Der Rüstungskonzern Anduril Industries, Inc. und der Autonomie-Spezialist Overland AI haben erfolgreich demonstriert, wie ein Team autonomer Luft- und Bodenfahrzeuge Bedrohungen koordiniert neutralisieren kann. Damit beweisen sie, dass die Zukunft der Kriegsführung weniger manuelles Joystick-Gezappel und mehr algorithmische Teamarbeit bedeutet. Der gemeinsame Feldtest zeigte, wie die Verbindung disparater Systeme mit einem gemeinsamen KI-Hirn die Reaktionszeiten in einem chaotischen Gefechtsfeld dramatisch verkürzen kann.
Die Übung war ein Paradebeispiel für Manned-Unmanned Teaming (MUM-T), ein Konzept, das die US-Armee als „synchronisierten Einsatz von Soldaten, bemannten und unbemannten Luft- und Bodenfahrzeugen, Robotern und Sensoren“ definiert, um einen entscheidenden Vorteil zu erzielen. Das Setup umfasste zwei von Overlands ULTRA-Bodenfahrzeugen, die mit der OverDrive-Autonomie-Software liefen und im Konvoi mit einem bemannten Fahrzeug unterwegs waren. Von oben beobachtete eine Anduril Ghost-X Drohne das Geschehen, allesamt verbunden über Andurils Lattice Softwareplattform. Als die Ghost-X feindliche Drohnen entdeckte, beauftragte der menschliche Operator die beiden ULTRA-Fahrzeuge einfach, sich das Ganze genauer anzusehen.
Das ist das klassische Militärmanöver: Problem erkennen, Roboter den Hügel hochschicken, um die Lage zu checken. Nur diesmal fuhren die Roboter selbst. Overland AIs Software, geschliffen im DARPA-RACER-Programm, ermöglichte es den ULTRAs mit ihrer 450 Kilogramm Nutzlastkapazität, das raue Gelände zu navigieren und erhöhte Positionen ohne menschliches Eingreifen zu finden. Einmal positioniert, erkannten und verfolgten Anduril-Sensoren an den Fahrzeugen die Drohnenaktivität und speisten die Daten über das Netzwerk ein, sodass die Operatoren elektronische Gegenmaßnahmen über eine einzige, gemeinsame Schnittstelle einsetzen konnten.
Warum ist das wichtig?
Das moderne Schlachtfeld ist ein einziges Kuddelmuddel inkompatibler Systeme, die nie dafür gemacht waren, miteinander zu quatschen. Diese Demonstration beweist, dass ein einheitliches, KI-gesteuertes Netzwerk diesen Integrationsalbtraum lösen kann. Indem Luft- und Bodenressourcen Sensordaten teilen und Aktionen autonom koordinieren, lässt sich die „Sensor-to-Shooter“-Zeitlinie erheblich verkürzen, das Lagebewusstsein erweitern und die kognitive Belastung menschlicher Operatoren reduzieren. Jeder Schritt – vom Erkennen einer Bedrohung mit einer Drohne über die Neupositionierung eines Bodenfahrzeugs bis hin zum Einsatz einer Gegenmaßnahme – geschah über ein einziges Netzwerk, ohne dass jemand Daten manuell übertragen musste. Es geht weniger um einen einzelnen coolen Roboter, sondern vielmehr um das Netzwerk, das sie in ein kohärentes, künstlich intelligentes Rudel verwandelt.
