Auf dem VDI-Kongress smartAI in Baden-Baden trifft branchenübergreifende KI-Expertise auf reale Anwendungsfälle. Ein besonderer Fokus liegt auch in diesem Jahr auf der Verteidigungsindustrie. Im Vorfeld der Veranstaltung sprachen wir mit Daniela Hildenbrand, Vice President Business Coordination Multi-Domain Solutions bei HENSOLDT. Die 36-Jährige blickt auf fast zehn Jahre Erfahrung im rasant wachsenden Feld der Drohnenabwehr zurück. Im Interview erklärt sie, wie Künstliche Intelligenz dabei hilft, kritische Infrastrukturen zu schützen, und warum europäische Datensouveränität insbesondere durch smarte Industriepartnerschaften gelingen kann.
Frau Hildenbrand, nimmt die Verteidigungsindustrie aktuell bei Projekten im Bereich Künstliche Intelligenz eine Vorreiterrolle ein?
Die Verteidigungsindustrie ist vor allem dort Vorreiter, wo es um hochgradig reglementierte, nachvollziehbare und funktionale Sicherheit (Functional Safety) von Künstlicher Intelligenz geht. Der Grund: Wir agieren in einem Umfeld, das besonders hohe ethische und rechtliche Anforderungen an KI-Anwendungen und Algorithmen stellt.
Gerade bei Luftfahrtzulassungen oder bei der Einbindung in Waffensysteme müssen wir eine 100-prozentige Explainability der KI (Erklärbare KI) belegen können. Der Fokus der Branche liegt daher heute primär auf zwei Zielen: der Reduktion von Komplexität bei der Analyse von Massendaten und der Schaffung von automatisierter Entscheidungsunterstützung. Wir wandeln Informationsfluten in „Actionable Intelligence“ um, also in greifbares Wissen, das dem menschlichen Anwender unter extremem Zeitdruck die richtige Handlung ermöglicht.
Der VDI-Kongress smartAI zeichnet sich bewusst durch einen branchenübergreifenden Ansatz aus. Welche Erfahrungen und Learnings kann der Defense-Sektor beispielsweise von der Automobilindustrie oder der Healthcare-Branche nutzen?
Der sektorübergreifende Austausch ist für uns immens wertvoll. Wir müssen das Rad nicht in jedem Bereich neu erfinden. Speziell aus der Automobilindustrie können wir viel für den Bereich Autonomie und Sensorik übernehmen. Generative KI und maschinelles Lernen kommen in der Industrie heute bereits in folgenden Bereichen erfolgreich zum Einsatz, die wir adaptieren können:
- Onboard-Sensorik: Fortschritte bei kleinen und kostengünstigen Formfaktoren.
- Autonomie-Algorithmen: Navigations- und Objekterkennungslogiken aus dem teilautonomen Fahren.
- Skalierung & Industrialisierung: Prozesse zur schnellen Massenfertigung hochkomplexer Systeme.
Gleichzeitig bringt unsere Branche tiefes kontextuelles Wissen im Umgang mit sensitiven Daten in Hochrisikoumgebungen mit. Das ist eine gegenseitige Befruchtung, die allen Seiten nur zugutekommen kann.
Ein Kernthema Ihrer Keynote wird der KI-Anwendungsfall der Drohnenabwehr sein. Wie hat sich dieses Bedrohungsfeld in den letzten Jahren verändert?
Das Bedrohungsspektrum ist heute extrem facettenreich und reicht vom Heimatschutz kritischer Infrastruktur im Inland bis hin zu hochintensiven Gefechtssituationen, wie wir sie in der Ukraine beobachten. Drohnen haben die Kriegsführung in kürzester Zeit ökonomisiert. Sie sind günstig in Masse zu produzieren, schwer aufzuklären und bieten dem Angreifer hohe Reichweiten.
Das Zeitfenster für Reaktionen ist drastisch geschrumpft. Bei anfliegenden Drohnen haben wir vom Moment der Alarmierung bis zur notwendigen Abwehrreaktion im Bestfall weniger als 60 Sekunden Zeit. In dieser extrem kurzen Zeitspanne muss das System die Bedrohung aufklären, verifizieren und die Abwehr vorbereiten. Ohne smarte Algorithmen und Automatisierung ist das durch einen menschlichen Beobachter schlicht nicht mehr leistbar.
Wo genau greift Künstliche Intelligenz in der Drohnenabwehr bei der Analyse und Entscheidungsunterstützung ein?
Künstliche Intelligenz ist seit Jahren ein fester Bestandteil unserer Systemarchitektur, insbesondere im Bereich Detect, also der Aufklärung. Da es keine einzelne „Silver Bullet“ gibt, nutzen wir einen modularen Baukasten aus über 50 integrierten Technologien. KI steuert dabei vor allem drei kritische Aufgaben:
- Sensordatenfusion: Im Sinne einer intelligenten Verknüpfung kombinieren wir Radar, Funkaufklärung, hochauflösende Optik und Akustik. Die KI wertet beispielsweise beim Radar den Mikrodopplereffekt aus, um zuverlässig einen Vogel von einer Drohne unterscheiden zu können.
- Nutzlasterkennung (Payload Detection): Bilderkennungs-Algorithmen analysieren frühzeitig, ob die Drohne lediglich eine Kamera mitführt oder womöglich mit Sprengstoff beladen ist.
- Fehlalarmreduktion: Die KI schlägt erst dann Alarm, wenn mindestens zwei unterschiedliche Sensortypen die Bedrohung mit einer berechneten Wahrscheinlichkeit bestätigen. Das ist essenziell, denn ein System, das wiederholt Vögel oder andere Objekte als Drohnen fehlklassifiziert, verliert allzu schnell die Akzeptanz der Nutzer.
Wie lässt sich Künstliche Intelligenz bereits heute bei der Drohnenabwehr im Gefechtsfeld anwenden?
Wichtig bei dieser Frage ist die grundlegende Unterscheidung zwischen Detect und Defeat. Während die Aufklärung (Detect) von Drohnen stark durch KI-gestützte Sensordatenfusion automatisiert wird, unterliegt die eigentliche Bekämpfung (Defeat) strengen Regularien. Die verfügbaren Gegenmaßnahmen, auch Effektoren genannt, gliedern sich in:
- Softkill: Störung der Kommunikation (Jamming) oder Cyber-Übernahme (Takeover).
- Physical Capture: Abfangen durch Netzfangdrohnen oder Interceptoren für minimale Kollateralschäden (beispielsweise über Flughäfen).
- Hardkill: Kinetische Abwehr im militärischen Gefechtsfeld.
Sie sprachen erforderliche Reaktionszeiten von unter 60 Sekunden an. Führt dieser Zeitdruck nicht unweigerlich zu einer vollständigen Autonomie, bei der die Künstliche Intelligenz auch die Entscheidung zum Abschuss trifft?
Technisch sind unsere Systeme bereits so ausgelegt, dass wir jederzeit den Schalter auf eine vollautomatisierte Bekämpfung umlegen könnten. Aber aus rechtlichen und ethischen Gründen ist das in Europa heute nicht gewollt – und das ist auch gut so. Unsere Doktrin heißt „Human in the loop“.
Das Ziel der Künstlichen Intelligenz ist es nicht, den Menschen aus der Verantwortung zu nehmen, sondern diese eine Minute Reaktionszeit so perfekt aufzubereiten, dass der Mensch eine hochqualifizierte, fundierte Entscheidung treffen kann. Es geht um Informations-, Entscheidungs- und Wirkungsüberlegenheit. In Krisenzeiten oder im akuten Gefechtsfeld, wo Schwarmangriffe stattfinden, müssen wir diese Autonomiegrade dynamisch anpassen können. Darauf bereiten wir uns technologisch vor.
Abschließend eine Frage mit Blick auf den globalen Wettlauf bei KI-Technologien: Wie realistisch ist eine europäische Datensouveränität in diesem Bereich?
Ich halte es für naiv zu glauben, dass ein einzelner Konzern oder eine Nation diese Souveränität kurzfristig allein erreichen kann. Der Schlüssel liegt stattdessen in strategisch ausgerichteten Industriekooperationen im Bereich „Software-Defined Defence“: Dabei setzen wir auf Partnerschaften und Kooperationen mit Technologieunternehmen wie IBM oder Helsing sowie zahlreichen Start-ups und Universitäten.
Jeder Partner wirft dabei seine Kernkompetenz in die Waagschale. Diese privatwirtschaftlich getriebenen Kooperationen sind oft agiler und verlässlicher als große, politisch gesteuerte Rüstungsprojekte der Vergangenheit. Wenn wir unser Ökosystem aus Zivilwirtschaft, Start-ups und etablierter Rüstungsindustrie intelligent vernetzen, können wir in Europa technologisch sehr schlagkräftig und souverän agieren.
Hinweis: smartAI-Kongress für die Industrie
Was kann Künstliche Intelligenz bereits heute in der industriellen Praxis leisten? Welche Voraussetzungen sind noch zu schaffen, damit konkrete KI-Anwendungen entstehen können? Und was ist erforderlich, um digitale Souveränität sicherzustellen? Hoch aktuelle Fragen rückt der VDI-Kongress smartAI am 24. und 25. November 2026 im Kongresshaus Baden-Baden in den Fokus. Nach der Premiere im vergangenen Jahr führt die Veranstaltung erneut die fünf Schlüsselindustrien Medizintechnik, Robotik, Automotive, Produktion und Defence interdisziplinär zusammen.
Text: Redaktion
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