Agile Condor: 미 공군 드론을 위한 새로운 분석 및 타겟팅 시스템
General Atomics는 MQ-9 Reaper 무인 항공기에서 AI 제어 대상 선택 시스템인 Agile Condor의 비행 테스트를 성공적으로 완료했습니다.
지난 테스트에 대해 회사 개발자 드론 3년 2020월 XNUMX일에 발표되었지만 수행 방법에 대한 자세한 내용은 아직 제공되지 않습니다. 비행은 General Atomics Aeronautical Systems, Inc.의 비행 테스트 및 훈련 센터에서 수행된 것으로만 알려져 있습니다. (GS-ASI) 노스다코타 주 그랜드포크스.
Agile Condor는 잠재적인 대상을 자동으로 감지, 분류 및 추적하도록 설계되었습니다. 그 구현은 UAV와 유인 항공기의 기능을 확장하여 목표를 결정하고 우선 순위가 높거나 낮은 것으로 분류합니다.
General Atomics Aeronautical Systems, Inc. 교육 담당 사장에 따르면 David R. Alexander, 이러한 목표 계산은 미래의 무인 시스템에 매우 중요합니다. 이 회사는 무인 시스템에서 인공 지능의 사용을 확대하기 위해 노력하고 있으며 제시된 Agile Condor는 관찰, 분석, 의사 결정 및 조치의 주기를 상당히 효과적으로 줄일 수 있음을 증명합니다. 동시에 Alexander는 GA-ASI가 인공 지능 개발 및 자율 임무에 적용하는 방향으로 미 공군 연구소와 추가 협력할 준비가 되어 있다고 강조했습니다.
Agile Condor 시스템은 미 공군 연구소의 명령에 따라 개발되었음을 상기하십시오. 계약이 General Atomics에 수주되기 전에 공군이 다른 플랫폼에서 시스템 테스트를 수행했는지 여부는 아직 알려지지 않았습니다.
2018년 애자일 개발자인 Condor SRC는 방대한 양의 정보를 수집할 수 있는 센서의 정확도가 향상되었다고 보고했습니다. 수신된 데이터는 즉시 분석된 후 가장 중요한 정보가 이미 UAV 작업에 대한 결정을 내리기 위한 기반을 형성합니다.
또한 SRC가 제시한 논문에서는 미션 중에 직접 데이터를 빠르게 전송하려면 더 많은 전력이 필요하다고 강조했다. 수집된 데이터의 양이 너무 커서 분석가가 실제로 의미 있는 정보를 분리하기 위해 수신된 데이터를 완전히 분석할 수 없습니다.
앞서 말한 내용은 광활한 영토를 지속적으로 모니터링하는 시스템이 장착된 드론의 경우 특히 그렇습니다. 그 중 미국 군사 관찰자 Joseph Trevithick은 엄청난 양의 이미지를 수집하는 미 공군의 Gorgon Stare 시스템을 강조합니다.
Agile Condor 시스템은 드론이 수집한 센서 데이터를 분석하고 추가 분석을 위해 제어 센터의 운영자에게 전송하도록 설계되었습니다. Agile Condor 덕분에 수신된 데이터는 "빈" 이미지 및 관심 없는 기타 데이터를 거부하여 필터링됩니다. 시스템은 통신 채널을 막히지 않도록 전송하지도 않습니다.
Joseph Trevithick에 따르면 Agile Condor는 AI에 대한 미 육군의 광범위한 추진과 임무 자율성 증가의 또 다른 예일 뿐입니다. 새로운 시스템의 적용은 미 공군의 새로운 능력 시대의 도래를 나타냅니다. 이러한 데이터 분석 및 처리 시스템의 도움으로 독립적으로 목표물을 결정할 수 있는 드론 떼를 형성할 수 있다면 앞으로 전투 시나리오가 매우 심각한 변화를 겪을 수 있습니다.
- 일리야 폴론스키
- 트위터 / General Atomics Aeronautical Systems, Inc. (GS-ASI)
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