Pesquisadores Reversam os Sistemas Visuais de Moscas-varejeiras para Detectar Drones

Uma equipe de pesquisadores da Universidade do Sul da Austrália reverteu os sistemas visuais de moscas-varejeiras para detectar drones a partir de quase quatro quilômetros de distância. Os especialistas em sistemas autônomos da universidade trabalharam ao lado de outros da Universidade Flinders e da empresa de defesa Midspar Systems.

50% de Detecção Melhor

Os testes que usaram técnicas de processamento de sinais bio-inspiradas demonstraram taxas de detecção de até 50% melhores do que os métodos existentes.

De acordo com a equipe, essas novas descobertas poderiam ajudar a combater a ameaça de drones que transportam IEDs. A pesquisa vem justo quando esses drones estão sendo usados na Ucrânia.

O trabalho foi publicado na Revista da Sociedade Acústica da América.

De acordo com o Professor de Sistemas Autônomos da UniSA, Anthony Finn, os sistemas visuais das moscas-varejeiras foram mapeados anteriormente para melhorar a detecção baseada em câmeras. No entanto, a nova pesquisa é a primeira vez que a bio-visão foi aplicada a dados acústicos.

“O processamento de bio-visão tem sido mostrado para aumentar significativamente a detecção de drones em dados visuais e infravermelhos. No entanto, agora mostramos que podemos capturar assinaturas acústicas claras e nítidas de drones, incluindo muito pequenos e silenciosos, usando um algoritmo baseado no sistema visual da mosca-varejeira”, diz o Prof. Finn.

As moscas-varejeiras têm habilidades visuais e de rastreamento superiores que foram modeladas com sucesso para detectar drones em paisagens complexas e obscuras. Isso pode envolver propósitos militares ou civis.

“Drones não autorizados representam ameaças distintas para aeroportos, indivíduos e bases militares. Portanto, está se tornando cada vez mais crítico para nós sermos capazes de detectar locais específicos de drones a longas distâncias, usando técnicas que possam capturar até os sinais mais fracos. Nossos testes usando os algoritmos baseados em moscas-varejeiras mostram que agora podemos fazer isso”, diz o Prof. Finn.

Aumento do Uso de Aeronaves Autônomas

O Dr. Russell Brinkworth, que é Professor Associado em Sistemas Autônomos da Universidade Flinders, diz que os reguladores de aviação, autoridades de segurança e o público em geral se beneficiariam muito da tecnologia. Isso é especialmente verdadeiro à medida que se torna cada vez mais importante monitorar o grande número de aeronaves autônomas em uso.

“Testemunhamos drones entrando no espaço aéreo onde as linhas aéreas comerciais estão aterrissando e decolando nos últimos anos, então desenvolver a capacidade de monitorar pequenos drones quando estão ativos perto de nossos aeroportos ou em nossos céus pode ser extremamente benéfico para melhorar a segurança”, diz o Dr. Brinkworth.

“O impacto dos UAVs na guerra moderna também está se tornando evidente durante a guerra na Ucrânia, então manter o controle de sua localização é de fato do interesse nacional. Nossa pesquisa visa estender a detecção consideravelmente à medida que o uso de drones aumenta no espaço civil e militar.”

O processamento bio-inspirado melhorou as taxas de detecção em 30 a 49 por cento em comparação com as técnicas tradicionais, dependendo do tipo de drone e das condições.

Para capturar acústica de drones a distâncias curtas e médias, os pesquisadores observam padrões específicos e sinais gerais. No entanto, distâncias mais longas significam que o sinal é mais fraco, e ambas as técnicas são menos eficazes.

De acordo com os pesquisadores, existem condições semelhantes no mundo natural. Por exemplo, as moscas-varejeiras têm sistemas visuais poderosos que podem capturar sinais visuais em regiões escuras e barulhentas.

“Trabalhamos com a suposição de que os mesmos processos que permitem que alvos visuais pequenos sejam vistos entre o lixo visual possam ser reutilizados para extrair assinaturas acústicas de baixo volume de drones enterrados no ruído”, diz o Dr. Brinkworth.

Os pesquisadores converteram sinais acústicos em “imagens” bidimensionais e usaram o caminho neural do cérebro da mosca-varejeira para melhorar e suprimir sinais e ruídos não relacionados. Isso aumentou a detecção para os sons que desejavam detectar.

A pesquisa de ponta foi financiada pelo Fundo de Tecnologias de Próxima Geração do Departamento de Defesa da Austrália, que apoia parcialmente soluções para lidar com a armação de drones.