Innowacje i metody rozwoju Bundeswehry w przyszłości
Współczesna armia niemiecka stoi przed wyzwaniem dostosowania się do zmieniających się zagrożeń i otoczenia. Zarządzanie innowacjami (InnoMgmt) oraz metody przyszłościowego i dalszego rozwoju (Meth ZukE&WE) mają przyczynić się do rozwoju zdolności adaptacyjnych Bundeswehry. Najważniejsze będą osiąganie wyników i gotowość do eksperymentowania.
Realizowane przez Bundeswehrę projekty CD&E (Concept Development & Experimentation), koncentrują się na eksperymentowaniu operacyjnym. Technika wojskowa i procedury są wykorzystywane przez użytkowników w taki sposób, by ich wartość dla działań wojskowych w konkretnym wymiarze na polu walki można było ocenić szybciej. Elastyczne podejście umożliwia dodatkowo szybsze wyodrębnienie mniej użytecznych koncepcji a tym samym ich wcześniejsze odrzucenie już na etapie planowania ich pozyskiwania dla armi.
Jeszcze bardziej konkretne stają się przedsięwzięcia innowacyjne związane z eksperymentami operacyjnymi. Dzięki temu koncepcje dotyczące wykorzystania dostępnej na rynku techniki wojskowej są już bardzo zaawansowane. Natomiast praktyczne testy w scenariuszach ćwiczebnych umożliwiają ocenę procedur w realistycznych warunkach operacyjnych, co potwierdza ich dodatkową wartość dla żołnierzy.
Projekty CD&E MITTENS i TerrHub koncentrują się na konkretnych funkcjach związanych z przetwarzaniem informacji. W tym kontekście wymagania Bundeswehry są wyjątkowo zróżnicowane. Zakres zastosowań obejmuje zarówno wymianę informacji w ramach wysoce dynamicznych scenariuszy bojowych o dużym tempie operacyjnym, jak i tworzenie wspólnych cywilno-wojskowych obrazów sytuacyjnych w rozumieniu obrony ogólnopaństwowej.
Stosując podejście oparte na modelowaniu, zdolność analizy i zarządzania w Federalnym Ministerstwie Obrony Niemiec będą wspierane przez kompleksowy cyfrowy model Bundeswehry, tzw. „architekturę korporacyjną” (Enterprise Architecture).
W ramach programu Defence Innovation Accelerator for the North Atlantic (DIANA) NATO, Niemcy utworzyły akcelerator Palladion, który działa przy Uniwersytecie Bundeswehry w Monachium (UniBw M DIANA) i stanowi część ekosystemu innowacji Bundeswehry, Palladion Accelerator poprzez swoje działania w zakresie transferu technologii, dojrzewania technologicznego oraz transferu wiedzy przyczynia się do szybszego wdrażania innowacyjnych rozwiązań jako zdolności wojskowych zgodnych z celami planistycznymi NATO.
Jako cenną metodę o szerokim zakresie zastosowań przedstawia się „wargaming”. Symulacja potencjalnych sytuacji zagrożenia oraz rozgrywanie i opracowywanie możliwych rozwiązań to znacznie więcej niż tylko podejście o charakterze gry. W kontekście cyfryzacji oraz coraz bardziej złożonych struktur krajowych i międzynarodowych, a także niepewnej przyszłości, metoda ta oferuje Bundeswehrze wiele możliwości.
Pola promieniowania neuronowego (Neural Radiance Fields, NeRF) dla zdjęć satelitarnych
Zdjęcia satelitarne odgrywają kluczową rolę w wielu obszarach – od zastosowań obronnych, przez zarządzanie katastrofami, aż po monitorowanie środowiska. W takich dziedzinach pozyskiwanie informacji 3D jest niezbędne, szczególnie w kontekście symulacji czy wzbogacania danych.
Dzięki dynamicznemu rozwojowi technologii w ostatnich latach, obecne frameworki pozwalają na rekonstrukcję struktur 3D na podstawie zwykłych zdjęć satelitarnych – nawet w przypadku wymagających, rzeczywistych scenariuszy. Ponieważ rekonstrukcja oparta na obrazach to proces złożony, nowoczesne pipeline’y dzielą go na szereg podzadań, takich jak dopasowywanie cech charakterystycznych, szacowanie pozycji kamery czy obliczanie struktury sceny.
Szczególnie trudnym wyzwaniem pozostaje właśnie obliczanie struktur scen, ponieważ wciąż nie istnieje jednoznaczna odpowiedź na pytanie, jaka reprezentacja przestrzenna jest optymalna. Przykładowo: chmury punktów nie zawierają informacji o obszarach między punktami, a inne wyraźne reprezentacje – takie jak teksturowane siatki trójkątów – są trudne do wygenerowania w przypadku struktur o dużej szczegółowości.
Obiecującą alternatywą okazują się pola promieniowania neuronowego (NeRF), które bazują na domyślnej reprezentacji sceny i oferują nowatorskie podejście do modelowania złożonych struktur. Modele NeRF nie tylko odwzorowują skomplikowaną geometrię, ale także uwzględniają cechy wyglądu, takie jak właściwości materiałów czy zachowanie światła w różnych warunkach oświetleniowych. Dzięki temu doskonale sprawdzają się w syntezie realistycznych obrazów dla nowych punktów widzenia.
W Instytucie Fraunhofera ds. Optroniki, Techniki Systemów i Analizy Obrazów (Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung) w Ettlingen opracowano strukturę opartą na nowoczesnych metodach z zakresu Structure-from-Motion (SfM) oraz Multi-View-Stereo (MVS), która umożliwia rekonstrukcję zdjęć satelitarnych pochodzących z różnych momentów czasowych i z różnych sensorów. Uzyskaliście dzięki temu konkurencyjne wyniki w postaci teksturowanych siatek trójkątów.
Ze względu na ogromny potencjał modeli NeRF, Instytut poszerzył swój pipeline o komponent umożliwiający ich zastosowanie w domenie satelitarnej. To ambitne zadanie, ponieważ zdjęcia satelitarne stawiają przed rekonstrukcją szczególne wyzwania – m.in. . duże odległości między kamerą a sceną, złożone modele kamer czy specyficzne warunki oświetleniowe. Struktura opracowana w Instytucie wspiera dostosowanie kluczowych aspektów, takich jak konfiguracja modeli kamer, generowanie promieniowania, systemy odniesienia współrzędnych oraz architektura modeli. Dzięki temu integracja NeRF w środowisku satelitarnym staje się znacznie prostsza.
Ponieważ wiele zastosowań opiera się na pomiarach metrycznych między strukturami scen, przeanalizowaliście pochodzenie wyraźnych reprezentacji modeli. Porównanie zrekonstruowanych struktur 3D z wynikami nowoczesnych potoków SfM i MVS wykazało porównywalne rezultaty ilościowe. Obecnie obliczenia modeli NeRF są bardziej zasobożerne niż implementacje SfM i MVS – zarówno pod względem pamięci, jak i mocy obliczeniowej. Jednak dynamiczny rozwój tej technologii sprawia, że NeRF ma potencjał, by zrewolucjonizować rekonstrukcję 3D zdjęć satelitarnych.