Bugete de apărare europene în explozie, roiuri de drone ieftine care satură frontul și radare de miliarde lovite cu muniții de câteva sute de dolari. În acest nou tablou, Leonardo DRS susține că avantajul nu va veni din „mai multe arme”, ci din date mai bune, senzori mai inteligenți și inteligență artificială împinsă până la nivelul fiecărui tanc și vehicul de luptă.

Europa la punct de cotitură: bani mai mulți, vulnerabilități mai vizibile

Ani la rând, multe state europene au cheltuit „la limită” sau sub pragul de 2% din PIB pentru apărare, cerut de NATO. Situația a fost criticată fățiș de Washington, dar abia schimbarea brutală a mediului de securitate – cu invazia rusă în Ucraina în prim-plan – a forțat trezirea.

„Vedem creșteri dramatice ale cheltuielilor și programe de modernizare a forțelor în toată Europa”, explică Bill Guyan, Senior Vice President Business Development și președinte al diviziei internaționale Leonardo DRS.

În timp ce în SUA armata de uscat riscă să devină „plătitorul de notă” pentru alte programe majore de modernizare – de la apărare antirachetă la construcții navale și aviație –, există zone de forțe terestre care cresc clar:

• apărare aeriană și antirachetă;
• capabilități counter‑UAS (anti‑drone);
• comandă și control de nouă generație.

În Europa, ani de modernizare amânată și efective reduse au creat un sentiment acut de vulnerabilitate. Multe armate au descoperit că nu au suficiente arme, nu au suficiente sisteme și, mai grav, că o parte dintre cele existente nu au fost modernizate corespunzător. Pe deasupra, industria de apărare a multor state nu poate produce suficient de repede pentru a „absorbi” noile bugete.

De la GPS la managementul luptei: cum a devenit COP-ul „oxigen” pentru front

Primele sisteme moderne de management al luptei s-au construit pe o revoluție aparent simplă: GPS-ul.

• Trupele au putut nu doar să știe cu precizie unde se află,
• ci și să partajeze acea poziție cu toate forțele prietene.

Odată cu îmbunătățirea comunicațiilor, aceste sisteme de „force tracking” s-au transformat în adevărate platforme de comandă și control:

• mesagerie tactică (inițial text simplu, apoi formate complexe);
• transmitere de grafice, overlay-uri, ordine;
• distribuția rapidă a informației către toate eșaloanele.

„Capabilitățile de Battle Management System erau cândva un diferențiator. Acum au devenit pragul minim pentru o armată modernă”, spune Guyan. Iar în contextul „revoluției” aduse de sistemele robotizate și fără echipaj, rolul lor devine vital.

Explozia dronelor de clasă 1 a creat o nouă realitate:
există mult prea multe drone pentru a fi gestionate exclusiv de apărarea aeriană și antirachetă clasică. Fiecare soldat, fiecare vehicul e potențială țintă.

Aici intervine BMS:

• preia datele de la senzori;
• le transmite rapid către restul forțelor;
• construiește și menține Common Operational Picture (COP) – o imagine comună a câmpului de luptă, accesibilă tuturor.

În era dronelor, COP-ul nu mai e un „lux digital”; devine oxigen informațional pentru supraviețuire și coordonare.

Cum arată o arhitectură anti‑drone credibilă: straturi, nu soluții magice

Statele NATO au ajuns la un consens: nu există o soluție unică anti‑UAS. Motivele:

• dronele diferă masiv ca viteză, altitudine, profil radar;
• poartă de la camere comerciale până la încărcături explozive;
• costă de la câteva sute la zeci de mii de dolari și pot fi letale dacă își ating ținta.

„Nu există un singur mecanism de detecție sau de neutralizare care să acopere întregul spectru de amenințări”, avertizează Guyan. Rezultă câteva principii clare:

• Detecție multi-strat – radare mari, de anvergură, combinate cu radare mai mici, mobile, montate pe vehicule sau platforme transportabile.
• Mijloace multiple de angajare – de la bruiaj și efecte electronice, până la interceptor cinetic sau muniție programabilă.
• Integrare și suprapunere – sistemele trebuie să funcționeze ca o rețea, să își transfere ținte, să se completeze, astfel încât să nu rămână „găuri” exploatabile.

Inamicul va vâna invariabil senzorii statici, scumpi, cunoscuți – „exquisite systems”. De aceea, arhitectura trebuie să includă:

• sisteme high-end, cu acoperire vastă și capacitate multi-țintă;
• numeroase radare și senzori mai mici, care contribuie la COP și oferă redundanță.

„Rezultatul este un mozaic de fragmente de informații, asamblate într-o imagine comună care oferă comandantului cea mai bună înțelegere posibilă a câmpului de luptă”, sintetizează Guyan.

Lecțiile dure din Ucraina, Israel și Iran: când radarele de miliarde sunt lovite cu drone ieftine

Mult timp, apărarea antiaeriană și antirachetă de înaltă clasă a fost apanajul câtorva țări bogate. Radare fixe sofisticate, amplasamente masive, costuri uriașe.

Conflictele recente au arătat însă un paradox:
radare de miliarde pot fi lovite de drone care costă o fracțiune infimă.

„În Ucraina, Israel și Iran, am văzut cum inamicul știe exact unde sunt acești senzori excepționali, fixați, scumpi, și îi prioritizează pentru lovituri timpurii și reușite”, explică Guyan. Odată neutralizați acești „ochi”, apărarea rămâne brusc mai oarbă.

Soluția emergentă: un „nor” de radare mai mici, mobile, conectate în rețea:

• completează zonele neacoperite după ce sistemele de vârf au fost distruse;
• în lipsa completă a sistemelor „exquisite”, pot oferi, prin număr și rețea, o imagine operațională suficient de bună pentru apărare.

„În Ucraina și în Israel, un ansamblu rețelizat de radare mici, mobile, cu cost redus, a reușit să umple golurile – sau, în unele zone, să înlocuiască total acoperirea marilor senzori”, arată Guyan.

Leonardo DRS se revendică drept unul dintre jucătorii-cheie în furnizarea acestor radare mobile și transportabile pentru counter‑UAS, care operează deja în constelații rețelizate în ambele teatre și „salvează vieți”.
„Cantitatea acestor radare devine, în sine, o calitate: densitatea lor oferă reziliență. Odată conectate, creează din nou acea imagine‑mozaic a spațiului aerian”, subliniază Guyan.

AI în cloud nu e suficient: de ce „inteligența” trebuie mutată în tanc și în dronă

Deși se vorbește mult despre AI la nivel de cartier general și cloud, Guyan argumentează că adevărata schimbare va veni când inteligența artificială coboară la nivel de platformă – în tancuri, vehicule de luptă și platforme fără echipaj.

US Army testează agresiv acest concept în exercițiile Next Generation C2 (NGC2) cu Divizia 4 Infanterie și Divizia 25 Infanterie, încercând să răspundă la câteva întrebări dificile:

• cum ajunge AI-ul efectiv pe câmpul de luptă;
• cum se construiește un „data management layer” coerent între sisteme diferite;
• cum identifici o țintă cu un sistem și o lovești cu altul, în alt domeniu și, uneori, la altă națiune sau forță.

Aceste probleme sunt agravate de o realitate simplă:
AI-ul dependent de cloud este vulnerabil la războiul electronic.

• are nevoie de rețele stabile, cu lățime de bandă mare, neperturbate;
• presupune trimiterea datelor brute către cloud, procesarea acolo, apoi trimiterea înapoi a informației utile.

„Știm că adversarul va încerca tot ce poate pentru a rupe rețeaua. Știe că forțele occidentale sunt profund dependente de rețele”, avertizează Guyan.
Exemplul Ucrainei, unde Rusia a reușit în mod repetat să perturbe comunicațiile și GPS-ul, este grăitor.

AI la „edge”: vehiculul de luptă devine centru de date tactic

Răspunsul Leonardo DRS: mutarea puterii de calcul AI la marginea rețelei, direct în platforme:

• în tancuri;
• în vehicule blindate de infanterie;
• în platforme fără echipaj, aeriene și terestre.

Prin integrarea unui procesor AI în vehicul, toate datele de la bord devin „materie primă” pentru inteligență tactică locală:

• senzori de vedere pe timp de noapte folosiți de șofer, trăgător, comandant;
• radar de protecție activă pentru detectarea amenințărilor incoming;
• date GPS, inerțiale, parametri ai platformei.

„Toți acești senzori pot fi combinați într-un computer AI la bord, care să ajute comandantul să înțeleagă mai bine ce se întâmplă pe câmpul de luptă”, explică Guyan.

Ce poate face concret AI-ul la acest nivel?

• sinteza și analiza datelor – filtrarea „zgomotului” și evidențierea semnalului relevant;
• alerte și avertizări – notificări automate privind amenințări, anomalii, ținte apărute;
• identificare și prioritizare de ținte – propunerea unei ordini optime de angajare;
• acțiuni semi-automate – de exemplu, rotirea automată a turelei spre direcția unei amenințări detectate, câștigând secunde critice.

Leonardo DRS a dezvoltat o arhitectură software deschisă, SAGEcore™, care integrează datele de la senzorii de platformă și permite rularea de aplicații AI la edge.

Când rețeaua merge – și când cade: vehiculul ca senzor în rețea

Când rețeaua este funcțională, procesorul AI de pe vehicul poate:

• filtra și agrega datele brute;
• decide ce informație este relevantă pentru a fi trimisă în cloud;
• transforma vehiculul într-un „nod‑senzor” eficient într-o rețea mai largă multi-platformă.

Când rețeaua este perturbată sau compromisă:

• comandantul rămâne cu suficientă informație procesată local pentru a lua decizii critice;
• funcțiile AI de la bord pot continua să ajute la țintire, distribuție a focului, evitare a fratricidului.

Un exemplu practic:
patru tancuri observă același grup de ținte inamice care se apropie. Fără coordonare inteligentă, două tancuri pot trage asupra aceleiași ținte, irosind muniție. Cu:

• procesare locală pe fiecare vehicul;
• un minim de comunicații robuste între tancuri;

se poate împărți portofoliul de ținte astfel încât fiecare proiectil să conteze, iar dublările de foc să fie evitate pe cât posibil.

„A decongestiona mintea comandantului”: adevărata miză a AI la marginea frontului

Pentru Guyan, avantajul real al AI-ului la edge nu este doar tehnic, ci cognitiv:

• reduce sarcina mentală a comandantului într-un mediu saturat de informații;
• accelerează ciclul „observare–orientare–decizie–acțiune”;
• permite luarea unor decizii mai bune, mai rapide, cu resurse limitate.

Într-un câmp de luptă în care drone de câteva sute de dolari pot neutraliza platforme de milioane, „a deține marginea” nu mai înseamnă doar tunuri mai mari sau rachete mai rapide. Înseamnă:

• să vezi mai repede;
• să înțelegi mai bine;
• să decizi mai inteligent.

Iar pentru Leonardo DRS, răspunsul stă într-o combinație de:

• senzori și radare distribuite, mobile, integrate într-o arhitectură de tip mozaic;
• sisteme avansate de Battle Management care construiesc și împart COP-ul;
• inteligență artificială împinsă până la nivelul fiecărei platforme de luptă.

„AI-ul la edge va reduce povara cognitivă pentru comandanți și va susține decizii mai rapide și mai bune. Asta le va permite forțelor militare să dețină cu adevărat marginea câmpului de luptă”, conchide Guyan.