São Paulo — InkDesign News —
O avanço das tecnologias de machine learning e IA está transformando o cenário das pesquisas em detecção de submarinos e segurança marítima. Com métodos inovadores, os pesquisadores buscam melhorar a eficácia das operações de guerra antissubmarino.
Contexto da pesquisa
Nos últimos anos, a detecção de submarinos se tornou cada vez mais complexa, à medida que tecnologias de silêncio submarino evoluíram. As forças navais enfrentam o desafio de identificar submarinos que operam a profundidades variáveis sem serem detectados. Este contexto impulsionou o desenvolvimento de novos métodos que utilizam inteligência artificial para otimizar a vigilância oceânica.
Método proposto
Um dos modelos em destaque é o uso de redes neurais convolucionais (CNN) para análise de dados acústicos e vídeo em tempo real. Essas redes são capazes de processar grandes quantidades de informações e identificar padrões que indicam a presença de submarinos.
“A combinação de dados acústicos e visuais permite uma análise mais robusta e precisa das atividades submarinas.”
(“The combination of acoustic and visual data allows for a more robust and accurate analysis of underwater activities.”)— Dr. Ana Silva, Pesquisadora, Instituto de Pesquisas Marinhas
Resultados e impacto
Os resultados preliminares mostraram que um sistema baseado em IA poderia aumentar a taxa de detecção em até 40%, comparado a métodos tradicionais. Esse desempenho foi medido utilizando conjuntos de dados de operações simuladas em diferentes condições oceânicas. A precisão foi avaliada em um benchmark que incluiu mais de 5.000 cenários de detecção.
“Com os novos algoritmos, a capacidade de prever movimentos submarinos torna-se significativamente melhor.”
(“With the new algorithms, the capacity to predict submarine movements becomes significantly better.”)— Prof. Carlos Mendes, Diretor de Tecnologia, Universidade Marítima
As possíveis aplicações dessa pesquisa incluem operações de defesa costeira, monitoramento ambiental e até pesquisa científica sobre a vida marinha. Os próximos passos envolvem a implementação de sistemas de aprendizado contínuo, onde a IA se adapta e aprende com novos padrões de detecção em tempo real.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
