Основа проекта — программное обеспечение Red Hat Device Edge (RHDE), гибкая платформа, которая бесперебойно поддерживает необходимые рабочие нагрузки на небольших периферийных устройствах с ограниченными ресурсами. Интеграция RDHE позволит быстро и безопасно обновлять ПО непосредственно на дронах, работающих на границе оспариваемых территорий вдали от баз. Результатом должен стать развивающийся рой БПЛА, который может адаптироваться к меняющейся боевой ситуации.
Рой будет состоять из БПЛА Indago 4, тактического квадрокоптера, выпущенного Skunk Works, подразделением Lockheed Martin. Он может держаться в воздухе до 50 минут, подниматься на 10 км и собирать разведданные днем и ночью.
Новая технология позволит рою выполнять многоэтапные боевые задачи, перераспределять задачи в ходе боя и динамично реагировать на незнакомые ситуации. Одна из ключевых возможностей, которые появятся у роя, — координированный поиск по обширной местности. Обмениваясь между собой актуальными разведданными, дроны значительно сокращают время операции, что позволяет быстрее реагировать и распределять ресурсы. Другая важная особенность — динамическое перераспределение задач в случае потери одного из коптеров или столкновения с новой угрозой.
Используя общие данные, дроны роя могут коллективно распознавать враждебные системы и менять тактику своих действий в режиме реального времени, повышая свою выживаемость и успешность миссии. Наконец, важную роль в эффективности роя играет совместное наведение на цель. Несколько дронов могут одновременно отслеживать одну движущуюся цель, передавая данные для нанесения точных ударов.
Применение открытой архитектуры делает систему еще более адаптивной: можно быстро и без особых трудностей добавлять новые функции от коммерческих, оборонных и других партнеров. По мере разработки новых моделей ИИ, баз данных угроз или средств управления полетом их можно интегрировать и передавать в рой через защищенные сети, расширяя возможности роя с минимальным временем простоя. В итоге, более умные рои БПЛА станут летать дольше, перемещаться дальше и действовать глубже на территории противника.
Команда инженеров из США разработала метод обучения так называемых многоагентных систем — роботов, дронов или робомобилей — которая гарантирует безопасную работу в переполненной среде. Его можно автоматически переносить с небольших групп на большое количество агентов.
