Pokroky v oblasti strojového učení a umělé inteligence pro detekci a reakci na drony

Pokroky ve strojovém učení a umělé inteligenci v oblasti detekce a reakce proti dronům

Tradiční metody detekce a obrany proti dronům, přestože byly průkopnické, již nestačí držet krok s rychle se rozvíjející technologií bezpilotních systémů (UAS). Nejde ani tak o nedostatky dřívějších technologií C-UAS (counter-unmanned aerial systems), jako spíše o fakt, že na trhu probíhá závod ve zbrojení – s exponenciálně rostoucí poptávkou po dronových systémech jak spotřebitelského, tak vojenského charakteru. Jedinou nadějí, jak čelit hrozbě zneužití těchto systémů, je rozvoj schopností elektronického boje (EW) prostřednictvím strojového učení (ML) a umělé inteligence (AI).

Proč jsou obranná opatření proti dronům důležitá?

Prostředky obrany proti bezpilotním systémům (C-UxS) se liší úrovní účinnosti – od pasivních detekčních systémů až po technologie pro narušení a eliminaci hrozby. Moderní inovace v této oblasti umožňují podnikům, pořadatelům akcí i celým státům účinně reagovat na rostoucí rizika spojená s UAS. Příkladem je využití technologie AI/ML společnosti DroneShield v obraně Ukrajiny proti ruským útokům drony, kdy systémy poskytují analýzu hrozeb v reálném čase a pomáhají s efektivní reakcí.

Vzhledem k závažnosti a naléhavosti těchto hrozeb je naprosto klíčové vybavit obránce moderními nástroji pro hodnocení rizik a zavádění odpovídajících strategií.

Pokroky v AI/ML pro obranu proti dronům

S pomocí AI/ML dokážou integrované systémy zpracovat obrovské množství dat z různých senzorů a vytvořit tak vysoce přesný a efektivní systém detekce dronů. Tyto pokroky umožňují operátorům (i samotným systémům) adaptovat se na konkrétní scénáře, rozlišovat mezi organickými (např. ptáci) a neorganickými objekty (např. drony), sledovat, klasifikovat a identifikovat hrozby, poskytovat intuitivní školení, vyhodnocovat rizika a navrhovat adekvátní reakce a protiopatření.

Vzhledem k tomu, že moderní technologie už začínají využívat i pokročilé elektronické protiopatření (ECCM), je neustálý vývoj a školení nezbytností.

Slabiny tradičních řešení

Tradiční více-senzorová řešení často neslučují data z různých zdrojů. Místo toho zobrazují data odděleně, bez hlubšího zpracování – často jen pomocí triangulace. Tato řešení jsou náchylná k falešným poplachům a chybným výstupům.

Problém ale není pouze v přesnosti technologií – značnou zátěž představuje i tzv. kognitivní přetížení operátorů. S rostoucím počtem různých, často neslučitelných systémů, narůstá množství informací, které musí operátor zpracovat. A právě zde přichází ke slovu tzv. fúze senzorů.

Řešení: Fúze senzorů

Fúze senzorů je výsledkem pokročilého vývoje AI/ML v oblasti obrany proti dronům. Využitím výpočetního výkonu a inteligence dokáže tento přístup sloučit data z různých senzorů do jednoho snadno interpretovatelného výstupu. SensorFusionAI tak operátorům poskytuje například míru důvěryhodnosti detekce nebo procentuální vyhodnocení hrozby (pomocí ThreatAI), čímž vzniká základ pro rychlá a účinná rozhodnutí.

SensorFusionAI od DroneShield

Technologie SensorFusionAI vytváří dynamický model, který se neustále vyvíjí na základě všech dostupných vstupů. Využívá silné stránky jednotlivých senzorů a minimalizuje jejich slabiny prostřednictvím integrace a kombinace dat. Celý proces je zaměřen na podporu rozhodování operátorů – ať už jde o pasivní, nebo aktivní opatření. Tento systém umožňuje detekovat, sledovat, klasifikovat, neutralizovat a analyzovat podezřelé či nepovolené drony.

Klíčový faktor: Adaptace

Při obraně proti dronům je nejdůležitějším prvkem schopnost adaptace. Použití systému, který slučuje data ze senzorů a umožňuje operátorům rychle a přesně reagovat, může zachránit životy – ať už jde o válečné konflikty, velké veřejné akce, nebo bezpečnost letišť. Význam AI/ML v těchto systémech bude v budoucnu jen růst.