Diagram arsitektur dan penjelasan software stack SITS - BlackAlph4ndr01D/Daftar-Militer-AI-zionis-israel-part.2 GitHub Wiki

✅ Arsitektur serta Software Stack SITS.

1. Diagram Arsitektur SITS (Text Version)

                      ┌──────────────────────────────┐
                      │     Cloud Global Layer       │
                      │  (Project Nimbus + Azure)    │
                      │  - Model Training            │
                      │  - Big Data Analytics        │
                      │  - Recursive Learning        │
                      └──────────────▲───────────────┘
                                     │ Secure Datalink
                                     │ (Satellite / Encrypted Link)
                                     ▼
                  ┌─────────────────────────────────────┐
                  │          SITS - Edge Layer          │   ← Onboard Drone
                  │  (NVIDIA Jetson Orin NX/AGX)        │
                  ├─────────────────────────────────────┤
                  │ Sensor Fusion                       │
                  │ Computer Vision (YOLO-based)        │
                  │ Target Matching & Embedding         │
                  │ Threat Scoring Engine               │
                  │ Decision & Recommendation Engine    │
                  │ Swarm Coordination (jika multi-drone)│
                  └─────────────────────────────────────┘
                                     │
                                     ▼
                            Real-time Execution

2. Penjelasan Software Stack SITS

SITS menggunakan hybrid architecture (Edge + Cloud). Berikut stack-nya dari bawah ke atas:

Layer Komponen Utama Teknologi / Software Fungsi Utama
Hardware NVIDIA Jetson Orin NX / AGX Jetson Linux + CUDA Komputasi edge berdaya tinggi
OS & Runtime JetPack SDK (NVIDIA) Ubuntu-based RTOS + TensorRT Optimasi real-time inference
Sensor Fusion Custom Middleware ROS 2 + OpenCV + Custom Fusion Engine Menggabungkan kamera, radar, SIGINT
Computer Vision Detection & Recognition YOLOv8 / YOLOv10 (custom military variant) Deteksi objek, wajah, gerakan
Embedding & Matching Vector Database + Similarity Search FAISS / Custom ANN + Cosine Similarity Mencocokkan target dengan profil Lavender
Threat Scoring Scoring Engine Custom ML Model (XGBoost / Neural Net) Menghitung skor ancaman (0-100)
Decision Engine Rule-based + ML Hybrid Custom Inference Pipeline Memberikan rekomendasi eksekusi
Communication Secure Datalink Encrypted SDR + Satellite Relay Kirim data ke cloud & terima update
Cloud Backend Project Nimbus + Azure Google Cloud / AWS + Kubernetes Training ulang model, data storage besar

3. Alur Kerja Software Stack (Singkat)

  1. Sensor di drone menangkap data → Sensor Fusion
  2. Computer Vision mengekstrak feature → diubah jadi embedding vector
  3. Embedding dibandingkan dengan database target dari Lavender
  4. Threat Scoring menghitung probabilitas
  5. Decision Engine memberikan rekomendasi
  6. Hasil dikirim ke cloud untuk retraining model (recursive learning)

Catatan Penting

  • Dominasi NVIDIA sangat kuat di layer edge.
  • TensorRT (dari NVIDIA) adalah kunci utama agar model AI bisa berjalan cepat di drone dengan konsumsi daya rendah.
  • Sistem ini masih hybrid, belum fully autonomous. Tapi trennya jelas menuju semakin otonom.

Next lebih detail (misalnya dengan contoh pseudocode di tiap layer) atau diagram ASCII yang lebih besar?

BigTech Enabler SITS