ドローンの標的探索を支援する画像認識モデルが、兵士主導の開発から部隊での実験配備へ進んだ。画像認識システムANVILと地上管制局を組み合わせた初期実験システムは、英陸軍の3部隊への配備が進められている。
兵士が開発を主導した標的識別モデル
英国防科学技術研究所（Dstl）は英陸軍と協力し、ドローンによる標的の発見・識別を支援する画像認識モデルを提供した。Dstlによると、兵士が画像認識モデルの開発を主導する初の取り組みとなる。この技術はAIと機械学習を使い、ドローンが捉えた画像や映像を解釈する。
画像認識と地上管制局を一つの実験システムに
画像認識システムのANVILは、地上管制局FIGSとともに初期実験システムiesを構成する。画像や映像を扱うモデルと地上側の管制機能を組み合わせ、捜索・偵察任務で新たな標的に対応する構成だ。
新たな標的と条件の変化に24時間以内で対応
Dstlによると、iesは捜索・偵察任務で新たな標的を識別し、変化する条件に24時間以内で適応するために使用できる。この構成は画像認識モデルの再学習と配備を速め、操作者の精神的負担と作業時間を減らすとしている。24時間という値は、部隊での実験システムについてDstlが示した対応能力である。
配備可能な装置へ発展し、英陸軍3部隊で導入
ANVILはAUKUSの自律技術・AI技術を土台にDstlが開発し、構想から堅牢で配備可能なシステムへ発展した。そのANVILを含むiesは、英陸軍の3部隊で配備が進められている。配備の目的は、部隊が戦場での画像認識技術に慣れることだ。