Vergessenheit? DARPA entwickelt Drohnen zur Jagd auf Menschen

Die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) neueste Kreation von  Schnelle, leichte Autonomie (FLA) Programm, eine neue Klasse von Algorithmen für die schnelle Navigation von Drohnen in überfüllten Umgebungen, erinnert uns an den amerikanischen postapokalyptischen Science-Fiction-Film Oblivion von 2013.

Hier ist ein kurzer Clip von Jack Harper (Tom Cruise) Im Film kämpfte er gegen Killerdrohnen, bei denen künstliche Intelligenz zum Navigieren und Jagen von "Alien Scavengern" verwendet wurde, und kurz vor dieser Szene wurde Harper gezeigt, dass es sich bei Alien Scavengern tatsächlich um Menschen handelt.

Während das FLA-Programm von DARPA noch keine gezielte Energiewaffe mit genügend Kilowatt verbaut hat, um einen Menschen in Stücke zu sprengen, scheint es, als sei die Agentur, die für aufkommende Technologien für den Einsatz durch das Militär verantwortlich ist, in die zweite Phase der Flugtests eingetreten, um fortschrittliche Algorithmen bei Drohnen zu demonstrieren Erledige autonom Aufgaben, die für den Menschen gefährlich sind - wie die Aufklärung vor der Mission auf dem modernen Schlachtfeld in einem feindlichen städtischen Umfeld.

Ja, dies bestätigt, dass DARPA Drohnen für die Jagd nach Menschen entwickelt. Es handelt sich jedoch eher um Aufklärungsdrohnen als um Drohnen, die Menschen in Oblivion töten.

Nach Angaben der DARPA Pressemitteilung, Phase-1-Flugtests wurden in 2017 abgeschlossen, da die Ingenieure ihre Software verfeinern und die Sensoren an den Drohnen verbessern konnten, um die Effizienz zu steigern. Die Experimente wurden in einer kontrollierten Umgebung in der Schulungsanlage des Guardian Centers in Perry, Georgia, durchgeführt. Lufttests ergaben, dass die Quadcopter sowohl in städtischen Umgebungen als auch in Innenräumen autonom navigieren können. Einige der autonomen Flugszenarien umfassten:

• Fliegen Sie mit erhöhter Geschwindigkeit zwischen mehrstöckigen Gebäuden und durch enge Gassen, während Sie Objekte von Interesse identifizieren.
• Fliegen durch ein schmales Fenster in ein Gebäude und runter ein Flur, der Räume durchsucht und Erstellen einer 3-D-Karte des Innenraums; und
• Treppenfliegen und Erkennen des Gebäudes und Verlassen des Gebäudes durch eine offene Tür.

„Die herausragenden Forscherteams der Universitäten und der Industrie, die an FLA arbeiten, haben Algorithmen entwickelt, die in nicht allzu ferner Zukunft leichte, handelsübliche unbemannte Luft- oder Bodenfahrzeuge in funktionsfähige Betriebssysteme verwandeln könnten, für die keine Eingaben von Menschen erforderlich sind, sobald Sie eine bereitgestellt haben allgemeine Überschrift, Entfernung zum Ziel und bestimmte zu suchende Elemente “, sagte JC Ledé, DARPA-Programmmanager.

„Unbemannte Systeme, die mit FLA-Algorithmen ausgestattet sind, benötigen keinen Remote-Piloten, keine GPS-Führung, keine Kommunikationsverbindung und keine vorprogrammierte Karte des Gebiets. Die integrierte Software, der leichte Prozessor und die kostengünstigen Sensoren erledigen die gesamte Arbeit autonom in Echtzeit. Zeit."

„Die Algorithmen von FLA könnten zu effektiven Mensch-Maschine-Teams auf dem Schlachtfeld führen, auf denen ein kleines Luft- oder Bodenfahrzeug als Scout dienen könnte, der autonom unbekannte Umgebungen durchsucht und nützliche Aufklärungsinformationen an ein menschliches Teammitglied zurückgibt. Ohne Kommunikationsverbindungen zur Trägerrakete ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass ein Gegner die Präsenz einer Truppe auf der Grundlage von Funkübertragungen erkennt, was die Sicherheit erhöht. “ Sagte Ledé.

Er wies darauf hin, dass die Technologie in einem Such- und Rettungsszenario nützlich sein könnte, in dem mit FLA ausgestattete Drohnen in Funkstille hinter feindlichen Linien nach einem abgestürzten Piloten, Besatzungsmitgliedern und sogar verlorenen Soldaten suchen könnten.

Während der zweiten Phase optimierte ein Team von Ingenieuren des Massachusetts Institute of Technology und des Draper Laboratory die Anzahl der an Bord befindlichen Sensoren, um die Drohne für eine höhere Geschwindigkeit zu zünden.

"Dies ist das Autonomieprogramm mit geringem Gewicht, daher versuchen wir, die Nutzlast des Sensors so gering wie möglich zu halten", sagte Nick Roy, Co-Leiter des MIT / Draper-Teams. „In Phase 1 hatten wir verschiedene Sensoren auf der Plattform, um uns über die Umgebung zu informieren. In Phase 2 haben wir uns wirklich verdoppelt und versucht, so viel wie möglich mit einer einzelnen Kamera zu machen. “

DARPA hat das Ingenieurteam gebeten, Software einzubeziehen, die eine geografisch genaue Karte der Umgebung erstellt, während die Drohne fliegt. Mithilfe fortschrittlicher Software erkannte die Drohne Straßen, Gebäude, Autos und andere Objekte und identifizierte sie auf der Karte als solche. Außerdem wurden anklickbare Bilder bereitgestellt. Nach der Mission kehrte die Drohne zur Heimatbasis zurück und erlaubte den menschlichen Teammitgliedern, die Medieninhalte herunterzuladen.

„Da das Fahrzeug seine Sensoren verwendet, um Hindernisse in unbekannten Umgebungen schnell zu erkunden und zu navigieren, erstellt es kontinuierlich eine Karte, während es jeden Ort, an dem es sich bereits befunden hat, erkundet und sich daran erinnert, so dass es von selbst zum Ausgangspunkt zurückkehren kann.“ sagte Jon How, der andere Co-Leiter des MIT / Draper-Teams.

DARPA bat ein separates Team von Ingenieuren der University of Pennsylvania, die Größe und das Gewicht der Drohne für einen autonomen Innenflug zu reduzieren. UPenns Quadcopter “startete draußen, identifizierte sich und flog durch eine Fensteröffnung im zweiten Stock mit nur wenigen Zentimetern Abstand, flog einen Flur entlang, um nach offenen Räumen zu suchen, fand ein Treppenhaus und stieg ins Erdgeschoss ab, bevor er wieder durch den Flur nach draußen ging eine offene Tür “, heißt es in der Pressemitteilung.

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