Système de détection précoce des drones dangereux
Les drones sont de plus en plus dangereux. Des scientifiques australiens s'inspirent des structures cérébrales de la mouche en suspension pour mettre au point un système de détection précoce.
Les chercheurs de la Flinders University d'Australie ont développé un système de détection précoce des drones dangereux en s'inspirant du système de filtrage visuel du cerveau des mouches en suspension. Selon les scientifiques australiens, ce système permet, dans le meilleur des cas, d'identifier précisément les petits objets volants à une distance de quatre kilomètres.
De plus en plus de situations dangereuses
Les drones sont de plus en plus dangereux. Lorsqu'ils sont pilotés dans les zones aériennes interdites des aéroports par exemple, ils peuvent mettre en danger les avions qui atterrissent ou décollent. Les drones sont également de plus en plus utilisés pour transporter des engins explosifs afin de neutraliser des armes ennemies, comme c'est le cas actuellement dans la guerre en Ukraine. Dans tous ces cas, il est vital de reconnaître et de localiser à temps l'approche des drones afin de pouvoir prendre des contre-mesures, explique-t-on.
"Notre recherche vise à améliorer considérablement la détection précoce à mesure que l'utilisation des drones augmente dans le domaine civil et militaire", explique Russell Brinkworth de l'université Flinders. En collaboration avec des collègues de l'University of South Australia (UniSA) et une entreprise active dans le domaine de la défense, il a créé le système de détection bio-inspiré. Les chercheurs ont pratiquement intégré la technique de visualisation de la mouche en suspension dans un algorithme capable de trier les sons. Le procédé est jusqu'à 50 pour cent plus sensible que les techniques utilisées jusqu'à présent dans les aéroports par exemple.
Signaux à grande distance
Selon Anthony Finn, professeur de systèmes autonomes à l'UniSA, le cerveau des insectes est cartographié depuis un certain temps afin d'améliorer la reconnaissance basée sur les caméras. Mais c'est maintenant la première fois que la bio-vision est appliquée à des données acoustiques, a-t-il ajouté. "Nous avons montré que nous pouvions enregistrer des signatures acoustiques claires et nettes de drones, y compris des signatures très petites et silencieuses, à l'aide d'un algorithme basé sur le système visuel du syrphe", souligne Finn en conclusion.
