• Intelligenza artificiale
• ISAR
• Rete generativa avversaria
• Reti neurali convoluzionali

Le reti neurali artificiali rappresentano una delle tecnologie più avanzate e promettenti nel campo dell'Intelligenza Artificiale (AI). Sempre più aziende e addirittura interi stati stanno investendo sempre di più in questa nuova tecnologia con la promessa di ottenere risultati sia in ambito civile che militare.
Questa tesi magistrale si propone di esplorare in profondità il ruolo delle reti neurali nei contesti militari, nello specifico analizzando i loro usi e applicazioni nell’ambito dell’analisi di immagini provenienti da un Inverted Syntetic-Aperture Radar (ISAR) installato su una piattaforma navale.
Si premette, inoltre, che saranno emessi dettagli eccessivamente tecnici e matematici e che la tesi è indirizzata a chi ha già le basi sul funzionamento di un radar coerente e possiede le basi nella programmazione.
La tesi inizia con introduzione sui radar ad apertura sintetica seguita da un'analisi approfondita delle reti neurali convoluzionali, comprese le loro varie architetture e modalità di addestramento. Si esplorano poi le varie soluzione per l’identificazione di un bersaglio conosciuto con una immagine radar appena acquisita attraverso un sistema composto da una rete neurale convoluzionale, affiancata da una rete generativa avversaria.
Si proseguirà poi nell’illustrare un prototipo con i relativi test oltre a i vantaggi di tale applicazione, che si possono riassumere in una semplice fase: il radar, da strumento in grado di fornire solo la localizzazione di un bersaglio e i suoi dati cinematici ora potrebbe diventare uno strumento per poter identificare i bersagli navali a distanza con ogni condizione ambientale.
Si concluderà illustrando poi le sfide future e le controversie che può creare questa nuova tecnologia, generalizzando però anche a tutti i modelli del campo dell’intelligenza artificiale.