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China will mit KI Hyperschallraketen abwehren, die Mach 12 fliegen
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Chinesische Militärforscher*innen sollen eine Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt haben, welche die Flugbahn von Hyperschallraketen, insbesondere von Stratosphären-Gleitflugkörpern, vorhersagen kann. Generell soll das System bei Waffen, die schneller als das Fünffache der Schallgeschwindigkeit (Mach 5) fliegen, funktionieren. Simulationen sollen zudem gezeigt haben, dass die KI auch die Flugbahnen von Hyperschallraketen mit Mach 12 noch effizient vorhersagen kann.
Gleichzeitig soll das System einen Gegenangriff mit einer 3-minütigen Vorlaufzeit starten können, schreibt Eurasiantimes.
Jede Bewegung analysiert
Die Flugbahn dieser Hyperschallraketen zu tracken und die Waffen abzufangen ist generell äußerst schwierig. Anders als ballistische Raketen gleitet etwa ein Stratosphären-Gleitflugkörper durch die Atmosphäre wie ein Papierflieger und kann nach links oder rechts "springen". Ab Mach 5 ist die Zeitspanne für eine Gegenabwehr zudem generell extrem kurz.
Eine schematische Darstellung zeigt die Flugbahn von ballistischen Raketen, Hyperschallgleitern und Marschflugkörpern
© US Government Accountability Office (GAO)
Laut Zhang Junbiao von der Air Force Early Warning Academy in Wuhan könnte die KI hier Wunder leisten und diese unvorhersehbare Flugbahnen frühzeitig berechnen. Normalerweise hat die angezielte Partei keinen Einblick auf Masse, Größe, Form oder Zweck einer feindlichen Waffe. Werden aber schon die Flugdaten aus dem frühen Flugstadium analysiert, könne die KI eine akkurate Prognose erstellen.
Dabei werde jede einzelne Bewegung der Hyperschallrakete analysiert. Diese liefern wertvolle Informationen zu Design, Leistungsfähigkeit und Mission – unabhängig davon, wie fortschrittlich oder schnell das Flugobjekt ist.
Ergebnis in 15 Sekunden
Das Machine-Learning-System würde bereits aus den Anfangsdaten eines Hyperschallflugs lernen und diese Informationen nutzen, um die wahrscheinlichste Flugbahn in den späteren Flugphasen zu berechnen. Dieses Konzept in ein funktionierendes Modell zu verwandeln, sei laut Zhang eine große Herausforderung gewesen. Vor allem würden die Rohdaten viel Lärm enthalten. Der könne die KI „verwirren“. Auch könnten zu viele Daten den Rechner überladen.
Den Lärm können die chinesischen Forscher*innen nun aber mithilfe einer neuartigen Deep-Learning-Methode ausblenden. Der Algorithmus konzentriert sich somit auf die wichtigsten Daten, um Ressourcen für Berechnungen zu schonen. Das System können ein Ergebnis binnen 15 Sekunden ausspucken.
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