Artigo é o resultado de um estudo desenvolvido no PPGAO
Publicado em 22/01/2024 - 08h30
Um artigo desenvolvido por um pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Aplicações Operacionais (PPGAO) do Instituto Tecnológico de Aronáutica (ITA) foi destaque em uma das principais revistas internacionais sobre engenharia, a Journal IEEE Acces. O estudo utiliza como objeto de análise alvos não colaborativos de interesse da Força Aérea Brasileira (FAB) e emprega a Inteligência Artificial para desenvolver um método de identificação destes objetivos.
Intitulado “Synthetic SAR Data Generator using Pix2pix cGAN Architecture for Automatic Target Recognition”, a pesquisa é resultado do trabalho de doutorado do Coronel Engenheiro Gustavo Farhat de Araujo e foi orientado pelo Professor Doutor Renato Machado, Chefe da Divisão de Engenharia Eletrônica do ITA, e com coorientação do Professor Doutor Mats I. Pettersson, da Blekinge Tekniska Högskola (BTH), na Suécia.
Utilizando um tipo especial de rede de aprendizado profundo, a Conditional Generative Adversarial Networks (cGAN), a Inteligência Artificial desenvolvida na pesquisa gera imagens falsas que são similares às imagens reais geradas por um Radar de Abertura Sintética (SAR). O objetivo foi desenvolver um sistema capaz de fornecer dados para o treinamento de algoritmos de classificação de alvos não cooperativos, ou seja, alvos de grande valor estratégico que raramente se expõem, dificultando a coleta de uma quantidade suficiente de imagens para o treinamento do algoritmo.
O grupo também destaca que a pesquisa está alinhada à Concepção Estratégica da Força Aérea 100 (DCA 11-45), pois tem o potencial de contribuir para o aprimoramento da atual capacidade de Inteligência, Vigilância e Reconhecimento (IVR) da FAB, permitindo uma maior probabilidade de classificação correta dos alvos contidos nas imagens coletadas por radares embarcados em aeronaves de reconhecimento e nos satélites da constelação Lessonia, lançados há cerca de dois anos para auxiliar no combate ao tráfico de drogas e mineração ilegal, por exemplo.
A pesquisa é uma continuidade de um trabalho desenvolvido pelo mesmo grupo e publicado em 2022 pela Journal MDPI Sensors, outra importante revista internacional. “Na ocasião, identificamos a dependência e a insuficiência de dados para treinamento do algoritmo e desta forma buscamos uma solução baseada exclusivamente em dados sintéticos para enriquecer os dados de treinamento”, afirmou o Coronel Gustavo.
O Adjunto à Coordenação do PPGAO, Tenente-Coronel Aviador Geraldo Mulado de Lima Filho, avalia que a pesquisa demonstra uma aproximação entre as áreas acadêmica e operacional, representando um conhecimento disruptivo no cenário militar. “É de extrema importância que essa tecnologia seja desenvolvida internamente no país, pois quando é adquirida de empresas estrangeiras, chega como uma caixa preta, ou seja, sem acesso aos parâmetros e funções do modelo computacional utilizado. Isso impossibilita a avaliação da adequação desses parâmetros para aplicações operacionais na Força Aérea, o que pode ser feito por meio de sistemas desenvolvidos pela FAB”, concluiu.
O artigo “Synthetic SAR Data Generator using Pix2pix cGAN Architecture for Automatic Target Recognition” pode ser conferido na integra de forma online.
Fonte: ITA
Foto: Reprodução / IEEE