Стрімке поширення безпілотних авіаційних систем (БАС) змінює сучасні стратегії безпеки і оборони. У міру того, як дрони стають все більш досконалими, вони все частіше використовуються недержавними суб'єктами, злочинними організаціями та іншими ворожими силами для спостереження, контрабанди, нападів і підриву діяльності. Їх доступність і легкість модифікації дозволяють зловмисникам перетворювати їх на наступальні засоби, створюючи зростаючу загрозу для критичної інфраструктури, громадської безпеки і національної безпеки.

Водночас виробники дронів швидко розвивають інтеграцію штучного інтелекту для підвищення автономності, навігації та можливостей прийняття рішень. DJI, наприклад, розробила рішення на основі ШІ у співпраці з Microsoft, використовуючи Azure IoT Edge і технології ШІ для аналізу даних у реальному часі. Компанія Shield AI представила Hivemind - систему автономності на основі ШІ, яка дозволяє дронам працювати без GPS і зв'язку, що дає їм змогу самостійно орієнтуватися в складних умовах. Аналогічно, Skydio розробила вдосконалений комп'ютерний зір і автономність, що покращує навігацію і ситуаційну обізнаність безпілотників.

Хоча деякі системи вже продемонстрували вражаючі можливості, керовані штучним інтелектом, їхній реальний вплив на загрози безпеці залишається обмеженим. Незважаючи на зростаючу кількість дискусій навколо автономних безпілотників, переважна більшість поточних загроз все ще походить від комерційних і керованих людиною передавальних дронів - реальність, яка, як очікується, не зміниться в найближчому майбутньому.

Як Можливості ШІ в БпАК продовжують розвиватися, так само як і технології на основі штучного інтелекту, призначені для протидії їм, створюючи безперервний цикл інновацій між безпілотниками і системами протидії безпілотникам. Ця ескалація технологічної гонки формує майбутнє повітряної безпеки, підштовхуючи як наступальні, так і оборонні технології розвиватися безпрецедентними темпами.

Складна реальність викликів протидії БПЛА

Стрімкий розвиток технології безпілотників створює кілька ключових викликів для систем протидії безпілотникам та їхніх користувачів. Дрони стають меншими, швидшими і більш пристосованими, набуваючи характеристик, які ускладнюють їх виявлення і протидію. Саморобні дрони, зібрані з широкодоступних компонентів, можна легко модифікувати для виконання конкретних місій, що дозволяє ворожим суб'єктам швидко змінювати свою тактику. Такі технології, як стрибки частоти, ускладнюють виявлення, роблячи традиційні методи боротьби з безпілотниками менш ефективними.

Іншим важливим викликом є автоматизація та швидкість реагування. Ефективна боротьба з безпілотниками вимагає негайного виявлення і реагування, чого важко досягти лише за допомогою систем, керованих людиною. Зростаюче використання саморобних дронів і нестандартних протоколів зв'язку ще більше ускладнює здатність звичайних систем C-UAS класифікувати і відстежувати загрози.

Крім того, значною перешкодою є економічна нерівність. В той час як комерційні та саморобні безпілотники можна розгортати за низькою вартістю, високопродуктивні рішення C-UAS потребують значних капіталовкладень.

Оскільки загрози з боку безпілотників стають дедалі складнішими, автоматизація на основі штучного інтелекту має важливе значення для забезпечення швидкого і точного реагування. ШІ дозволяє системам виявляти присутність безпілотників, аналізувати їхню поведінку, оцінювати рівень загрози, зменшуючи навантаження на операторів і підвищуючи операційну ефективність.

Від інвестицій до впливу: Зростаючий ринок контр-безпілотних літальних апаратів на основі штучного інтелекту

Ринок засобів протидії безпілотним літальним апаратам (БПЛА) стрімко розширюється, що зумовлено зростанням занепокоєння щодо безпеки повітряного простору, вторгненнями безпілотників та еволюцією повітряних загроз. У той час як сили безпеки і приватні організації шукають більш ефективні заходи протидії, експерти галузі виділяють штучний інтелект і машинне навчання (ML) як ключові тенденції, що формують майбутнє захисту від безпілотників. Згідно зі звітами аналітиків, очікується, що світовий ринок засобів протидії безпілотникам зросте на 12,23 мільярда доларів США з 2025 по 2029 рік, а середньорічний темп приросту (CAGR) за цей період складе близько 42,8%. Такому зростанню сприяють технологічні досягнення, в тому числі застосування штучного інтелекту, які переосмислюють ландшафт протидії безпілотникам.

Джерело: Technavio: Компанія Technavio опублікувала свій останній звіт про дослідження ринку під назвою "Глобальний ринок протидії безпілотникам 2025-2029 рр.

Наступний стрибок в обороні: ШІ та ML в системах протидії БПЛА

Впровадження ШІ та ML в рішеннях для БпАК революціонізує способи виявлення, класифікації та подолання загроз, що походять від безпілотних літальних апаратів. Хоча деякі рішення на основі ШІ вже продемонстрували успішне застосування, постійні дослідження і розробки спрямовані на подальше вдосконалення цих технологій. Ключові гравці галузі активно розвивають можливості безпілотних авіаційних комплексів на основі штучного інтелекту завдяки співпраці та інноваціям.
Наприклад:
- DroneShield - Використовує мультимодальні датчики зі штучним інтелектом для покращеної ідентифікації та класифікації безпілотників.
- Андуріл - Співпрацює з OpenAI для покращення ситуаційної обізнаності в реальному часі та автономного прийняття рішень для операцій з безпеки.
- Northrop Grumman - Інтегрував штучний інтелект у свою систему протиповітряної оборони передових районів (FAAD), спростивши процес прийняття рішень щодо зменшення впливу безпілотників за допомогою єдиного інтерфейсу.
- BlueHalo - Розробили технологію METIS на основі ШІ/ML для покращеного виявлення, відстеження та реагування на загрози для БПЛА C-UAS.
З розвитком систем протидії безпілотникам на основі штучного інтелекту деякі компанії виходять за рамки традиційних методів. Наприклад, Sentrycs нещодавно запустила Sentrycs Horizon - революційне рішення для виявлення з використанням штучного інтелекту, яке є важливим кроком на шляху до повністю автономних систем протидії безпілотникам.

За межами підписів: Захист від безпілотників на основі штучного інтелекту з Sentrycs Horizon

На відміну від звичайних рішень C-UAS, Sentrycs Horizon не покладається на попередньо визначену бібліотеку сигнатур безпілотників. Замість цього вона аналізує радіочастотне середовище в режимі реального часу, виявляючи нові протоколи передачі даних, витягуючи та аналізуючи важливі дані, а також консолідуючи шаблони зв'язку для підвищення точності виявлення. Це перспективне рішення, що не базується на бібліотеках, забезпечує можливості раннього попередження, виявляючи безпілотники, які раніше неможливо було виявити, в тому числі саморобні моделі, що використовують широкодоступні компоненти.

Спираючись на свої можливості виявлення на основі штучного інтелекту, Sentrycs Horizon переходить до повністю самонавчальної системи DTIM (виявлення, відстеження, ідентифікації та пом'якшення наслідків). Це рішення наступного покоління буде працювати з усіма безпілотниками, незалежно від типу або технології передачі даних, забезпечуючи комплексний захист і оперативну ефективність.

Від виявлення до дії: Важливе значення штучного інтелекту в боротьбі з безпілотними літальними апаратами

З розвитком систем протидії безпілотникам на основі штучного інтелекту вони приносять кілька ключових переваг для захисту від безпілотників:
- Покращене виявлення та ідентифікація - Алгоритми на основі штучного інтелекту аналізують дані з датчиків, щоб з високою точністю ідентифікувати сигнатури безпілотників, мінімізуючи помилкові тривоги.
- Автономне прийняття рішень - Штучний інтелект дає змогу автоматично оцінювати загрози та реагувати на них, зменшуючи залежність від людей-операторів і прискорюючи зусилля з мінімізації ризиків.
- Адаптивність до нових загроз - Машинне навчання дозволяє системам C-UAS безперервно вчитися на нових моделях безпілотників, вдосконалюючи свою здатність виявляти і нейтралізувати нові загрози.
- Економічність та ефективність - Автоматизація на основі штучного інтелекту допомагає оптимізувати розподіл ресурсів, забезпечуючи стратегічне розгортання контрзаходів для ефективної протидії загрозам з боку безпілотників.

Висновок

Інтеграція штучного інтелекту і машинного навчання в рішення для боротьби з безпілотниками переосмислює стратегії захисту від безпілотників. Технології C-UAS, керовані штучним інтелектом, пропонують більшу швидкість, точність і адаптивність, що дозволяє силам безпеки випереджати нові загрози.

Запуск Sentryc Horizon знаменує собою важливу віху в боротьбі з безпілотниками, розкриваючи потенціал систем виявлення на основі штучного інтелекту, які виходять за рамки традиційних методів. В міру того, як його технологія розвивається в напрямку повністю самонавчальної системи DTIM, він встановлює нові стандарти в боротьбі з новими загрозами від безпілотників з винятковою точністю і ефективністю.