KAP Max van de Pol
SM Aaron Zwaal
Slimmere doelopsporing met geautomatiseerde drones
Defensie start het ene na het andere innovatieproject. Het Commando Landstrijdkrachten heeft er zelfs een speciale sectie voor: de afdeling Innovatie. In deze rubriek belicht Landmacht bijzondere projecten en programma’s. Ditmaal: AITAS (Automated Intelligent Target Acquisition System). Met behulp van kunstmatige intelligentie en autonome drones ondersteunt dit systeem militairen bij het sneller opsporen van mogelijke doelen.
Een van de taken van een Forward Observer is het onderkennen van doelen en het eindgeleiden van vuursteun hierop.
Boven een bosrand hangt een kleine drone vrijwel geruisloos stil. Op het scherm van eerste luitenant Jim verschijnt een melding: mogelijk voertuig gedetecteerd. Waar Forward Observers (FO’s) normaal zelf langdurig met hun optiek moeten observeren, maakt software nu een eerste selectie. Tijdens oefening Fighter Lion onderzoekt de landmacht met project AITAS hoe autonome drones en kunstmatige intelligentie kunnen helpen bij het sneller opsporen van doelen.
Forward Observer Jim beoordeelt de meldingen van AITAS. Het systeem detecteert mogelijke doelen, maar de beoordeling blijft mensenwerk.
Wat is AITAS?
AITAS staat voor Automated Intelligent Target Acquisition System. Het systeem is bedoeld om de werklast van FO’s te verlagen. Waar militairen nu zelf langdurig videobeelden moeten observeren, moet AITAS automatisch voertuigen en personen kunnen detecteren en relevante meldingen doorgeven aan de gebruiker.
De militair blijft daarbij altijd verantwoordelijk voor de beoordeling van de informatie en eventuele inzet van vuursteun. Het systeem ondersteunt de besluitvorming, maar neemt die niet over.
Tijdens de oefening werken gebruikers, ontwikkelaars en onderzoekers zij aan zij aan de verdere ontwikkeling van AITAS. Elke vlucht, melding en gebruikerservaring levert nieuwe inzichten op die helpen om het systeem verder te verfijnen.
Steeds meer data
“Een van de taken van een FO is het onderkennen van doelen en het eindgeleiden van vuursteun hierop”, vertelt kapitein Barend Jan, stafofficier UAS Doelopsporing & Vuursteuncoördinatie. “Maar die taak wordt steeds lastiger. We zijn momenteel afhankelijk van direct zicht en moeten steeds meer informatie verwerken. De vraag is hoe we dat slimmer kunnen doen.”
Eerste luitenant Jim, Forward Observer, bespreekt tijdens oefening Fighter Lion de inzet van AITAS met collega's in het veld.
Integratie van vuursteun
Voor een Fire Support Team, waar een FO deel van uitmaakt, is het moderne gevechtsveld een constante stroom van informatie. Radiocommunicatie, digitale systemen, bestaande observatiemiddelen en de bewegingen van eigen en vijandelijke eenheden vragen voortdurend aandacht. “Wij zijn verantwoordelijk voor het waarnemen van het gevecht en het integreren van vuursteun in de manoeuvre”, legt Jim uit, die als FO deelneemt aan de proef. “Met name bij tankeenheden gaat alles heel snel. Dan moet je continu schakelen tussen verschillende systemen en informatiebronnen.”
Wij integreren vuursteun in de manoeuvre
Drone vliegt autonoom
Juist daar ziet de landmacht de meerwaarde van AITAS. Het systeem moet een deel van de observatietaak overnemen door zelfstandig een gebied te onder waarneming te krijgen en mogelijke doelen te detecteren. “Het uiteindelijke doel is dat de drone autonoom opstijgt, vliegt en een gebied scant”, zegt Jim. “Dan hoeven wij niet voortdurend naar een videoscherm te kijken, maar krijgen we alleen een melding wanneer er iets relevants wordt gevonden.”
Korporaal Dylan maakt de drone gereed voor een vlucht.
De grootste innovatie zit in de software van de drone
Doelen onderkennen en melden
Volgens korporaal Dylan, chauffeur van het Fire Support Team, zit de grootste innovatie niet in de drone zelf, maar in de software die ermee meevliegt. “Van tevoren kun je een vliegroute opstellen met observatiepunten. Vervolgens moet het systeem zelf doelen kunnen onderkennen, opslaan en melden. Wanneer het systeem een doel detecteert krijgen wij een notificatie met een afbeelding en een coördinaat”, legt Dylan uit. “Vervolgens controleren wij zelf of het daadwerkelijk relevant is.”
Die menselijke beoordeling blijft noodzakelijk. “Het systeem ziet dat er iets staat”, zegt Jim. “Maar het onderscheid tussen vriend en vijand moeten wij nog steeds maken. Een drone neemt geen automatische beslissing. Dat blijft mensenwerk.”
Fighter Lion leverde direct bruikbare inzichten op
Eerste operationele ervaringen
Tijdens de oefening zetten militairen het systeem voor het eerst onder realistische omstandigheden in. Dat leverde direct bruikbare inzichten op. Toen manoeuvre-eenheden in een ander deel van het vak in gevecht waren, verplaatsten de waarnemers hun aandacht naar een gebied waar ze een tegenaanval verwachtten. “Daar detecteerde een drone doelen in een bosrand en konden we een vuuraanvraag voorbereiden”, vertelt Jim. “Dat liet mooi zien wat de potentie van het systeem is.”
Korporaal Dylan: “Op dit moment detecteert het systeem soms nog te veel.”
Natuurlijk blijft doorontwikkeling nodig. “Op dit moment detecteert het systeem soms nog te veel”, zegt Dylan. “Daardoor moet je alsnog veel controleren. Uiteindelijk moet het juist werklast wegnemen. Dat is precies waarom we hier testen.”
Van onderzoek naar toepassing
Leander, engineer bij TNO, werkt al anderhalf jaar aan de ontwikkeling van de technologie. “Veel onderzoek begint achter een bureau”, vertelt hij. “Maar uiteindelijk wil je weten of het werkt bij de eindgebruiker. Tijdens deze oefening testen we het systeem voor de eerste keer echt operationeel.”
TNO ontwikkelt binnen het project de AI-functionaliteiten voor automatische detectie en autonome verkenning. Die technologie wordt geïntegreerd in het Nexus-platform van het Nederlandse bedrijf Intelic. “Wij ontwikkelen het AI-gedeelte dat automatisch zoekt en detecteert”, legt Leander uit. “Dat combineren we met de software van Intelic en integreren we op Nederlandse drones met een open softwarearchitectuur. In dit project zijn dat de DeltaQuad Evo en de Height Technologies Martlet. Zo ontstaat één geïntegreerde oplossing voor autonome verkenning en doelopsporing.”
Leander, engineer bij TNO: “Dat helpt ons om de technologie beter aan te laten sluiten op de praktijk.”
Aansluiting op de praktijk
Een oefening als Fighter Lion levert daarbij inzichten op die in een testomgeving moeilijk te verkrijgen zijn. In het veld hebben ontwikkelaars veel beter zicht op de omstandigheden waarmee de software uiteindelijk moet omgaan, zoals terreintypen, begroeiing en zichtomstandigheden. “Hier zien we hoe de omgeving er daadwerkelijk uitziet en wat dat doet met onze software”, zegt Leander. ”Dat helpt ons om de technologie beter aan te laten sluiten op de praktijk.”
De grootste uitdaging is volgens hem niet het ontwikkelen van de algoritmes zelf, maar het operationeel bruikbaar maken van de technologie. “Je moet rekening houden met radioverbindingen, gebruikersinterfaces en de behoeften van de militair in het veld. Dat leer je alleen door veel te testen.”
Wil je echt goed testen, moet je het veld in
Korte lijnen, snelle innovatie
Een van de meest opvallende aspecten is de snelheid waarmee verbeteringen worden doorgevoerd. Al voordat militairen de technologie tijdens Fighter Lion testten, kwamen gebruikers, onderzoekers en ontwikkelaars regelmatig samen om nieuwe functies uit te proberen en feedback te verzamelen. “We waren bij Intelic voor een opleiding op het systeem”, vertelt Jim. “Toen gaven we iets aan waarvan we dachten: dit kan beter. Het antwoord was eigenlijk direct: goed idee. De ontwikkelaars namen die feedback meteen mee.”
Kapitein Barend Jan: “Als iets werkt, moet het zo snel mogelijk beschikbaar komen voor de gebruiker.”
Innovatie moet niet blijven steken in experimenten
Feedback uit het veld
Volgens Jim zijn de lijnen tussen gebruiker en ontwikkelaar erg kort. Feedback uit het veld wordt vrijwel direct besproken en waar mogelijk verwerkt in een software-update. Kapitein Barend Jan ziet daarin een belangrijke succesfactor. “Te vaak blijft innovatie steken in experimenten. Wij willen juist voorkomen dat innovatie en implementatie los van elkaar komen te staan. Als iets werkt, moet het zo snel mogelijk beschikbaar komen voor de gebruiker.”
Volgens hem is dat essentieel in een tijd waarin technologische ontwikkelingen elkaar in hoog tempo opvolgen. “Liever een systeem dat vandaag voor 70 procent werkt dan een perfect systeem dat pas over jaren beschikbaar komt.”
Nieuwe ideeën
Het gebruik van AITAS in het veld levert inmiddels al nieuwe ideeën op. Tijdens de oefening ontdekten gebruikers dat dezelfde technologie mogelijk ook waarde kan toevoegen aan andere sensoren en camerasystemen. “Eigenlijk draait het om de software”, zegt Jim. “Waarom zou je dezelfde technologie niet toepassen op andere camera's en sensoren? Overal waar beeld binnenkomt, zou dit kunnen helpen.”
De ervaringen in het veld leveren nieuwe ideeën op voor de verdere ontwikkeling van het project.
“Die wisselwerking tussen gebruiker en ontwikkelaar vormt een van de grootste krachten van het project”, besluit Leander. Terwijl onderzoekers en industriepartners de technologie verder ontwikkelen, laten militairen in het veld zien waar de operationele behoefte ligt en welke toepassingen het meeste effect kunnen opleveren.