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Publicação
Impacto do Machine Learning nos Sistemas de Aquisição de Alvos da Artilharia Antiaérea
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Orientador(es)
Resumo(s)
A presente dissertação tem como objetivo analisar o impacto da aplicação do
Machine Learning nos Sistemas de Aquisição de Alvos da Artilharia Antiaérea. Numa
época marcada pela transformação digital e pelo surgimento de novas ameaças aéreas,
como os Sistemas Aéreos Não Tripulados e mísseis hipersónicos, o uso de técnicas de
ML representa uma oportunidade estratégica para aumentar a eficiência, precisão e
tempo de resposta dos sistemas de defesa.
O principal objetivo consistiu em avaliar o impacto da aprendizagem
automática nos sistemas referidos, sendo definidos como objetivos específicos:
identificar sistemas que já integram esta tecnologia, analisar as suas potencialidades e
limitações, e aferir a sua aplicabilidade no contexto nacional. Para responder a estes
objetivos, foi adotada uma metodologia de base mista, conjugando com uma análise
comparativa entre algoritmos com e sem Machine Learning, desenvolvidos no
software MatLab and Simulink e a realização de uma entrevista semiestruturada a um
especialista do sector da empresa Thales Group. Os dados recolhidos foram tratados
por via estatística.
Os resultados obtidos evidenciam melhorias significativas ao nível da precisão
na classificação de alvos, da previsão de trajetórias e da redução de falsos positivos.
Contudo, foram também identificadas limitações, como a dependência de dados de alta
qualidade e os requisitos computacionais elevados.
Conclui-se que a aprendizagem automática representa uma ferramenta
promissora para o reforço das capacidades da Artilharia Antiaérea, sendo a sua
integração dependente da adequação tecnológica e da formação especializada dos
operadores.
Descrição
Palavras-chave
Machine Learning Artilharia Antiaérea Sistemas de Aquisição de Alvos Defesa Aérea Inteligência Artificial.
Contexto Educativo
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