Fortschritte im maschinellen Lernen und in der künstlichen Intelligenz zur Drohnenerkennung und -abwehr

Fortschritte im maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz im Bereich der Drohnenerkennung und -abwehr

Traditionelle Methoden zur Erkennung und Abwehr von Drohnen sind zwar bahnbrechend, reichen jedoch nicht mehr aus, um mit der sich rasch weiterentwickelnden Technologie unbemannter Luftsysteme (UAS) Schritt zu halten. Dabei geht es weniger um die Unzulänglichkeiten früherer C-UAS-Technologien (Counter-Unmanned Aerial Systems), sondern vielmehr um die Tatsache, dass auf dem Markt ein Wettrüsten im Gange ist – mit einer exponentiell wachsenden Nachfrage nach Drohnensystemen sowohl für den privaten als auch für den militärischen Bereich. Die einzige Hoffnung, der Gefahr eines Missbrauchs dieser Systeme entgegenzuwirken, ist die Entwicklung von Fähigkeiten zur elektronischen Kriegsführung (EW) durch maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI).

Warum sind Maßnahmen zur Drohnenabwehr wichtig?

Gegenmaßnahmen gegen unbemannte Luftsysteme (C-UxS) unterscheiden sich in ihrer Wirksamkeit – sie reichen von passiven Erkennungssystemen bis hin zu Technologien zur Störung und Beseitigung der Bedrohung. Moderne Innovationen in diesem Bereich ermöglichen es Unternehmen, Veranstaltern und ganzen Staaten, effektiv auf die wachsenden Risiken im Zusammenhang mit UAS zu reagieren. Ein Beispiel ist der Einsatz der KI/ML-Technologie von DroneShield bei der Verteidigung der Ukraine gegen russische Drohnenangriffe, bei denen die Systeme Bedrohungsanalysen in Echtzeit liefern und bei einer effektiven Reaktion helfen.

Angesichts der Schwere und Dringlichkeit dieser Bedrohungen ist es unbedingt erforderlich, die Verteidiger mit modernen Werkzeugen auszustatten, mit denen sie Risiken einschätzen und geeignete Strategien umsetzen können.

Fortschritte bei KI/ML zur Drohnenabwehr

Mithilfe von KI/ML können integrierte Systeme riesige Datenmengen von verschiedenen Sensoren verarbeiten, um ein hochpräzises und effizientes Drohnenerkennungssystem zu erstellen. Diese Fortschritte ermöglichen es den Betreibern (und den Systemen selbst), sich an spezifische Szenarien anzupassen, zwischen organischen (z. B. Vögeln) und anorganischen Objekten (z. B. Drohnen) zu unterscheiden, Bedrohungen zu verfolgen, zu klassifizieren und zu identifizieren, intuitives Training bereitzustellen, Risiken einzuschätzen und angemessene Reaktionen und Gegenmaßnahmen zu entwickeln.

Da moderne Technologien zunehmend fortschrittliche elektronische Gegenmaßnahmen (ECCM) nutzen, sind kontinuierliche Weiterentwicklung und Schulung unerlässlich.

Schwächen traditioneller Lösungen

Herkömmliche Multisensorlösungen kombinieren Daten aus verschiedenen Quellen häufig nicht. Stattdessen zeigen sie die Daten separat an, ohne tiefere Verarbeitung – oft nur durch Triangulation. Bei diesen Lösungen besteht die Gefahr von Fehlalarmen und fehlerhaften Ausgaben.

Das Problem liegt jedoch nicht nur in der Genauigkeit der Technologien – der sogenannten kognitiven Überlastung der Bediener. Mit der wachsenden Zahl unterschiedlicher, oft inkompatibler Systeme steigt auch die Menge an Informationen, die der Bediener verarbeiten muss. Und hier kommt die sogenannte Sensorfusion ins Spiel .

Lösung: Sensorfusion

Die Sensorfusion ist das Ergebnis fortschrittlicher KI/ML-Entwicklungen in der Drohnenabwehr. Durch die Nutzung von Rechenleistung und Intelligenz kann dieser Ansatz Daten von verschiedenen Sensoren zu einer einzigen, leicht interpretierbaren Ausgabe zusammenführen. SensorFusionAI liefert den Betreibern somit beispielsweise eine Erkennungssicherheit oder eine prozentuale Bedrohungseinschätzung (mittels ThreatAI) und schafft so die Grundlage für schnelle und effektive Entscheidungen.

SensorFusionAI von DroneShield

Die SensorFusionAI- Technologie erstellt ein dynamisches Modell, das sich auf Grundlage aller verfügbaren Eingaben ständig weiterentwickelt. Es nutzt die Stärken einzelner Sensoren und minimiert ihre Schwächen durch Datenintegration und -kombination. Der gesamte Prozess ist darauf ausgerichtet, die Entscheidungsfindung der Betreiber zu unterstützen – unabhängig davon, ob es sich um passive oder aktive Maßnahmen handelt. Mit diesem System können Sie verdächtige oder nicht autorisierte Drohnen erkennen, verfolgen, klassifizieren, neutralisieren und analysieren.

Schlüsselfaktor: Anpassung

Das wichtigste Element bei der Abwehr von Drohnen ist die Anpassungsfähigkeit . Der Einsatz eines Systems, das Sensordaten zusammenführt und es den Bedienern ermöglicht, schnell und präzise zu reagieren, kann Leben retten – sei es in Kriegskonflikten, bei großen öffentlichen Veranstaltungen oder bei der Flughafensicherheit. Die Bedeutung von KI/ML in diesen Systemen wird in Zukunft nur noch zunehmen.