Проблема обнаружения и идентификации неразорвавшихся боеприпасов (UXO) может быть наконец-то, разрешена.

В документе представленном в 2006 году на рассмотрение ежегодной конференции INFORMS, Лари М. Дешейне описал новый подход к решению сложной задачи по определению точного расположения и идентификации UXO. Вместе с коллегами Франком Д. Франконе и Яносом Д. Пинтером он разработал метод, объединивший разработки в физике, генетическом программировании и глобальной оптимизации. Global Optimization Toolbox компании Maplesoft является важной частью данного метода.

Проблема

В декабре 2003 в докладе специальной комиссии Научного совета Министерства обороны США была рассмотрена проблема UXO. «Очистка территорий от неразорвавшихся боеприпасов - широкомасштабная проблема, охватывающая 20 миллионов гектар земли в 1400 городах. Одним из ключевых моментов этой проблемы, является то, что инструменты для обнаружения захоронений UXO, наряду с действительно опасными предметами обнаруживают многочисленные металлические обломки, на раскопку которых приходится тратить большие силы и средства».

Важность проблемы распознавания боеприпасов среди других металлических предметов очевидна, но тем не менее, по-прежнему нет решения этой проблемы на нужном уровне. Во время эксперимента, организованного при поддержке правительства США, показатели всех разработчиков оказались ниже необходимого уровня, а большинство решений, были чуть-чуть лучше, чем поиск наугад.

Лари и его коллегам удалось повысить эффективность процесса поиска, посредством высокоточных приборов для обнаружения и идентификации UXO. Предложенное ими решение позволяет определить момент завершения поиска, а это предотвращает проведения лишних раскопок. Данное решение явилось результатом семилетних исследований и разработок. Сначала они велись в рамках докторской диссертации в Технологическом Университете Чалмерс (Chalmers University of Technology) в Швеции, а затем компании SAIC и RMLT запустили в производство приборы на основе этих разработок. Таким образом, проблема UXO была разрешена. Данный проект недавно утвержден для проведения полевых испытаний на базе ВВС Уоррен (F.E. Warren AFB) штат Вайоминг в рамках комплексного Проекта по Обнаружению UXO. Следующим этапом процесса обнаружения и идентификации в земле опасных объектов является поиск мин. Миллионы их захоронены более чем в 80 странах, и ежегодно свыше 20 000 мирных граждан становятся их жертвами. Проект по обнаружению мин, расположенных в земле находится в стадии исследования и разработки. Ключевую роль в нем занимает использование программного обеспечения Maplesoft .

Решение

Для решения данной задачи предложен метод, использующий технику моделирования и идентификации объектов на основе нечетких или зашумленных данных. Это решение объединяет разработки и лучшие алгоритмы в области физики, анализа данных и опыт в области моделирования. В решении этой технической задачи использовалась теория передачи информации, моделирование на основе физических законов и когнетивное моделирование приема сигналов, техника фильтрации сигналов и глобальной оптимизации. Было решено объединить все эти техники и определить ключевое количество информации для увеличения точности прогнозного моделирование.

Данное решение базируется на основных гео-электромагнитных уравнениях и включает в себя следующие этапы:

• Глубокое осмысление физики процесса; дифференцирование и основные ограничения математических уравнений;
• Измерение постоянных и динамических сигналов;
• Анализ опыта в данной области;
• Разработка оптимальных прогнозов посредством расширенного подхода, основанного на теории фильтрации Калмана;
• Объединение всей полученной в процессе анализа информации для создания специального инструмента UXO MineFinder (UXOMF).

Использование Maple и Global Optimization Toolbox компании Maplesoft

В качестве модели ожидаемой физической реакции на UXO и не-UXO была выбрана оптимизационная модель. Проблемы настройки модели были решены путем использования эффективно интегрированного глобального и локального программного комплекта LGO (модуль общей оптимизации Липшица). LGO был выбран после активных исследований и тестирования имеющихся оптимизационных алгоритмов. Этот мощный программный пакет оптимизации внедрен в систему Maple (флагманский продукт компании Maplesoft) в виде Global Optimization Toolbox (GOT). Maple и GOT включают в себя обширные математические и научные ресурсы, легки в использовании. Все это и послужило причиной выбора именно этих программных продуктов. Система Maple и ее дополнения (такие как GOT) способствуют эффективной разработке и обеспечению сохранности полученной информации.

Результат

Данный проект был оценен на отлично. Точность и надежность обнаружения были лучше, чем все ранее обнародованные результаты. Было установлено, что UXOMF обеспечивает самую высокую точность обнаружения UXO, а его использование привело к уменьшению количество необходимых раскопок. В итоге, затраты на раскопки уменьшились по крайней мере на 30-50%.

Сегодняшний набор программных инструментов будет в дальнейшем усовершенствован и расширен. Аналитические модели с каждым днем улучшаются, а это ведет к увеличению точности результатов. Процесс усовершенствования включает в себя постоянные разработки и исследования в области анализа и принятия решений, как по минам, расположенным в земле, так и по подводным UXO.

• Компания Maplesoft (www.maplesoft.com) ведущий поставщик высококачественного программного обеспечения для машиностроения, научных исследований и математики.
• Компания PCS (www.pinterconsulting.com) предоставляет современные программные продукты и сервисы для нелинейной оптимизации.
• RMLT (www.aimlearning.com) – компания-разработчик системы Discipulus - программного обеспечения на основе генетических алгоритмов.
• SAIC (www.saic.com) ведущая компания- разработчик мощных компьютерных систем, решений и технических служб.