Drohnenkrieg in der Ukraine: KI steigert Effizienz enorm
Der Krieg in der Ukraine ist der erste Konflikt, in dem Drohnen von beiden Seiten in einem so großen Umfang eingesetzt werden. Nach anfänglicher enormer Effektivität der ukrainischen Drohnen sank ihre Effizienz drastisch aufgrund der massiven Verwendung von Störsendern durch die Russen. Seit einigen Monaten scheint jedoch die Überlegenheit zurückzukehren. Verantwortlich dafür ist die Implementierung künstlicher Intelligenz in FPV-Drohnen.
Die Ukrainer setzen derzeit Hunderttausende von Drohnen für verschiedene Aufgaben ein. Berühmt sind die Aufnahmen von FPV-Drohnenangriffen, die nicht nur Ausrüstung wie Schützenpanzer BMP-3 und Panzer, einschließlich der neuesten T-90M, sondern sogar einzelne Soldaten angreifen oder Helikopter abschießen.
Anfänglich wirksamen ukrainischen Drohnen begegneten die Russen mit massiven Störsendern für die Steuerungssignale der Drohnen oder GPS-Signale. Dies führte zu einem klassischen Wettrüsten zwischen Schild und Schwert, mit Phasen der Dominanz oder Handlungsunfähigkeit der Drohnenpiloten, die mit den Frequenzen der Steuerungssignale experimentierten.
Die Lösung der Probleme wurde, wie es bei professionellen militärischen Drohnen der Fall ist, in Algorithmen der künstlichen Intelligenz gesucht, die autonomes Angreifen eines bestimmten Objekts ermöglichen. Nach monatelangen Versuchen konnten die Ukrainer, manchmal mithilfe westlicher Firmen, zufriedenstellende Ergebnisse erzielen. Unten sieht man eine zerstörte FPV-Drohne, die durch das Google Coral AI-Modul unterstützt wird.
FPV-Drohnen mit künstlicher Intelligenz — nur physische Eliminierung bietet Schutz
Entscheidend ist hier die Bereitstellung eines Moduls mit ausreichender Rechenleistung, um maschinelles Sehen zu ermöglichen. Dieses erlaubt das Verfolgen und Anvisieren eines ausgewählten Objekts. Aufgrund der Einschränkungen von Störsendern auf Fahrzeugen beträgt die effektive Reichweite maximal 400-500 Meter, wobei der vollautonome Flug ausreichen muss, um diese Distanz zu überwinden.
Heute gibt es bereits viele kommerzielle AI-Lösungen, die recht gut mit der Erkennung von Objekten zurechtkommen. Der Unterschied besteht darin, dass der Algorithmus anstelle von Menschen oder z. B. süßen Kätzchen einen Panzer der T-72-Familie erkennen und verfolgen muss. Einige Lösungen, wie das Skynode-S-Modul, bieten sogar Navigation basierend auf der Triangulation der Drohnenposition durch den Abgleich des von der Drohnenkamera erfassten Geländes mit hochgeladenen Satellitenkarten.
Eine Herausforderung ist die Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen, eine andere die Bereitstellung von Schaltungen mit ausreichender Leistung, kompakten Abmessungen und niedrigem Energiebedarf. Das Ergebnis ist eine Drohne, die nur durch Abschuss gestoppt werden kann.
Professionelle Lösungen umfassen unter anderem israelische SMASH-Module von Smart Shooter, die in den letzten Jahren bei den Streitkräften großes Interesse wecken und das Abschießen von Drohnen sogar aus mehreren Hundert Metern Entfernung ermöglichen (die effektive Reichweite variiert je nach Kaliber der Waffe, auf der sie montiert sind).
Bei improvisierten Lösungen erweisen sich glatte Laufgewehre im Kaliber 12 als effektiv. Mit geeigneter Schrotmunition können diese sogar auf Distanzen von etwa 50 Metern wirksam sein. Bei der Nutzung der neuen ALDA-Munition von Beretta Holding ist es möglich, Drohnen in Entfernungen von etwa 80-120 Metern ins Visier zu nehmen.
Google Coral AI Entwicklerplatine — die ideale Lösung für die Erstellung von Prototypen
Auf den Fotos sieht man, dass ein Teil der Drohne die Entwicklerplatine G950-04742-01 bildet, die eine Leistung von 4 Trillionen Floating-Point-Operationen pro Sekunde (TOPS) bei einem Bedarf von nur 2W erbringt. Google behauptet beispielsweise, dass dieses Modul in der Lage ist, eine Anweisung der neuronalen Netzwerkarchitektur MobileNet v2 SSD in 14 ms auszuführen, während der Intel Xeon Gold 6154-Prozessor mit 3 GHz dafür 106 ms benötigt.
Die Platine von Google zeichnet sich durch das fertige NXP's iMX 8M-System aus, das über vier ARM Cortex-A53-Kerne, einen ARM Cortex-M4-Kern, einen integrierten Grafikkern Vivante GC7000Lite, Googles eigenen Edge TPU-Co-Prozessor und einen kryptografischen Co-Prozessor verfügt. Darüber hinaus sind auch 8 GB eMMC-Speicher, 1 GB LPDDR4-Speicher und die erforderlichen I/O-Ports mit an Bord.
Solche Platinen sind im freien Verkauf erhältlich, und die Ukrainer haben im Gegensatz zu den Russen keinen erschwerten Zugang zu ihnen. Doch wie die Realität der Sanktionen zeigt, dürfte es auch in Russland eine gewisse Anzahl davon geben.
