ছোট ড্রোনের বিরুদ্ধে দ্রুত সিদ্ধান্ত চাইছে পেন্টাগন
যুক্তরাষ্ট্রের প্রতিরক্ষা বিভাগ ছোট ড্রোন মোকাবিলায় সৈন্য, যানবাহন, এবং জাহাজ কীভাবে তা সামলাবে, তা উন্নত করতে AI-সমৃদ্ধ লক্ষ্য শনাক্তকরণের দিকে ঝুঁকছে। C-UAS Close-In Kinetic Defeat Enhancement নামের এই প্রকল্পটি aided target recognition, বা AiTR-এর ওপর কেন্দ্রিত; এতে AI, machine learning, এবং computer vision ব্যবহার করে মানব অপারেটরের তুলনায় দ্রুত হুমকি শনাক্ত করা হয়।
নিকটমেয়াদি লক্ষ্য সরল: ড্রোন দেখার পর সেটিকে গুলি করে নামানোর মধ্যে সময় কমানো। সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ হলো, পেন্টাগন এমন সিস্টেম চায় যা প্রকৃত হুমকি আর পাখির মতো অ-হুমকি আলাদা করতে পারে; কম খরচের ড্রোন ছড়িয়ে পড়া এবং দৃশ্যগত জটিলতা সিদ্ধান্তকে আরও কঠিন করে তুলছে।
Defense Innovation Unit-এর solicitation ধাপে ধাপে একটি পরিকল্পনা নির্ধারণ করে, যা remote weapons stations দিয়ে শুরু হয়ে শেষ পর্যন্ত dismounted troops বহন করা small arms পর্যন্ত পৌঁছায়।
প্রথম ধাপ CROWS turret দিয়ে শুরু
প্রথম ধাপটি remote weapons stations-কে লক্ষ্য করে, বিশেষ করে Common Remotely Operated Weapon Station, বা CROWS, যা সামরিক যানবাহনে ব্যাপকভাবে বসানো হয়। solicitation অনুযায়ী, সিস্টেমটির উদ্দেশ্য engagement timeline দ্রুত করা; প্রাথমিক ফোকাস unmanned aircraft systems-এর ওপর এবং দ্বিতীয় ফোকাস vehicular ও man-sized targets-এর ওপর।
প্রোটোটাইপ সিস্টেমকে বর্তমান remote weapons stations-এর Group 1 ও Group 2 drones শনাক্ত, ট্র্যাক, এবং মোকাবিলার ক্ষমতা স্পষ্টভাবে উন্নত করতে হবে; এখানে এগুলোকে 55 পাউন্ড ও তার কম ওজনের targets হিসেবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। solicitation বলছে, 600 মিটারের বেশি দূরত্বে detection হতে হবে এবং অন্তত 100 মিটার দূরত্বে engagement হতে হবে। সিস্টেমটি কমপক্ষে সেকেন্ডে 30 মিটার, অর্থাৎ প্রায় ঘন্টায় 67 মাইল গতিতে চলা ড্রোনের বিরুদ্ধেও কাজ করতে পারতে হবে।
এই সংখ্যাগুলো দেখায় যে পেন্টাগন কোনো abstract demo খুঁজছে না। তারা এমন একটি সিস্টেম চায় যা বাস্তব tactical engagements-এর সঙ্গে সম্পর্কিত নির্দিষ্ট performance thresholds-এ কাজ করে।
