offline
- Mitraljeta
- Ugledni građanin
- Pridružio: 11 Mar 2018
- Poruke: 396
|
Napisano: 25 Okt 2023 10:42
"Our military is going to have to change if we are going to continue to be superior to every other military on Earth," Milley, the former chairman of the Joint Chiefs of Staff, said during an interview with "60 Minutes" this week.
According to Milley, future wars will look drastically different with the seemingly rapid development of AI technology, something the U.S. will have to be prepared for and adopt if they want to win future wars.
https://www.foxnews.com/us/us-military-needs-ai-ve.....ce-experts
Dopuna: 16 Nov 2023 9:47
U poslednjih par meseci desilo se nekoliko interesantnih stvari. Prva stvar koja je upalila lampicu je klip u kom lancet gadja mig-29 na stajanci, zatim slika rusa koji crtaju avione po stajankama, i onda je na kraju izasla jedna polu-jasna vest o automatizaciji lanceta. I sad slika sa lancetom sa dve kamere.
Zbog dužine posta zaključak ću da dam odmah na početku, pa koga to ne interesuje može da preskoci ostatak. Dakle, prilično sam ubedjen da i rusi i ukrajinci koriste odredjene dronove u potpuno autonomnom modu, odnosno da u odredjenim situacijama nema operatera.
Hajde da uradimo jedan "garazni" projekat.
Situacija koju zelimo da rekreiramo i da vidimo sta bi lancet mogao da uradi u toj situaciji je na donjoj slici.
Nemam Tu-95, ali imam ovu igracku. Neka to bude neki Mig-HH.
Za ovaj projekat to nije ni bitno, za neuronsku mrezu je mig-HH ono sto joj mi kazemo da je mig-HH.
Ideja je da napravimo slike mig-HH, zatim obucimo neuronsku mrezu da moze da klasifikuje i detektuje objekat, spustimo istreniranu mrezu na modul za inference (jetson nano), i na kraju pogledamo kako se sistem ponasa u realnom vremenu.
Prvi korak je prikupljanje slika objekta koji zelimo da detektujemo. Ja sam napravio napravo stotinak fotografija mig-HH, sto je inace minimum minimuma. Za ML model koji treba da ide u produkciju, broj fotografija se meri hiljadama ili desetinama hiljada.
Drugi korak je da obucimo neuronsku mrezu da prepoznaje mig-HH. Da bi ubrzali postupak iskoristicemo unapred istrenirani ML model SSD-Mobilenet. To je inace konvolutivna neuronska mreza (CNN). Kada kazemo unapred istreniran, to znaci da je vec obucen da prepoznaje banane, ljude, kola itd., ali nas mig-HH nikad nije video. Taj model cemo da doobucimo tako sto cemo da ga "hranimo" nasim fotografijama. Ovo treniranje se obicno radi na GPU serverima, ali obzirom da je nas model mali i sa malim brojem epoha, mozemo da ga istreniramo i na laptopu ili direktno na jetsonu. Istreniran model zatim spustamo na jetson nano.
Ovo je Jetson nano, nvidijin AI modul sa 128 Maxwell jezgara. Na Lancetu i Karguu se nalazi slican modul po arhitekturi, samo mnogo brzi, Jetson TX2. Ali manje-vise sve sto moze Jetson TX2 moze i Jetson Nano, samo losije.
I sad imamo ML model koji smo istrenirali, hardverski modul na kom se mreza vrti, i povezali smo kameru na sistem.
Hajde prvo da uradimo sanity check I da vidimo kako mreza prepoznaje Mig-HH, kako prepoznaje dodati F-16, i na kraju sta se desava sa odstampanom fotografijom.
https://www.dropbox.com/scl/fi/w4uyrsp6426ci8g76v8.....kmh02&dl=0
Jetson i nacrtani avion prepoznaje kao avion, problem je sto kamera nema dubinu, a to se resava nalakse sa dodavanjem jos jedne kamere (sto su upravo uradili).
Sve sto se vidi na ovim snimcima desava se u realnom vremenu i lokalno na Jetsonu. Nema potrebe ni za kakvim dodatnim inputom, nikakvom dodatnom komunikacijom itd. Kad god kamera zahvati mig-HH u vidnom polju, automatski ga prepoznaje i opisuje poligon oko njega. Tu informaciju moze zatim da iskristi za bilo sta, moze da je prosledi, upali alarm, moze da je iskoristi za nisanjenje, moze da prati uoceni objekat itd.
Sad ovde mozemo da prodiskutujemo rezutate, FPS, pouzdansti itd., ali nije to ni poenta. Poenta je da je ovo uradjeno za jedno popodne koriscenjem hardvera koji kosta 200 dolara. Softver je open source I moze da se skine sa interneta. Plus je ceo ovaj postupak no-code/low-code, odnosno nije potrebno napisati ni jednu liniju koda.
Naravno, za neku ozbiljnu implementaciju neophodno je ozbiljno razumevanje deep learninga, mreza bi morala da se optimizuje, pitanje je da li treba koristiti SDD, YOLO ili neku trecu arhitekturu, itd…
(BTW, computer vision i konvolutivne neuronske mreze nisu moja uza specijalnost.)
Ali na osnovu ovoga, ja sa velikom verovatnocom pretpostavljam da se autonomno oruzje vec koristi i sa jedne i sa druge strane. Samo niko o tome ne prica.
|
