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MQ-20 Avenger vola in modo autonomo utilizzando il collegamento dati LEO SATCOM

Lo scorso 6 aprile, General Atomics Aeronautical Systems Inc. (GA-ASI) ha condotto manovre di combattimento aereo tattiche dal vivo utilizzando algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) per controllare un velivolo senza pilota MQ-20 Avenger di proprietà dell’azienda. 

Le manovre collaborative tra piloti umani e AI sono state condotte utilizzando il complesso di aerei da combattimento collaborativi (CCA) Live, Virtual, Constructive (LVC) di GA-ASI su una missione oltre la linea di visuale (BVR) basata su IP di un provider di comunicazioni satellitari (LEO) Low Earth Orbit (LEO) (BLOS) collegamento dati. 

La connessione LEO SATCOM è stata utilizzata anche per riaddestrare e ridistribuire rapidamente gli algoritmi piloti IA mentre l’aereo era in volo, dimostrando la capacità di GA-ASI di aggiornare gli algortimi IA in pochi minuti.

Questo segna il primo dispiegamento di connessioni di un fornitore LEO SATCOM in esecuzione su una piattaforma di veicoli aerei da combattimento senza pilota (UCAV) operativamente rilevante. 

Il team ha utilizzato due processori multifunzionali (MFP) RASOR di L3Harris Technologies, uno che ospitava la scheda del ricetrasmettitore e un altro che controllava il BLOS Active Electronically Scanned Array (AESA). 

Il velivolo di prova era equipaggiato con un sistema Ball Aerospace BLOS AESA, in grado di operare in full duplex. 

La dimostrazione ha evidenziato l’impegno di GA-ASI a rendere operativo il CCA fondendo tecnologie innovative per la guerra del futuro, come i piloti AI di GA-ASI e l’ecosistema LVC, e le soluzioni di collegamento dati BLOS di L3Harris e Ball Aerospace.

GA-ASI ha sfruttato il suo ecosistema CCA end-to-end per il volo che ha unito capacità di terze parti, controllo umano sul loop ed autonomia per consentire un’efficace collaborazione uomo-macchina per i conflitti del 21° secolo. 

I comandi dell’operatore sono stati acquisiti tramite comandi HOTAS (hands on throttle-and-stick) e sono stati inviati tramite LEO SATCOM ai piloti AI che eseguono algoritmi Reinforcement Learning (RL). 

Gli algoritmi piloti AI hanno tracciato e manovrato in modo autonomo in modo dinamico e hanno aggiornato le entità specificate tramite HOTAS. Agli operatori sono stati forniti aggiornamenti dagli algoritmi piloti AI su un display head-up della cabina di pilotaggio e potevano riattivare dinamicamente tramite HOTAS man mano che la missione si evolveva. 

Inoltre, i dati relativi alle prestazioni degli agenti sono stati raccolti e inviati sul campo dove gli agenti sono stati riaddestrati per migliorare le prestazioni e quindi ridistribuiti tramite LEO SATCOM in pochi minuti.

Questo è un altro test di una serie in corso di inserimento tecnologico e voli autonomi eseguiti utilizzando finanziamenti interni di ricerca e sviluppo per dimostrare concetti importanti per UAS.

Fonte e foto@General Atomics Aeronautical Systems Inc.

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