英国陸軍と国防科学技術研究所（Dstl）はこのほど、英国エセックス州で数週間にわたる実地試験を完了し、高度なセンサーと人工知能技術を搭載したドローンを使用して広範囲の地雷や不発弾を迅速に捜索し、地雷除去の効率を高め死傷者のリスクを軽減した。
主要な軍事大国の兵力構成では、兵力のかなりの部分が地雷やさまざまな種類の弾薬の捜索、除去、爆発に費やされています。これは、関連する脅威の規模と危険性と密接に関係しています。ロシアとウクライナの紛争を例に考えてみましょう。ウクライナは現在、シリアやアフガニスタンを上回り、世界で最も深刻な地雷や戦場跡の爆発物による汚染が深刻な国となっている。推定によると、ウクライナの国土面積のほぼ30％を占める6万7000平方マイル（約17万4000平方キロ）は、対人地雷、「蝶地雷」、その他の散布された対人弾、対車両地雷に加え、最大約500万発の不発砲弾、クラスター弾で覆われている。子弾やその他のダム爆弾。
他の紛争、テロ攻撃、および過去の戦争で残された爆発物とともに、EOD および爆発物処理部隊は実戦での経験を蓄積し続け、痛みを伴う教訓を通じてそのような脅威に対処する方法を学び続けています。こうした背景を背景に、英国は英国陸軍の将来の対爆発兵器能力（FCEOC）への技術支援を提供することを目的とした地上地域偵察・保証プロジェクト（GARA）を推進している。英国陸軍は、Dstlおよび第33工兵連隊（爆発物処理および捜索）と協力して、新しい技術を通じて高リスクの爆発物処理作業を迅速化し、保護する可能性のある方法を模索しています。
プロジェクトの一環として、部隊は今年初めに、模擬された複雑な地雷原環境で数週間のテストを実施した。金属薬莢、低金属含有量、プラスチック薬莢装置など、幅広い混合弾薬の種類と材料が試験場に配備されました。多くの目標は隠されたり、埋もれたりしました。従来の方法を使用した検索と処理は時間がかかり、危険です。
最新の演習では、参加者は高性能光学センサー、熱画像センサー、長波赤外線センサー、磁力計などのセンサーを備えたマルチロータードローンプラットフォームをコンピュータービジョンアルゴリズムと組み合わせて使用し、収集したデータを後方の陸軍要員に送信して分析を依頼した。導入された AI ツールにより、新しい情報が出現した際の迅速な再トレーニングが可能になり、現場環境で地雷や不発弾を自動的に位置特定して識別できます。これは、人間のオペレーターとデジタル システムの間に「偵察層」を追加することに相当します。 UAV システムはまず地上で脅威を検索、特定し、正確に調整します。脅威の分布は兵士が到着する前にわかります。さらに一歩進めて、オペレーターが画面上で新しい脅威の種類を発見した場合、画像と関連データをアップロードして AI モデルをリアルタイムで更新することもできます。
セキュリティ上の理由から、この新しいシステムの多くの技術的詳細は依然として機密ですが、全体的な概念から見ると、このシステムは 3 段階の処理プロセスに組み込まれています。最初に検出と分類、次に脅威のラベル付けと優先順位付け、最後にロボットや爆発物を積んだドローンによる遠隔排除、または最後の手段として至近距離での手動介入です。
英国陸軍の将来の対爆発物対応能力の責任者であるマーク・フェッターズ少佐は、現代の戦場にはさまざまな種類の爆発物があふれており、新しい装備の導入により爆発物処理要員はより迅速に任務を完了でき、人々が爆発の危険に直接さらされることから解放されるだろうと述べた。同氏は、プロジェクトチームは、他のテクノロジーが成熟するにつれて、そのような機能の継続的な進化の範囲も評価していると付け加えた。さまざまなタイプのセンサーが軽量化、電力効率の向上、小型化を続けるにつれて、小型の無人航空機プラットフォームに統合できるようになり、爆発物処理および捜索要員が利用できる全体的な能力が向上し続けます。
報道によると、このAIドローン地雷除去プログラムに関する関連情報は、英国国防省が公開した公開資料から得られているという。