Описание: Технология достигает точности 97% на недорогом оборудовании стоимостью в несколько сотен юаней.

Технология скрытности существенно усложняет обнаружение радарами, однако полностью замаскировать тепло от работающего двигателя и нагревающийся при полёте фюзеляж невозможно. Учёные из Китая разработали миниатюрную систему на основе нейросети, которая способна определять макеты американских истребителей F-22 и F-35, анализируя их инфракрасное излучение с точностью свыше 90%. В некоторых лабораторных условиях система показала результат 97,1%. Хотя это звучит как готовое решение для противодействия американским скрытным самолётам, реальность оказывается одновременно более сложной и менее впечатляющей, чем громкие заголовки. Исследователи пока не доказали, что созданная система способна с той же эффективностью обнаруживать, сопровождать и поражать реальный боевой F-35.

Исследование провели специалисты Пекинского технологического университета совместно с сотрудниками китайской академии, занимающейся разработкой ракет класса «воздух-воздух», и государственной научной лаборатории по технологиям целеуказания. Результаты были напечатаны в рецензируемом издании Journal of Electronic Measurement and Instrumentation. Один из авторов проекта Ань Цзяншань отметил, что в будущем компактные модели распознавания планируется интегрировать в боеприпасы «воздух-воздух», где критичны быстрая обработка информации, минимальные габариты и экономное потребление электроэнергии.

Концепция базируется на уязвимости любых низкозаметных летательных аппаратов. F-22 и F-35 разработаны с приоритетом минимизации радиолокационной сигнатуры за счёт формы, покрытия и расположения вооружения. Конструкторы параллельно стремятся уменьшить тепловую отдачу силовой установки, однако полностью исключить инфракрасное излучение невозможно. Выхлопное сопло остаётся раскалённым, а сам корпус нагревается из-за работы моторов и трения с воздухом. США сами применяют инфракрасные системы поиска и захвата как дополнительный метод обнаружения воздушных целей в условиях, когда радар неэффективен.

Сложность возникает после первичного обнаружения цели. Пилот может развернуть тепловые ловушки — устройства, создающие яркие инфракрасные излучатели и пытающиеся сбить систему наведения с правильной цели. Китайские разработчики решили не полагаться исключительно на яркость сигнала и поручили нейросети анализировать структуру теплового отпечатка. Тепловая картина работающего самолёта имеет устойчивую структуру и изменяется иначе, нежели быстро появляющиеся и исчезающие помехи. Алгоритм должен был научиться выявлять такие различия автоматически.

Для проведения опытов учёные использовали 3245 инфракрасных снимков различных воздушных мишеней. Набор данных включал изображения имитаторов F-22 и F-35. На контрольных образцах оптимизированная нейросеть продемонстрировала общую точность 97,1%, а при классификации макетов американских истребителей показатель составил примерно 90% и выше. Реальные тепловые данные F-22 и F-35, если они вообще имеются у китайских специалистов, в открытой публикации не приведены. Таким образом, цифра 97,1% не указывает ни на «вероятность обнаружения F-35 в полёте», ни тем более на «вероятность поражения реального истребителя ракетой».

Наиболее интересный аспект работы касается не самих цифр точности, а степени компактности реализованной системы. Большой нейросетевой алгоритм непригоден для установки внутри боеприпаса, где вычислитель ограничен по физическим размерам, энергоснабжению и возможности охлаждения, а решение должно приниматься за доли миллисекунды. Китайская группа модифицировала архитектуру сети, объединила ряд операций и использовала 8-битную квантизацию. В результате параметры модели снизились примерно до 16,1% от уровня более ресурсоёмких вариантов, а вычислительная сложность упала до 19,2%.

Затем разработанный алгоритм был реализован на специализированной электронной платформе. На реальном процессоре система определяла цели с точностью около 96,4%, обрабатывая одно изображение примерно за 1,5 миллисекунды. Энергопотребление составило около 2,2 Ватта. По информации источников, использованная платформа на базе Zynq-7020 стоит всего несколько сотен юаней. Для боеприпаса такие параметры гораздо важнее красивых демонстраций мощной сети на дорогих видеокартах серверов. Ракета получает достаточно быстрый классификатор, который теоретически можно производить массово и устанавливать на ограниченное бортовое оборудование.

Однако исследование не представляет полноценную систему автоматического поиска и сопровождения F-35 на дальних дистанциях. Авторы сосредоточились на распознавании инфракрасных целей и в первую очередь на применении технологии в датчике неконтактного взрывателя ракеты «воздух-воздух». Такой компонент работает на финальной фазе сближения и помогает определить, что вблизи находится правильная мишень. Исследование не демонстрирует весь цикл боевого применения от начального обнаружения до надёжного сопровождения, наведения и удара по реальному самолёту. Перенесение этого подхода на зенитные комплексы потребует отдельной разработки и проверки.

В реальных боевых условиях задача становится существенно сложнее, чем в лабораторной классификации. Тепловая картина меняется в зависимости от угла атаки самолёта, режима двигателя, дальности, состояния атмосферы, облачности, фонового излучения и применяемых средств помех. Особенно значительные изменения происходят при наблюдении истребителя спереди и сзади. Американские инженеры специально снижают тепловую сигнатуру F-35 наряду с радиолокационной, поэтому простое наличие теплового следа ещё не гарантирует дальнее обнаружение или устойчивое сопровождение цели.

Данное исследование вписывается в более масштабную китайскую программу поиска методов противодействия скрытным летательным аппаратам. В 2025 году учёные из Чанчуньского научного центра создали расчётную модель инфракрасной системы на платформе высотного аэростата. Расчёты указывали, что тепловой отпечаток F-35, видимый с боков или сзади, теоретически можно обнаружить с дистанции более 1800 км, однако при наблюдении с передней полусферы расчётная дальность снижается до примерно 350 км. Этот проект также остался моделированием, без демонстрации работающей системы против реального самолёта.

Другое китайское исследование было направлено на развитие радиолокационных технологий. Специалисты военного авиационного университета предложили метод комбинированной обработки сигналов от нескольких радарных станций и в своих расчётах добились резкого усиления радиолокационной заметности целей с параметрами F-22. Исследователи утверждали, что при совместной обработке эффективный отражающий сигнал может быть усилен примерно в 60 тысяч раз. Как и в случае с новой инфракрасной технологией, опубликованные расчёты демонстрируют направление научных поисков, но не доказывают наличие развёрнутой и готовой к боям системы с описанными характеристиками.

Следовательно, ключевой вывод состоит не в том, что Китай неожиданно «овладел способностью поражать F-35 с вероятностью 97%». Китайские инженеры доказали, что сложный алгоритм распознавания инфракрасных целей можно реализовать на доступном вычислителе мощностью всего в несколько ватт и получить результат за полторы миллисекунды. Если лабораторные успехи подтвердятся на реальных самолётах в условиях сложного фона и активного противодействия, подобные нейросетевые решения могут стать дополнительным инструментом борьбы с малозаметностью. На данный момент исследование показывает гораздо более специфический результат. Компактный встроенный алгоритм уже способен различать имитаторы современных истребителей по характеру теплового излучения и выполняет эту задачу с достаточной скоростью для применения в ракетной электронике.