Künstliche Intelligenz

Preferred Networks und ACSL entwickeln KI-Technologien für den autonomen Betrieb von Drohnen

Preferred Networks und ACSL haben bekannt gegeben, dass ein von NEDO gefördertes Forschungsprojekt in eine Phase eingetreten ist, die es Drohnen ermöglicht, mithilfe künstlicher Intelligenz eigenständig Betriebsentscheidungen zu treffen. Die Arbeiten umfassen die Entwicklung von Technologien zur Wahrnehmung, Planung und zum Umgang mit Umweltveränderungen sowie Aktualisierungen der SOTEN-Drohne und einer offenen Softwareplattform.

2026-09-24
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certi.news
Preferred Networks und ACSL entwickeln KI-Technologien für den autonomen Betrieb von Drohnen

Die Unternehmen Preferred Networks und ACSL gaben am 10. September 2026 bekannt, dass ihr gemeinsames Projekt zur Entwicklung von Technologien für die autonome Steuerung von Drohnen in eine Phase eingetreten ist, in der Drohnen mithilfe künstlicher Intelligenz Betriebsentscheidungen treffen können sollen. Das Projekt ist Teil des K Program der japanischen Organisation für die Entwicklung neuer Energie-, Industrie- und Technologietechnologien (NEDO) und soll in den Geschäftsjahren 2025 bis 2027 durchgeführt werden.

Was ändert sich im Projekt?

Die Arbeiten konzentrieren sich auf die Entwicklung von Technologien, die es einer Drohne ermöglichen, ihre Umgebung zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, ohne vollständig auf einen menschlichen Bediener angewiesen zu sein. Zu den zentralen Elementen gehören die Wahrnehmung, die Planung und der Umgang mit Umweltveränderungen sowie Technologien zur Erkennung und Verfolgung von Objekten.

Dem Projekt zufolge sollen diese Fähigkeiten den Umgang mit sechs Kategorien von Drohnenaufgaben in gefährlichen Umgebungen ermöglichen: Suche, Rettung, Überwachung, Aufklärung und Kommunikation. Preferred Networks zufolge strebt das Projekt die Entwicklung von Technologien an, die mit all diesen Kategorien umgehen können und einen autonomen Betrieb unter unterschiedlichen Bedingungen ermöglichen.

Die Rolle der künstlichen Intelligenz

Preferred Networks setzt Technologien der künstlichen Intelligenz ein, um die Betriebsumgebung zu rekonstruieren, die Objekterkennung zu verbessern und den jeweiligen veränderten Bedingungen entsprechende Entscheidungen zu treffen. Ziel ist es, bestimmte Elemente der Entwicklung und des Betriebs von Drohnen zu automatisieren, die traditionell von der Erfahrung des Bedieners abhängig waren, und dadurch komplexere Einsätze an Orten zu ermöglichen, an denen ein direktes Eingreifen von Menschen schwierig oder gefährlich ist.

Das bedeutet nicht, dass die Quelle einen umfassenden kommerziellen Betrieb oder eine vollständige Autonomie der Drohnen unter allen Bedingungen ankündigt. Vielmehr beschreibt sie den Übergang des Projekts in eine Phase zur Entwicklung bestimmter Technologien und Fähigkeiten innerhalb eines finanzierten Forschungsprogramms.

Aktualisierungen von Hardware und Software

ACSL arbeitet an der Aktualisierung der SOTEN-Drohne, damit sie den autonomen Betrieb unterstützt, einschließlich Verbesserungen im Zusammenhang mit Belastbarkeit und Widerstandsfähigkeit gegenüber Umwelteinflüssen. Das Unternehmen strebt an, den Einsatz der Drohne an Orten auszuweiten, an denen die Erfassung von Informationen oder die Katastrophenhilfe erforderlich ist.

Außerdem arbeitet ACSL mit dem Unternehmen FIXSTARS an der Entwicklung eines offenen Softwarepakets, das zur Erweiterung der Fähigkeiten der Drohne beitragen soll. Dem Artikel zufolge umfasst die Partnerschaft die Bereitstellung von Technologien wie Objekterkennung und einer Umgebung zur Entwicklung von Anwendungen, wobei der Schwerpunkt auf einer besseren Nutzbarkeit der SOTEN in unterschiedlichen Szenarien liegt.

Warum ist diese Nachricht wichtig?

Der technologische Wert des Projekts beschränkt sich nicht auf das Hinzufügen einer autonomen Steuerungsfunktion, sondern liegt in dem Versuch, die Drohne von einer Plattform, die festgelegte Befehle ausführt, zu einem System weiterzuentwickeln, das die Umgebung interpretiert und eine geeignete Reaktion auswählt. Dies ist für die Bereiche Suche und Rettung, Überwachung und Infrastruktur von Bedeutung, da die Geschwindigkeit von Entscheidungen und Einsätzen in gefährlichen Gebieten ein entscheidender Faktor sein kann.

Die Quelle legt jedoch keine quantitativen Leistungsergebnisse oder einen Zeitplan für die kommerzielle Verfügbarkeit dieser Fähigkeiten vor. Ebenso erläutert sie nicht die Grenzen des autonomen Betriebs oder die Mechanismen zur Überprüfung von Entscheidungen unter kritischen Bedingungen. Daher bleiben die derzeitigen Ergebnisse im Bereich der Entwicklung und Forschung, bis Ergebnisse von Feldtests oder detailliertere Betriebsspezifikationen vorgelegt werden.

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