유럽방위청(EDA)은 인공지능(AI)과 무인 시스템이 어떻게 협력하여 다양한 시나리오에서 폭발물과 급조폭발물(IED)을 탐지할 수 있는지를 성공적으로 시연했습니다.
7년 2023월 1,55일 벨기에 DOVO/SEDEE 폭탄 탐지 센터에서 열린 이번 시연에는 무인 항공기(UAV) 2019대와 무인 지상 차량(UGV) 대가 참여했으며, 각각 서로 다른 센서를 장착했습니다. UAV와 지상 무인 항공기는 시골과 도시 지역에서 모의 폭발물과 불발탄을 포함한 급조 폭발물을 검색하기 위해 자율적으로 조정되었습니다. 이번 시연은 PADR(Preparatory Action for Defense Research) 요청으로 자금을 지원받은 폭발물 탐지용 인공지능(AIDED) 프로젝트의 만 유로 규모의 일환이었습니다.
이 프로젝트는 기술 준비 수준(TRL) ~를 달성하는 것을 목표로 했습니다. 즉, 시스템이 적절한 환경에서 테스트되었지만 완전히 작동하려면 추가 개발이 필요하다는 의미입니다. 시연을 통해 시스템이 이 수준의 성숙도에 도달했으며 사람의 개입을 최소화하면서 복잡한 작업을 수행할 수 있음을 보여주었습니다.
이 시스템은 지하나 물체 내부의 금속 물체를 찾아낼 수 있는 EMI(전자기 금속 탐지기), 더 높은 정확도를 제공하지만 운반체의 움직임에 민감한 지면 침투 레이더 등 다양한 감지 센서를 사용합니다. 레이저 유도 파괴 분광법은 강력한 레이저 빔을 사용하여 분광계로 분석된 영역에 작은 플라즈마를 생성하는 반면, 더 큰 센서는 궁극적으로 폭발 장치를 식별하는 데 사용됩니다.
또한 이 시스템은 각 유형의 센서 신호 처리에 대해 데이터로부터 학습할 수 있는 신경망과 인공지능 알고리즘을 사용합니다. 신경망은 프로젝트 중에 얻은 레이블이 지정된 데이터 세트로 훈련되었습니다. 다양한 센서로 감지한 내용에 라벨을 붙이는 것은 AI 알고리즘에 의한 개선 사항을 보여주었기 때문에 테스트의 중요한 부분이었습니다.
로봇 내비게이션을 위한 위치 파악 및 매핑 알고리즘과 GPS(Global Positioning System)가 실패하거나 성능이 저하되는 상황을 처리하기 위해 다른 센서가 사용되었습니다. 컨소시엄은 토양 수분과 운반체의 움직임에 대한 일부 센서의 민감도, 고온에 대한 시스템의 민감도, 항법의 정확성과 같은 문제에 직면했습니다.
이번 시연은 AIDED 프로젝트의 중요한 이정표였으며 임무 계획, 자체 탐색, 팀워크, 폭발 장치 탐지 등 무인 시스템의 다양한 측면에서 AI가 어떻게 효과적으로 사용될 수 있는지 보여주었습니다. 이 프로젝트는 또한 유럽의 협력이 어떻게 국방 역량과 혁신을 향상시킬 수 있는지를 보여주었습니다.
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