KI-gestützte Laserwaffe schaltet Drohnen aus
Laut den Entwicklern haben künftig noch nicht einmal Schwärme überhaupt eine reelle Chance
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Abschuss: Laserwaffen lassen sich auch auf Kriegsschiffen einsetzen (Illustration: navy.mil) |
Monterey (pte015/18.02.2025/11:30)
Ein KI-gestütztes Feuerleitsystem, das mit einer Laserwaffe kombiniert und zuvor mit realen Daten trainiert wird, erzielt im Abwehrkampf gegen Drohnen die größte Wirkung. Das haben Ingenieure der Naval Postgraduate School und anderer Forschungseinrichtungen sowie Entwickler der Rüstungsindustrie herausgefunden. Am schlechtesten klappt es den Experten zufolge mit rein synthetischen Daten.
Vernichtung in Sekunden
Die Kombination aus einem KI-gestützten Feuerleitsystem und einer Laserwaffe ist aus militärischer Perspektive optimal. Werden die Investitionen in das System einmal beiseite gelassen, so sind die Kosten für einen Abschuss, verglichen mit konventionellen Raketen oder Geschossen, vernachlässigbar. Lediglich die Stromversorgung fällt ins Gewicht. Denn die Laserwaffe arbeitet mit Lichtgeschwindigkeit. Im gleichen Augenblick, indem sie feuert, erreicht der Strahl schon sein Ziel.
Hat das Leitsystem die Art der Drohne erkannt, richtet sich die Waffe direkt auf die Schwachstelle, und zwar genauso lange, wie es nötig ist, um sie zu zerstören, heißt es. Das gelinge in Bruchteile von Sekunden. Zudem lasse sich die Waffe ebenfalls in Bruchteilen einer Sekunde auf ein neues Ziel ausrichten, also die nächste anfliegende Drohne attackieren, sodass ein ganzer Schwarm innerhalb von wenigen Sekunden ausgeschaltet werden kann.
Laserwaffen sind Standard
Laserwaffen werden in vielen militärisch hochgerüsteten Ländern entwickelt, so auch vom Düsseldorfer Rüstungskonzern Rheinmetall und natürlich von den USA. Dort geht es vor allem darum, Drohnen eindeutig zu identifizieren, um sie sicher auszuschalten. Dabei soll Deep Learning helfen, also eine spezielle Form des maschinellen Lernens. Die Feuerleit-Software wird dazu mit realen, synthetischen und einem Mix aus realen und synthetischen Daten trainiert.
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