Структурно-параметричний синтез генеративно- змагальної мережі для формування зображень заданої структури

Abstract

Військова форма є невід'ємною частиною спорядження військовослужбовців, виконуючи важливі функції: камуфляжу, захисту та ідентифікації. У сучасних умовах ведення бойових дій, коли противник все частіше застосовує високотехнологічні засоби розвідки та спостереження, ефективний камуфляж набуває особливого значення. Він стає ключовим фактором, що визначає успіх військових операцій, забезпечуючи скритність пересування, маскування позицій та підвищуючи шанси на виживання особового складу. Саме тому розробка нових підходів до створення камуфляжного забарвлення військової форми є актуальним завданням, від якого залежить не лише ефективність виконання бойових завдань, але й збереження життя військовослужбовців. Військовий камуфляж – це не просто візерунок на тканині, це складна система, що враховує особливості ландшафту, освітлення, погодні умови та інші фактори, що впливають на видимість об'єктів. Сучасний військовий камуфляж повинен бути адаптивним, тобто здатним змінювати свої властивості залежно від умов навколишнього середовища. Це вимагає використання новітніх технологій та матеріалів, що дозволяють створювати камуфляжні покриття з високими маскувальними характеристиками. Одним із перспективних напрямків у вирішенні цієї проблеми є використання штучного інтелекту. Стрімкий розвиток технологій штучного інтелекту, зокрема, методів глибокого навчання, відкриває нові можливості для автоматизованого проектування військового камуфляжу. Генеративно-змагальні нейронні мережі (Generative Adversarial Networks, GANs) є одним із перспективних підходів, здатним генерувати реалістичні та різноманітні візерунки камуфляжу, адаптовані до різних умов навколишнього середовища.