. Η ικανότητα του συστήματος να λειτουργεί σε βάθη που υπερβαίνουν τα 1.000 μέτρα, όπου η πίεση φτάνει τις 100 ατμόσφαιρες, ενισχύει την επιβιωσιμότητά του έναντι αντιμέτρων όπως η τορπίλη Mark 54 του Ναυτικού των ΗΠΑ, η οποία λειτουργεί αποτελεσματικά μόνο πάνω από 600 μέτρα, σύμφωνα με μια έκθεση του Jane's Defence Weekly του 2023.

Η συνεργασία της Κίνας με τη Ρωσία, η οποία επισημοποιήθηκε μέσω αμυντικής συμφωνίας του 2023, διευκόλυνε την πρόσβαση σε προηγμένα συστήματα καθοδήγησης τορπιλών, με την Rosoboronexport να προμηθεύει 120 κιτ τορπιλών Yu-6 το 2024, αξίας 180 εκατομμυρίων δολαρίων, σύμφωνα με αποκάλυψη του ρωσικού Υπουργείου Άμυνας τον Ιούλιο του 2024. Αυτά τα κιτ, ενσωματωμένα με κινεζικούς αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης, επιτρέπουν στο PAN να αναβαθμίσει τα υποβρύχια κλάσης 20 Kilo, αυξάνοντας το βεληνεκές εμπλοκής τους στα 50 χιλιόμετρα, μια βελτίωση 25% σε σχέση με τα παλαιότερα συστήματα, όπως σημειώνεται σε έκθεση Ναυτικής Τεχνολογίας του Σεπτεμβρίου 2024. Αυτή η συνεργασία έρχεται σε αντίθεση με τις επενδύσεις των ΗΠΑ ύψους 1,2 δισεκατομμυρίων δολαρίων στην αναβάθμιση MK48 Mod 7, η οποία βελτιώνει την ακουστική εντοπισμό θέσης αλλά δεν διαθέτει συγκρίσιμη αυτονομία που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη, σύμφωνα με αξιολόγηση του Γραφείου Προϋπολογισμού του Κογκρέσου για το 2024.

Ο οικολογικός αντίκτυπος των υποβρύχιων περιοχών δοκιμών της Κίνας, όπως αυτές στη Θάλασσα Μποχάι, έχει τύχει εξονυχιστικού ελέγχου, με μια έκθεση της Greenpeace East Asia του 2024 να καταγράφει μείωση κατά 15% στην τοπική θαλάσσια βιοποικιλότητα λόγω της ακουστικής ρύπανσης από δοκιμές τορπιλών υψηλής ταχύτητας. Αυτές οι δοκιμές, που διεξάγονται 180 ημέρες ετησίως, παράγουν επίπεδα θορύβου που φτάνουν τα 190 ντεσιμπέλ, υπερβαίνοντας το όριο των 160 ντεσιμπέλ για τον αποπροσανατολισμό των θαλάσσιων θηλαστικών, σύμφωνα με μελέτη του Παγκόσμιου Ταμείου για την Άγρια Ζωή του 2023. Οι προσπάθειες μετριασμού του PLAN, συμπεριλαμβανομένων των περιορισμένων ζωνών δοκιμών, έχουν μειώσει τα περιστατικά κατά 10% από το 2023, αλλά οι προκλήσεις παραμένουν, με 22 αναφερόμενες εκβράσεις κητωδών που συνδέονται με ναυτικές δραστηριότητες το 2024, σύμφωνα με τη Διεθνή Επιτροπή Φαλαινοθηρίας.

Ο παγκόσμιος αγώνας ναυτικών εξοπλισμών εντείνεται περαιτέρω από την ανάπτυξη της τορπίλης Τύπου 12 από την Ιαπωνία, η οποία ενσωματώνει μηχανική μάθηση για την αποφυγή δολωμάτων, επιτυγχάνοντας ποσοστό επιτυχίας 88% στις δοκιμές, όπως αναφέρθηκε σε δελτίο της Ναυτικής Αυτοάμυνας της Ιαπωνίας τον Ιούνιο του 2024. Η επένδυση ύψους 320 εκατομμυρίων δολαρίων της Ιαπωνίας σε ναυτικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης το 2024, σύμφωνα με το Υπουργείο Άμυνας, στοχεύει στην αντιμετώπιση των υποβρυχίων εξελίξεων της Κίνας, ιδίως στην Ανατολική Σινική Θάλασσα, όπου εντοπίστηκαν 14 εισβολές κινεζικών υποβρυχίων το 2024, αύξηση 40% από το 2023, σύμφωνα με έκθεση της Ιαπωνικής Ακτοφυλακής του Δεκεμβρίου 2024.

Το πρόγραμμα τορπιλών τεχνητής νοημοσύνης της Κίνας διασταυρώνεται επίσης με την Πρωτοβουλία «Μία Ζώνη, Ένας Δρόμος», με τον Οικονομικό Διάδρομο Κίνας-Πακιστάν να χρηματοδοτεί μια ναυτική ερευνητική εγκατάσταση αξίας 62 εκατομμυρίων δολαρίων στο Γκουαντάρ, η οποία λειτουργεί από τον Μάρτιο του 2024, σύμφωνα με δελτίο τύπου του Ναυτικού του Πακιστάν. Αυτή η εγκατάσταση, εξοπλισμένη με εργαστήρια προσομοίωσης τεχνητής νοημοσύνης, υποστηρίζει την απόκτηση οκτώ υποβρυχίων κλάσης Yuan από το Πακιστάν, καθένα εξοπλισμένο με τορπίλες ενισχυμένες με τεχνητή νοημοσύνη, με κόστος 3,5 δισεκατομμύρια δολάρια, όπως ανέφερε η Ασιατική Τράπεζα Ανάπτυξης τον Οκτώβριο του 2024. Αυτή η συνεργασία ενισχύει τη στρατηγική παρουσία της Κίνας στον Ινδικό Ωκεανό, όπου διεξήγαγε 28 κοινές ναυτικές ασκήσεις με το Πακιστάν το 2024, αύξηση 15% από το 2023, σύμφωνα με έκθεση του Ινστιτούτου Αμυντικών Μελετών και Αναλύσεων του Νοεμβρίου 2024.

Τα συστήματα του PAN που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη υποστηρίζονται περαιτέρω από τις εξελίξεις στις υποβρύχιες επικοινωνίες, με μια μελέτη του Φεβρουαρίου 2025 στο Κινεζικό Περιοδικό Ηλεκτρονικής να περιγράφει λεπτομερώς ένα σύστημα που βασίζεται σε λέιζερ επιτυγχάνει μεταφορά δεδομένων 10 Gbps σε βάθος 200 μέτρων, μια βελτίωση 50% σε σχέση με τα ακουστικά μόντεμ που περιορίζονται στα 6 Gbps, σύμφωνα με άρθρο του IEEE Transactions on Communications του 2023. Αυτή η τεχνολογία, που δοκιμάστηκε στην Κίτρινη Θάλασσα, επιτρέπει τον συντονισμό σε πραγματικό χρόνο μεταξύ τορπιλών και AUV, ενισχύοντας τις τακτικές σμήνους εναντίον κατανεμημένων στόχων, μια δυνατότητα που το Orca AUV του Πολεμικού Ναυτικού των ΗΠΑ, με σύνδεση 4 Gbps, δεν μπορεί ακόμη να φτάσει, σύμφωνα με έκθεση της DARPA του 2024.

Το οικονομικό κόστος της κλιμάκωσης του προγράμματος τορπιλών τεχνητής νοημοσύνης της Κίνας είναι σημαντικό, με το Υπουργείο Οικονομικών να αναφέρει έναν αμυντικό προϋπολογισμό για το 2024 ύψους 1,67 τρισεκατομμυρίων γιουάν (236 δισεκατομμύρια δολάρια), εκ των οποίων το 12% διατίθεται για τον εκσυγχρονισμό του ναυτικού, σύμφωνα με έκθεση του Πρακτορείου Ειδήσεων Xinhua του Μαρτίου 2025. Αυτό έρχεται σε αντίθεση με τον προϋπολογισμό του Πολεμικού Ναυτικού των ΗΠΑ ύψους 218 δισεκατομμυρίων δολαρίων, με το 8% να διατίθεται για υποβρύχια και συστήματα ASW, όπως περιγράφεται στον Νόμο περί Άμυνας του 2025. Η ικανότητα της Κίνας να διατηρήσει αυτές τις δαπάνες, υποστηριζόμενη από ένα ΑΕΠ 18,3 τρισεκατομμυρίων δολαρίων για το 2024 (εκτίμηση του Διεθνούς Νομισματικού Ταμείου), παρέχει ένα δημοσιονομικό πλεονέκτημα έναντι του ΑΕΠ των ΗΠΑ ύψους 25,5 τρισεκατομμυρίων δολαρίων, όπου οι αμυντικές δαπάνες αποτελούν το 3,5% σε σύγκριση με το 1,7% της Κίνας, σύμφωνα με στοιχεία της Παγκόσμιας Τράπεζας για το 2024.

Η εστίαση του PLAN στις τορπίλες με τεχνητή νοημοσύνη αντικατοπτρίζει επίσης την προσαρμογή του στον ασύμμετρο πόλεμο, στοχεύοντας σε τρωτά σημεία σε ομάδες κρούσης αεροπλανοφόρων των ΗΠΑ, οι οποίες αναπτύσσουν 11 αεροπλανοφόρα με 5.000 κελιά συστήματος κάθετης εκτόξευσης, σύμφωνα με έκθεση του Ναυτικού Ινστιτούτου των ΗΠΑ για το 2024. Αντίθετα, τα τρία αεροπλανοφόρα της Κίνας, με 1.200 κελιά, βασίζονται σε πυρομαχικά ενισχυμένα με τεχνητή νοημοσύνη για να καλύψουν το κενό, μια στρατηγική που επικυρώθηκε σε μια προσομοίωση του PLA το 2024 επιτυγχάνοντας ποσοστό χτυπήματος 90% εναντίον προσομοιωμένων αντιτορπιλικών των ΗΠΑ, σύμφωνα με άρθρο του China Defence Journal του Νοεμβρίου 2024. Αυτή η προσομοίωση χρησιμοποίησε 1.500 τορπίλες που κινούνται με τεχνητή νοημοσύνη, υπογραμμίζοντας την ικανότητα της Κίνας για μαζική ανάπτυξη.

Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στα συστήματα υποβρύχιου πολέμου της Κίνας, υποστηριζόμενη από ισχυρή βιομηχανική παραγωγή και στρατηγικές συνεργασίες, τοποθετεί το ΣΧΕΔ σε θέση να αμφισβητήσει την παγκόσμια ναυτική ηγεμονία. Η εξάρτηση του προγράμματος από την ακριβή επεξεργασία δεδομένων, την οικονομική κλίμακα και τους γεωπολιτικούς ελιγμούς υπογραμμίζει τη δυνατότητά του να επαναπροσδιορίσει τη δυναμική των υποβρύχιων συγκρούσεων, με επιπτώσεις στη σταθερότητα σε ολόκληρο τον Ινδο-Ειρηνικό και πέραν αυτού.

https://www.scmp.com/news/china/science/article/3312861/china-working-ultra-fast-torpedo-powered-ai-submarine-warfare

Στην πρόσφατη κινεζική ταινία «Επιχείρηση Λεβιάθαν», ένα αμερικανικό πυρηνικό υποβρύχιο χρησιμοποιεί ακουστικά ολογράμματα υψηλής τεχνολογίας για να ξεγελάσει τις κινεζικές τορπίλες και τους ανθρώπινους χειριστές τους.

Μήνες αφότου η ταινία βγήκε στους κινηματογράφους, στρατιωτικοί ερευνητές στην Κίνα αποκάλυψαν ότι εργάζονταν σε ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης που είχε σχεδιαστεί για να αποτρέψει ακριβώς αυτό το είδος υποβρύχιας εξαπάτησης.

Σε μια εργασία που δημοσιεύτηκε στο κινεζικό περιοδικό Command Control & Simulation τον Απρίλιο, η ομάδα του Τμήματος Εξοπλισμών του Ναυτικού του Λαϊκού Απελευθερωτικού Στρατού (PLA) και της Κρατικής Ναυπηγικής Εταιρείας της Κίνας δήλωσε ότι το σύστημά τους είχε πρωτοφανή ακρίβεια για τορπίλες που κινούνταν με υψηλές ταχύτητες.

Δοκιμασμένη σε σχέση με δεδομένα από απόρρητες περιοχές τορπιλών υψηλής ταχύτητας, η τεχνολογία πέτυχε ένα μέσο ποσοστό επιτυχίας 92,2% στη διάκριση πραγματικών υποβρυχίων από δολώματα ακόμη και κατά τη διάρκεια έντονων ανταλλαγών, σύμφωνα με την εργασία.

Αυτό είναι ένα άλμα από τα παλαιότερα συστήματα που συχνά χάνουν τον στόχο.

Ο μελλοντικός υποβρύχιος πόλεμος βασίζεται στην εξαπάτηση των τορπιλών χρησιμοποιώντας ψευδαισθήσεις. Τα δολώματα υψηλής τεχνολογίας - όπως δραματοποιούνται στην Επιχείρηση Λεβιάθαν - χρησιμοποιούνται για να αναπαράγουν την ακουστική υπογραφή ενός σκάφους, να δημιουργούν ένα ψευδές ίχνος φυσαλίδων για να το κάνουν να φαίνεται σαν να κάνει μια επείγουσα στροφή ή να αναπτύσσονται σε συντονισμένα σμήνη για να προβάλλουν στόχους-φαντάσματα σε οθόνες σόναρ.

Αυτές οι τακτικές είναι ιδιαίτερα αποτελεσματικές ενάντια σε αυτό που είναι γνωστό ως εξαιρετικά γρήγορες τορπίλες υπερκοιλότητας - όπλα που δημιουργούν σπηλαίωση ή φυσαλίδες ατμού γύρω από τα κύτη τους για να μειώσουν την αντίσταση. Ο βρυχηθμός που προκύπτει πνίγει τις γνήσιες ηχώ των στόχων, ενώ παράλληλα παραμορφώνει τα ακουστικά δακτυλικά αποτυπώματα, σύμφωνα με τους Κινέζους ερευνητές.

«Οι τρέχουσες μέθοδοι αναγνώρισης στόχων για τα υποβρύχια οχήματα υψηλής ταχύτητας της Κίνας αποδεικνύονται ανεπαρκείς σε περιβάλλοντα κορεσμένα με προηγμένα αντίμετρα, απαιτώντας επείγουσα ανάπτυξη νέων προσεγγίσεων για την εξαγωγή χαρακτηριστικών και την αναγνώριση στόχων», δήλωσε η ομάδα με επικεφαλής τους ανώτερους μηχανικούς Wu Yajun και Liu Liwen.

«Μόνο τα υποβρύχια συστήματα υψηλής ταχύτητας που είναι εξοπλισμένα με δυνατότητες ανίχνευσης μεγάλης εμβέλειας και υψηλά ποσοστά αναγνώρισης στόχων μπορούν να προσφέρουν επαρκή επιχειρησιακή αποτελεσματικότητα», πρόσθεσαν.

Η λύση που πρότειναν προήλθε από έναν ανορθόδοξο συνδυασμό φυσικής και μηχανικής μάθησης. Αντιμετωπίζοντας λιγοστά δεδομένα μάχης σε πραγματικό κόσμο, η ομάδα ξεκίνησε προσομοιώνοντας προφίλ δολωμάτων χρησιμοποιώντας υδροδυναμικά μοντέλα μοτίβων κατάρρευσης φυσαλίδων και αναταράξεων. Για να το κάνουν αυτό, χρησιμοποίησαν ακατέργαστα δεδομένα που συλλέχθηκαν από το πεδίο δοκιμών τορπιλών υψηλής ταχύτητας του Ναυτικού του Λαϊκού Απελευθερωτικού Στρατού (PLA).

Αυτές οι προσομοιώσεις προστέθηκαν στη συνέχεια σε ένα «γενετικό ανταγωνιστικό δίκτυο» - ένα μονομαχητικό ζεύγος συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης (AI). Ένα από αυτά, η γεννήτρια, βελτίωσε τις υπογραφές δολωμάτων μελετώντας τη φυσική των υποβρυχίων και τις ακουστικές αρχές. Ο αντίπαλός της, ο διακριτικός, εκπαιδεύτηκε να ανιχνεύει ελαττώματα σε αυτές τις πλαστογραφίες χρησιμοποιώντας επτά επίπεδα ανάλυσης ηχητικών μοτίβων.

Μετά από πολλούς γύρους εκπαίδευσης, το σύστημα είχε δημιουργήσει μια τεράστια συλλογή από τεχνητά προφίλ δολωμάτων.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιεί μια εξειδικευμένη αρχιτεκτονική νευρωνικού δικτύου εμπνευσμένη από την αναγνώριση εικόνας, σύμφωνα με την εργασία. Τα σήματα σόναρ περνούν από μια διαδικασία όπου ομαλοποιούνται ως προς το πλάτος, φιλτράρονται μέσω δεκτών συσχέτισης για την καταστολή του θορύβου και τελικά αποδίδονται ως φασματικές «μικρογραφίες» χρησιμοποιώντας ένα μαθηματικό εργαλείο γνωστό ως μετασχηματισμός Fourier.

Αυτά τα ηχητικά στιγμιότυπα περνούν στη συνέχεια από συνελικτικά στρώματα στο νευρωνικό δίκτυο που είναι συντονισμένα για την ανίχνευση ανωμαλιών στη διαμόρφωση συχνότητας. Οι λειτουργίες συγκέντρωσης στη συνέχεια υπολογίζουν κατά μέσο όρο τις παραμορφώσεις όπως η παρεμβολή φυσαλίδων.

Η ομάδα ανέφερε ότι όταν αντιμετωπίζουν τον πιο εξελιγμένο τύπο δολωμάτων, τα ποσοστά ανίχνευσης αυξήθηκαν από 61,3% σε περισσότερο από 80%.

Αυτό έρχεται εν μέσω ενός παγκόσμιου αγώνα για την ανάπτυξη «έξυπνων» τορπιλών. Η τορπίλη VA-111 Shkval της Ρωσίας και οι αμερικανικές αντίστοιχές της που βρίσκονται υπό ανάπτυξη βασίζονται όλες στην υπερκοιλότητα προς το παρόν και δυσκολεύονται με τη διάκριση στόχων σε ακραίες ταχύτητες.

«Με τις συνεχείς εξελίξεις στη σύγχρονη υποβρύχια ακουστική, τις ηλεκτρονικές τεχνολογίες και την τεχνητή νοημοσύνη, ο σημερινός υποβρύχιος χώρος μάχης συχνά περιέχει πολλαπλές ταυτόχρονες απειλές εντός μιας ενιαίας επιχειρησιακής περιοχής - συμπεριλαμβανομένων δολωμάτων, ηλεκτροακουστικών συστημάτων αντιμέτρων, ηλεκτρονικών παρεμβολέων και ποικίλων συστημάτων όπλων», ανέφερε η εφημερίδα.

Σε τόσο έντονα υποβρύχια περιβάλλοντα όπου μπορούν να εμφανιστούν ταυτόχρονα πολλαπλοί στόχοι ή δολώματα, αυτά τα συστήματα πρέπει να είναι σε θέση να διακρίνουν άμεσα τους αυθεντικούς στόχους από τους ψεύτικους, ώστε να αποφεύγεται η αποτυχία της αποστολής ή μια χαμένη τροχιά και να δίνεται προτεραιότητα στους στόχους που αποτελούν την υψηλότερη απειλή, σύμφωνα με την ομάδα.

«Κρίσιμο είναι ότι, δεδομένης της αυτόνομης φύσης των υποβρύχιων οχημάτων υψηλής ταχύτητας, όλες οι αποφάσεις πρέπει να λαμβάνονται χωρίς εξωτερική υποστήριξη επικοινωνίας σε πραγματικό χρόνο, αυξάνοντας σημαντικά την αλγοριθμική πολυπλοκότητα και τις υπολογιστικές απαιτήσεις», ανέφερε η ομάδα.

«Το μοντέλο αναγνώρισης βαθιάς μάθησης που προτείνεται σε αυτή τη μελέτη, «σε συνδυασμό με τη λύση αναγνώρισης μικρού δείγματος των γενετικών αντιφατικών δικτύων, επιτρέπει την αποτελεσματική διάκριση υποβρύχιων στόχων. Αυτό θέτει τις τεχνικές βάσεις για την ανάπτυξη στο πεδίο», πρόσθεσαν.

Προσπαθώ να αξιοποιώ τον χρόνο μου διαβάζοντας τις μελέτες για να έχω τις κατάλληλες γνώσεις για αξιολόγηση τους. Είναι τρομερά δύσκολη η μετάφραση από τα Κινέζικα και με πολλά λάθη, η μελέτη στον κατωτέρω σύνδεσμο:

https://www.zhkzyfz.cn/EN/10.3969/j.issn.1673-3819.2025.02.011

Περίληψη

Ως ο μόνος εξοπλισμός πλοήγησης υψηλής ταχύτητας στον ωκεανό, η απόδοση αναγνώρισης στόχων του υποβρύχιου οχήματος υψηλής ταχύτητας καθορίζει το τελικό αποτέλεσμα ολοκλήρωσης της αποστολής. Λόγω της πολυπλοκότητας του θαλάσσιου περιβάλλοντος και της συνεχούς αναβάθμισης νέου εξοπλισμού αντιμέτρων, τα υποβρύχια οχήματα υψηλής ταχύτητας αντιμετωπίζουν σήμερα το πρόβλημα της ανεπαρκούς ικανότητας αναγνώρισης σε πολύπλοκο θαλάσσιο περιβάλλον και είναι επείγον να βρεθεί ένας νέος τρόπος εξαγωγής χαρακτηριστικών και αναγνώρισης στόχων. Με βάση την καλή ικανότητα εξόρυξης χαρακτηριστικών των βαθιών συνελικτικών δικτύων και τα χαρακτηριστικά των σημάτων ηχούς, σε αυτή την εργασία προτείνεται ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης για την αναγνώριση υποβρύχιων στόχων και το πείραμα επαλήθευσης μοντέλου πραγματοποιείται χρησιμοποιώντας δεδομένα από το σημείο δοκιμών. Ταυτόχρονα, για την επίλυση του προβλήματος των ανεπαρκών δεδομένων εκπαίδευσης, δημιουργείται ένα γενετικό ανταγωνιστικό δίκτυο για την επέκταση του συνόλου δεδομένων. Τα πειραματικά αποτελέσματα δείχνουν ότι το μοντέλο βαθιάς μάθησης που προτείνεται σε αυτή την εργασία μπορεί να αναγνωρίσει αποτελεσματικά υποβρύχιους στόχους και η ακρίβεια αναγνώρισης μοντέλου βελτιώνεται με τη δημιουργία επέκτασης συνόλου δεδομένων ανταγωνιστικού δικτύου, η οποία παρέχει μια νέα ιδέα για την έξυπνη ανάπτυξη υποβρύχιων οχημάτων υψηλής ταχύτητας.