Vom Konzept zum operativen Einsatz, so umschreiben die Partner Thales, RAF Digital und NAD das Erreichen des neuen KI-Meilensteins für das Multi-Domain Mission Support System (MD MSS). Nach eigenen Angaben wurden erstmals die missionsorientierte KI- und Machine-Learning-Funktionen für die britischen Streitkräfte in das Multi-Domain Mission Support System (MD MSS) integriert. Dies markiert einen bedeutenden Meilenstein für die KI im britischen Verteidigungsbereich. Entwickelt in enger Zusammenarbeit zwischen Thales, RAF Digital und der NAD (National Armaments Director Group), stellt es zudem den ersten operativen Einsatz von KI aus der Thales UK cortAIx Factory dar.
Der Wert von KI im Verteidigungsbereich bemisst sich nicht an ihren Laborleistungen, sondern an ihren praktischen Erfolgen, so Thales bei der Vorstellung.
MD MSS für die Komplexität moderner Operationen
Das MD MSS ist seit 1986 im kontinuierlichen operativen Einsatz in Großbritannien. Was als Missionsdatensystem für das Seeaufklärungsflugzeug Nimrod begann, hat sich in vier Jahrzehnten kontinuierlicher Weiterentwicklung mit dem britischen Verteidigungsministerium zum primären System der Royal Air Force (RAF) für die domänenübergreifende Missionsunterstützung entwickelt.
Der aktuelle Vertrag, der 2021 von DE&S (jetzt NAD) vergeben und bis 2026 verlängert wurde, sichert und entwickelt ein System, das auf einer Vielzahl von Plattformen eingesetzt wird, darunter die F-35B Lightning II, Typhoon, Poseidon, Voyager und Chinook. MD MSS ist auch an Bord der HMS Queen Elizabeth und der HMS Prince of Wales installiert und unterstützt die Luftoperationen der Carrier Strike Group.
Im Kern verarbeitet, überträgt und manipuliert MD MSS komplexe Missionsdaten aus verschiedenen Quellen und Standorten, um Flugbesatzungen und Planern am Boden schnellstmöglich wichtige Informationen bereitzustellen. Es bietet die für moderne, domänenübergreifende Operationen erforderliche Lageerkennung und Kommunikationsinteroperabilität und unterstützt so eine effektive und schnelle Entscheidungsfindung auf operativer und taktischer Ebene. Auf dieser Grundlage baut der neueste Programmmeilenstein auf.
Ein Quantensprung, kein Update: MD MSS verfügt seit Langem über Analysetools, darunter die Visualisierung von Verhaltensmustern und die Verhaltenswarnung, die den Bedienern helfen, die durch das System fließenden Datenmengen zu bewältigen. Diese Fähigkeiten, die sich zwar über Jahre im operativen Einsatz bewährt haben, waren regelbasiert: Sie reagierten also auf vordefinierte Parameter, anstatt aus den Daten selbst zu lernen.
Das nun eingeführte System ist von ganz anderer Natur. Mithilfe der Frugal-Learning-Methodik der Thales cortAIx Factory – entwickelt in Zusammenarbeit mit Faculty AI – hat Thales die erste echte Machine-Learning-Funktion in MD MSS implementiert.
Dieses System trainiert mit begrenzten Betriebsdaten, um ein adaptives Modell für normales und abnormales Verhalten zu erstellen. Zunächst für die Analyse von Schifffahrtsrouten eingesetzt, überwacht es Schifffahrtsmuster, filtert Routineaktivitäten heraus und identifiziert Anomalien, die in der dem Bediener zur Verfügung stehenden Datenmenge sonst nicht sichtbar wären. Entscheidend ist, dass es dies mit den in der Praxis verfügbaren, begrenzten realen Betriebsdaten tut, anstatt mit den großen, kuratierten Datensätzen, auf denen viele andere KI-Systeme basieren.
Vom Konzept zur Einsatzfähigkeit
Diese Fähigkeit entstand nicht aus einem eigenständigen Forschungsprogramm, sondern aus den gezielten Bemühungen des Thales UK cortAIx Lab, zu untersuchen, wie maschinelles Lernen in verschiedenen Anwendungsfällen der Verteidigung eingesetzt werden kann, um aus begrenzten Einsatzdaten echte operative Vorteile zu generieren. Diese Initiative mit dem Namen AI DAMS – AI for Decision Advantage and Mission Support – wurde in Zusammenarbeit mit Faculty AI anhand von frühen Prototypen entwickelt und getestet, um das Konzept zu beweisen. Anschließend wandte sich Thales mit dem Vorschlag an RAF Digital und DE&S und entwickelte in gemeinsamer Arbeit einen ausgereifteren Demonstrator, der die bestehenden sicheren Hosting- und Dateninfrastrukturfunktionen von MD MSS nutzt.
„Die Integration von KI in MD MSS ist ein weiterer Schritt zur Verbesserung dieser operativen Fähigkeit der RAF. Die schnelle Abfrage und Interpretation komplexer Einsatzdaten wird eine zeitnahe und fundierte Entscheidungsfindung in anspruchsvollen Umgebungen direkt unterstützen. Aus Sicht von NAD Materiel zeigt dieser Meilenstein, wie modernste digitale Technologien schnell und effektiv in bewährte, im Einsatz befindliche Systeme integriert werden können und unterstreicht den Wert der kontinuierlichen Zusammenarbeit zwischen dem Verteidigungsministerium, RAF Digital und Industriepartnern“, so Alex Buckley, Teamleiter NAD Materiel.
Und Terry Makewell, Chief Digital & Technology Officer der RAF, führt aus: „Dies ist ein bedeutender Fortschritt für den Einsatz von KI in operativen Systemen der RAF. Indem diese Fähigkeit die Bediener bei der schnelleren Analyse komplexer Missionsdaten unterstützt und ihnen ermöglicht, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren, trägt sie zu einer schnelleren und fundierteren Entscheidungsfindung bei. Sie markiert zudem einen wichtigen Meilenstein für MD MSS und zeigt, wie KI auf praktische und missionsrelevante Weise in eine bewährte operative Fähigkeit integriert werden kann.“
Ein Rahmen für die Zukunft
Die Analyse maritimer Routen ist die erste Anwendung von Frugal Learning innerhalb von MD MSS, bildet aber die Grundlage für die Weiterentwicklung über zusätzliche Routentypen und Domänen hinweg. Das nun im System integrierte KI-Framework kann die Erweiterung unterstützen.
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