Antenne strahlt Signal vor blauem Himmel ab.

Forschungsprojekt SIDES – Signal Detection System

Akteure:

  • Bundesministerium für Landesverteidigung
  • Silicon Austria Labs GmbH

Kurzbeschreibung:

Das Softwaretool „Signal Detection System“ soll unter Nutzung von Machine Learning Algorithmen Anteile des empfangenen Funkspektrums detektieren, klassifizieren und identifizieren, um für die militärische Lage relevante Informationen zu erhalten.

Welche Zielsetzungen verfolgt das Projekt, weshalb wurde es ins Leben gerufen?

Im Projekt C4ISR (command, control, communications, computers, intelligence, surveillance, and reconnaissance) sollen Funksignale durch Analyse von aufgezeichneten Datenströmen detektiert und die verwendeten Multiplex- und Modulationsverfahren der Funkübertragung klassifiziert werden. Durch diese Vorstudie zur Implementierung soll eine Beurteilung der Machbarkeit und Anleitung zur Anwendung erreicht werden, die identifizierte bzw. entwickelte AI-Methodik wird in einem Proof-of-Concept umgesetzt.

Worin liegt der Erfolg des Projektes, insbesondere welchen Nutzen schafft KI?

Durch das Projekt wird eine Vorstudie zur Implementierung eines C4ISR (command, control, communications, computers, intelligence, surveillance, and reconnaissance) Spektrums-Klassifizierungssystems basierend auf Machine Learning Algorithmen erreicht. Dieses „Signal Detection System“ (SiDeS) soll lokal empfangene Funksignale in einem großen Frequenzbereich detektieren, klassifizieren und identifizieren können, um ihren Ursprung zu lokalisieren, unmittelbare Bedrohung zu erkennen und abzuwehren, die eigene Truppe zu schützen, sowie für die militärische Lage relevante Informationen zu erhalten. Moderne Signalanalysesystemmethoden setzen dazu künstliche Intelligenz ein. Die Ergebnisse bilden die Grundlage für weitere Forschungs- und Entwicklungsarbeit.

Welche Handlungsfelder der KI-Strategie werden im Projekt adressiert?

  • Daten nutzbar machen
  • Wissen schaffen und nutzen

Status des Projektes:

In Umsetzung

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