RASD Laya Track Classifier

RASD Laya Track Classifier — файнтюн на базе convaiinnovations/laya (Laya, ModernBERT-large, Apache 2.0), 0.42B параметров. Модель классифицирует описание радиолокационного/сенсорного трека на английском как drone, bird, aircraft или unknown (clutter) и возвращает калиброванную вероятность. Это замена ручного rule-based классификатора в RASD (Qatar Airspace Guardian) — хакатонной симуляции мониторинга воздушного пространства вокруг трёх объектов Катара.

👉 Ключевые особенности

• 👉 Классы: drone, bird, aircraft, unknown (clutter).
• 💪 База — convaiinnovations/laya (Laya, ModernBERT-large, Apache 2.0); файнтюн через библиотеку laya с loss soft-ce и temperature calibration.
• 👀 Возвращает калиброванную вероятность; ECE на тесте — 0.005.
• 😐 Только классификация: никаких действий, управления полётом или engagement-выходов.
• 🔥 Заменяет ручной rule-based классификатор в RASD (Qatar Airspace Guardian).

👀 Пример

import json, laya
from huggingface_hub import snapshot_download
path = snapshot_download('Galal123/rasd-laya-track-classifier')
agent = laya.Agent(path)
questions = json.load(open(f'{path}/question.json'))
text = 'Site: Ras Laffan Industrial City. Conditions: night. Track confirmed, age 40 s, ...'
answer = agent.predict(text, questions)['answers']['object_class']
print(answer['choice'], answer['probabilities'])

Подробнее

На held-out test: accuracy 0.956, macro-F1 0.903, ECE 0.005.
На валидации выбранного run-D: accuracy 0.960, macro-F1 0.960.
Инференс — 3.28 мс на трек на NVIDIA A100-SXM4-80GB; обучение — 10 814 строк, 2 эпохи, 6.4 мин.
Ограничения: только синтетика из симулятора, фиксированный английский формат, 4 класса; это помощник оператора, не система действий.