General Atomics는 인공 지능으로 제어되는 MQ-9 Reaper 무인 항공기의 표적 선택 시스템 인 Agile Condor의 비행 테스트를 성공적으로 완료했습니다.
드론 개발 회사는 3 년 2020 월 XNUMX 일에 통과 된 테스트를 발표했지만 수행 방법에 대한 자세한 정보는 없습니다. 비행이 General Atomics Aeronautical Systems, Inc. Flight Test and Training Center에서 수행되었다는 것만 알고 있습니다. (GS-ASI), 노스 다코타 그랜드 포크스.
Agile Condor 시스템은 잠재적 인 표적을 자동으로 감지, 분류 및 추적하도록 설계되었습니다. 그 구현은 이후 UAV와 유인 항공기의 기능을 확장하여 표적을 식별하고 다소 우선 순위를 분류합니다.
교육 사장에 따르면 General Atomics Aeronautical Systems, Inc. David R. Alexander, 이러한 목표 계산은 미래의 무인 시스템에 매우 중요합니다. 이 회사는 무인 시스템에서 인공 지능 사용 가능성을 확대하기 위해 최선을 다하고 있으며 제시된 Agile Condor는 관찰, 분석, 의사 결정 및 행동의주기를 단축하는 것이 매우 효과적임을 입증합니다. 동시에 알렉산더는 GA-ASI가 인공 지능 개발과 자율 임무에 적용하는 방향으로 미 공군 연구소와 추가 협력 할 준비가되어 있다고 강조했다.
애자일 콘도르 시스템은 미 공군 연구소의 명령에 의해 개발되었습니다. General Atomics와의 계약이 체결되기 전에 공군이 다른 플랫폼에서 시스템 테스트를 수행했는지 여부는 아직 알려지지 않았습니다.
2018 년 Agile Condor SRC의 개발자는 이제 엄청난 양의 정보를 수집 할 수있는 센서의 정확도를 개선했다고보고했습니다. 얻은 데이터는 신속하게 분석되며, 그 후 가장 중요한 정보는 이미 UAV의 조치에 대한 결정을 내리는 기초가됩니다.
또한 SRC가 제출 한 문서에서는 임무 중 직접 데이터를 빠르게 전송하려면 더 많은 전력이 필요하다는 점이 강조되어 있습니다. 수집 된 데이터의 양이 너무 커서 분석가는 수신 된 데이터를 완전히 분석하여 진정으로 의미있는 정보를 분리 할 수 없습니다.
이것은 특히 광대 한 영토를 지속적으로 모니터링하는 시스템이 장착 된 드론의 경우에 해당됩니다. 그중 미국 군 칼럼니스트 Joseph Trevithick은 엄청난 수의 이미지를 수집하는 미 공군의 Gorgon Stare 시스템을 강조합니다.
Agile Condor 시스템은 드론이 수집 한 센서 데이터를 분석하여 추가 분석을 위해 제어 센터의 운영자에게 전송하도록 설계되었습니다. Agile Condor 덕분에 수신 된 데이터는 "빈"이미지와 관심없는 기타 데이터를 거부하여 필터링됩니다. 시스템은 통신 채널을 막지 않기 위해 전송을 방해하지 않습니다.
Joseph Trevithick에 따르면 Agile Condor는 인공 지능과 임무 자율성을 향한 미군의 광범위한 움직임의 또 다른 예일뿐입니다. 새로운 시스템의 사용은 미 공군에 새로운 능력의 시대가 도래했음을 의미합니다. 이러한 데이터 분석 및 처리 시스템의 도움으로 대상을 독립적으로 정의 할 수있는 드론 패밀리를 구성 할 수 있다면 향후 전투 시나리오가 매우 심각한 변화를 겪을 수 있습니다.