Радары и квантовые алгоритмы: распознавание объектов в море

---

Новое исследование демонстрирует возможности квантовых методов для классификации объектов, зафиксированных спутниковыми радарами, что может усилить контроль за незаконным рыболовством.

В статье рассматривается применение квантовых ядерных методов для классификации объектов в изображениях синтетической апертуры радара (SAR).

Несмотря на широкое использование радиолокационной интерферометрии с синтезированной апертурой (SAR) для мониторинга морской обстановки, классификация небольших объектов остается сложной задачей. В работе ‘Maritime object classification with SAR imagery using quantum kernel methods’ исследуется применение квантовых методов машинного обучения, в частности квантовых ядерных методов (QKMs), для решения этой проблемы на примере данных из набора SARFish. Показано, что QKMs демонстрируют сопоставимую, а в некоторых случаях и превосходящую классические методы производительность в задачах разграничения судов и не-судов, а также рыболовных судов и других типов судов. Какие перспективы открываются для дальнейшего развития квантовых алгоритмов в области морского мониторинга и борьбы с незаконным рыболовством?

---

Вызовы Морского Мониторинга: Необходимость Передовых Технологий

Эффективный морской мониторинг имеет решающее значение для борьбы с незаконным, несообщаемым и нерегулируемым (ННН) рыболовством, представляющим собой серьезную угрозу для океанических экосистем. ННН рыболовство не только подрывает усилия по устойчивому управлению рыбными ресурсами, но и приводит к значительным экономическим потерям для легальных рыболовных предприятий. Последствия этой деятельности ощущаются по всей пищевой цепи, нарушая баланс морских экосистем и ставя под угрозу биоразнообразие. Помимо экологического ущерба, ННН рыболовство часто связано с несоблюдением трудового законодательства и другими преступлениями, что усугубляет необходимость в усиленном контроле и надзоре за морскими пространствами. Использование современных технологий мониторинга, способных оперативно выявлять подозрительную активность, является ключевым шагом к защите океанов и обеспечению устойчивого рыболовства для будущих поколений.

Анализ радиолокационных изображений, получаемых с помощью синтезированной апертуры (SAR), традиционно является ключевым методом мониторинга морской деятельности. Однако, ручная интерпретация этих изображений представляет собой сложный и трудоемкий процесс, требующий значительных временных и финансовых затрат. Обнаружение тонких признаков незаконного рыболовства или других противоправных действий, таких как незаконная перевалка грузов или нарушение морских границ, зачастую требует высокой квалификации аналитиков и может быть пропущено из-за большого объема данных и субъективности оценки. Эффективность такого подхода снижается при необходимости оперативного реагирования и масштабного охвата морских акваторий, что делает его недостаточно эффективным для решения современных задач морского мониторинга и борьбы с незаконной деятельностью в океане.

Двухэтапный Процесс: От Обнаружения к Пониманию

Обнаружение объектов в радиолокационных изображениях (SAR) является начальным этапом идентификации потенциальных судов. Этот процесс характеризуется высокой вычислительной сложностью, обусловленной необходимостью обработки больших объемов данных и поиском объектов на фоне шумов и помех. Для эффективного обнаружения используются устойчивые алгоритмы, способные выявлять объекты различного размера и формы, а также адаптироваться к изменениям в условиях освещения и геометрии съемки. Разработка и оптимизация этих алгоритмов является критически важной задачей для обеспечения точности и скорости обработки данных SAR.

После этапа обнаружения объектов, классификация позволяет присвоить метки обнаруженным судам, такие как тип судна (например, танкер, рыболовное судно) или статус активности (например, стоянка, движение, рыболовство). Данная классификация осуществляется на основе анализа характеристик судна, выделенных из данных радиолокационной съемки с синтезированной апертурой (SAR), включая размер, форму, радиолокационную отражающую способность и траекторию движения. Полученные данные используются для мониторинга морской активности, контроля соблюдения правил рыболовства, а также для обеспечения морской безопасности и охраны окружающей среды.

Эффективность как обнаружения, так и классификации объектов на синтезированных радиолокационных изображениях (SAR) напрямую зависит от качества и типа используемых данных. Данные Ground Range Detected (GRD) обеспечивают геометрию, скорректированную по дальности, что упрощает интерпретацию и анализ, но жертвуют информацией о фазе сигнала. В свою очередь, данные Single Look Complex (SLC) сохраняют полную информацию о фазе и амплитуде, позволяя применять более сложные алгоритмы обработки, такие как интерферометрия, и повышая точность классификации, но требуют больших вычислительных ресурсов и более тщательной предварительной обработки для компенсации геометрических искажений.

Квантовые Ядра для Улучшенного Анализа SAR-Изображений

Квантовые ядра, такие как Ry1DSt, CRyRz1DSt и RyRz1DAlt, представляют собой перспективный подход к извлечению признаков из данных синтетической апертуры радара (SAR) для задач обнаружения и классификации объектов. В отличие от классических методов, эти ядра используют принципы квантовой механики для отображения входных данных в пространство более высокой размерности. Это позволяет выявлять сложные закономерности в SAR-изображениях, которые могут быть упущены традиционными алгоритмами машинного обучения. Применение квантовых ядер направлено на повышение эффективности и точности анализа SAR-данных в различных областях, включая мониторинг окружающей среды и системы безопасности.

Квантовые ядра, такие как Ry1DSt, CRyRz1DSt и RyRz1DAlt, используют принципы квантовой механики для преобразования данных синтезированной апертуры радара (SAR) в пространство более высокой размерности. Этот процесс отображения позволяет выявлять сложные закономерности и корреляции, которые могут быть не обнаружены классическими алгоритмами машинного обучения из-за ограничений в их способности обрабатывать нелинейные взаимосвязи в исходных данных. По сути, преобразование в пространство более высокой размерности позволяет алгоритмам разделять данные, которые были бы неразличимы в исходном пространстве, улучшая тем самым точность обнаружения объектов и классификации изображений SAR.

Эффективность квантовых ядер, таких как Ry1DSt, напрямую зависит от настройки гиперпараметров, в частности, параметра ширины полосы (Bandwidth Parameter), который выполняет масштабирование входных признаков и, следовательно, влияет на производительность обучения. Экспериментальные данные показывают, что при использовании ядра Ry1DSt на задаче классификации «is_fishing» удалось достичь точности (accuracy) до 0.9055 и значения F1-меры до 0.9055, что демонстрирует чувствительность к параметрам и потенциал для достижения высокой производительности.

Проверка Квантовых Подходов с Использованием Набора Данных SARFish

Набор данных SARFish, содержащий изображения Sentinel-1 в радиолокационном диапазоне, представляет собой ценный ресурс для оценки производительности квантовых ядерных методов в задачах морского наблюдения. Данный набор включает в себя синтезированные радиолокационные изображения (САР) морских районов, которые позволяют анализировать отражающие свойства поверхности моря и идентифицировать объекты, такие как суда. Использование Sentinel-1 обеспечивает регулярные и широкомасштабные наблюдения, что делает SARFish пригодным для обучения и тестирования алгоритмов классификации и обнаружения объектов. Объем и разнообразие данных в SARFish позволяют оценить устойчивость и обобщающую способность квантовых ядерных методов в реальных условиях, что важно для практического применения в задачах мониторинга и безопасности на море.

Обучение и тестирование квантовых ядер на наборе данных SARFish позволяет оценить их способность к точной детекции и классификации судов, а также к выявлению потенциальных признаков незаконного, несообщаемого и нерегулируемого (ННН) рыболовства. В частности, ядро Ry1DSt продемонстрировало точность 0.8920 и оценку F1 в 0.8924 при решении задачи $is\_vessel$ (определение наличия судна на изображении), что свидетельствует о высокой эффективности данного подхода в задачах морского мониторинга.

Строгая валидация квантовых методов с использованием набора данных SARFish имеет решающее значение для подтверждения их практической применимости в области морского наблюдения. Отсутствие надежной оценки на реальных данных, таких как изображения Sentinel-1 SAR, ограничивает возможность демонстрации преимуществ квантовых алгоритмов перед классическими подходами. Использование SARFish позволяет количественно оценить производительность квантовых ядер, например, по задачам обнаружения и классификации судов, а также выявления признаков нелегального рыболовства. Подтвержденные результаты валидации на этом наборе данных необходимы для привлечения инвестиций и продвижения технологий квантовых вычислений в практическое применение в морской сфере.

Исследование демонстрирует, что применение квантовых методов машинного обучения к данным радиолокационной съемки с синтезированной апертурой (SAR) открывает новые возможности для классификации морских объектов. Авторы, стремясь к более эффективному обнаружению незаконного рыболовства, показали, что предложенные квантовые ядра демонстрируют сопоставимую производительность с классическими методами. Это согласуется с мнением Луи де Бройля: «Всякая волна обладает корпускулярными свойствами, а каждая частица — волновыми». Подобно тому, как частица может проявлять себя как волна, данные SAR, обработанные квантовыми алгоритмами, способны раскрывать скрытые закономерности, улучшая точность классификации и, следовательно, повышая эффективность мониторинга морских пространств. Если система кажется сложной, она, вероятно, хрупка — и в данном случае, упрощение задачи классификации с помощью квантовых методов представляется элегантным решением.

Что дальше?

Представленная работа, исследующая применение квантовых ядерных методов к классификации объектов в изображениях радиолокационной съемки с синтезированной апертурой (SAR), открывает интересные перспективы, но, как это часто бывает, поднимает больше вопросов, чем дает окончательных ответов. Эффективность предложенных методов в борьбе с незаконным рыболовством — важный шаг, однако настоящая проблема заключается не в алгоритмах, а в масштабируемости и интеграции с существующими системами мониторинга. Необходимо учитывать, что сложность морской среды и изменчивость погодных условий создают постоянные вызовы для любой автоматизированной системы.

Перспективы развития лежат в области гибридных подходов, объединяющих преимущества квантовых и классических методов машинного обучения. Крайне важно преодолеть вычислительные ограничения, связанные с квантовыми алгоритмами, и разработать более эффективные способы обработки и интерпретации данных SAR. При этом, не стоит забывать о фундаментальной проблеме — любая, даже самая элегантная система, лишь отражение упрощенной модели реальности.

Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений. Истинная ценность подобных исследований проявится не в демонстрации превосходства над существующими методами, а в создании надежной, адаптивной и устойчивой системы, способной функционировать в условиях неопределенности и постоянных изменений. Именно это, а не очередная цифра в таблице точности, и должно стать главной целью дальнейших исследований.

---

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11367.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/