Terma har udviklet den kunstige intelligens, som skal behandle satellitdata direkte om bord på den dansk-svenske BIFROST-mission. Formålet er at identificere og dokumentere skibsaktivitet i store og fjerntliggende havområder uden først at sende alle råbilleder til en jordstation.
Missionen er et fælles initiativ mellem danske og svenske virksomheder samt Forsvarsministeriets Materiel- og Indkøbsstyrelse og den svenske materielmyndighed FMV. De første satellitbilleder modtages nu og bruges til at validere AI-modellen mod faktiske observationsdata. Projektet bevæger sig dermed fra udvikling til en operationel demonstrationsfase.
Efterretninger behandles i rummet
Traditionel satellitovervågning sender store mængder rådata til jorden, hvor billederne efterfølgende analyseres. Det kræver både datakapacitet, jordstationer og tid. BIFROST skal i stedet gennemføre en del af analysen om bord og sende målrettede observationer tilbage til operatørerne.
Den ombordværende AI er udviklet til at genkende fartøjer og skabe dokumentation for maritim aktivitet. Kapaciteten er særligt relevant, når et skib ikke udsender sin position gennem Automatic Identification System. AIS kan slukkes, manipuleres eller være utilgængeligt, og en uafhængig sensorbaseret observation giver derfor et mere robust situationsbillede.
Terma beskriver resultatet som handlingsrettet information frem for en strøm af rå satellitbilleder. For militære beslutningstagere betyder det, at relevante fund kan fremhæves hurtigere, mens behovet for manuel gennemgang af store datamængder reduceres.
Dækning af områder uden andre sensorer
Satellitter er velegnede til overvågning af havområder, hvor skibe, fly og landbaserede radarer ikke kan skabe permanent dækning til en rimelig pris. I Arktis, Nordatlanten og andre fjerntliggende regioner kan afstanden til baser og vanskelige vejrforhold begrænse traditionelle overvågningsmidler.
BIFROST skal ikke erstatte andre sensorer, men bidrage til et lagdelt situationsbillede. Et fund fra satellitten kan eksempelvis bruges til at prioritere en nærmere undersøgelse med fly, skib eller andre sensorer. Værdien ligger dermed både i den brede dækning og i evnen til at pege på aktivitet, som kræver opmærksomhed.
Data med dokumentationsværdi kan desuden understøtte senere analyser af et fartøjs bevægelser. Det er relevant ved overvågning af kritisk undersøisk infrastruktur, håndhævelse af suverænitet og vurdering af mistænkelig adfærd til søs.
AI skal fungere under hårde begrænsninger
Software om bord på en satellit arbejder under andre betingelser end AI-systemer i et datacenter. Strøm, regnekraft og kommunikationskapacitet er begrænset, og systemet skal kunne fungere stabilt uden løbende fysisk adgang. Stråling og temperatursvingninger stiller yderligere krav til både hardware og software.
Terma har derfor udviklet løsningen fra bunden til brug i rummet. Ifølge Mats Warstedt, der leder virksomhedens rumdivision, viser missionen, at avanceret situationsforståelse kan leveres i et krævende miljø og skabe grundlag for en ny generation af rumbaserede forsvarsløsninger.
Den aktuelle testfase er vigtig, fordi laboratoriedata ikke kan afdække alle variationer i virkelige satellitbilleder. Modellen skal kunne skelne fartøjer fra skyer, bølger, is og andre strukturer og samtidig levere resultater med en pålidelighed, som militære operatører kan anvende.
Et skridt mod suveræn informationsbehandling
Begrebet suveræn intelligens handler om, at nationale eller nært allierede aktører selv kontrollerer de centrale data, algoritmer og beslutningskæder. Hvis behandlingen udføres i en dansk-svensk mission, kan myndighederne mindske afhængigheden af kommercielle analyseplatforme og eksterne leverandører.
BIFROST er fortsat en demonstration, og den operative ydelse er endnu ikke dokumenteret i fuldt omfang. Men projektet viser, hvordan dansk rumteknologi, AI og maritime behov kan samles i én arkitektur. Hvis testen lykkes, kan erfaringerne bruges i større satellitkonstellationer og i fremtidige europæiske overvågningsprogrammer.
Ingen har kommenteret.
Vær den første til at lave en kommentar.