米兰从乌克兰的战场成功中获胜，越来越多的欧洲公司已经开始使用人工智能特征将无人机击倒。
6月1日，乌克兰最近的《蜘蛛网行动》的一个元素是俄罗斯内部深处进行的秘密无人机袭击：AI扮演的支持角色。
根据战略和国际研究中心的说法，AI驱动的工具对于培训爆炸性的，第一人称视角无人机的软件可能至关重要。这些工具使无人机能够发现威胁，指示每个罢工点可能的罢工点，并引导他们达到目标，如果与操作员的连接误入歧途。
现在，在制造商提出的新设计中，无人机和AI的组合变得越来越普遍。
在最近在爱沙尼亚举行的无人机峰会上，少数拉脱维亚无人机公司展示了他们当前的AI靶向功能的重点。其中，Origin Robotics最近推出了一个自动无人机拦截器，以破坏对抗性无人驾驶飞机。
被称为“大火”，在AI的帮助下对飞机进行了训练，以区分各种飞机类型和其他物体。系统锁定到目标上后，它会起飞并冲刺以通过将其弹头砸入其目标来拦截它。
上个月，芬兰公司Patria宣布它将领导一个欧洲工业联盟，用于新的联合人工智能战争自适应群平台或AI-WASP。
该计划包括芬兰，瑞典，爱沙尼亚，意大利，希腊和西班牙，试图开发AI控制的软件，以用于中小型无人驾驶和载人系统。
该项目最近从欧盟委员会获得了4500万（5300万美元）的资金。
捷克制造商LPP Holding是另一家进入该领域的公司，该公司在5月份表示，它为乌克兰部队提供了AI引导的无人机。根据公司网站，该公司的MTS无人机配备了专门为GPS污染区域设计的基于AI的视觉导航。
虽然欧洲国防工业正在逐步在无人系统中更多地利用AI，但专家们说，整合的挑战仍然存在，尤其是在船上信息方面。
问题是数据 - 海军分析中心顾问塞缪尔·本尼特（Samuel Bendett）说，使用什么样的信息来训练无人机飞往某个位置或罢工特定目标？他补充说，在定位序列中，数据驻留在无人机上的数据与通过外部变速箱链接的是罢工决策的唯一基础，这是快速变化的战场状况的挑战。
最近报告总部位于美国的战略和国际研究中心发现，乌克兰选择在小型数据集上培训小型AI模型，而不是创建大型，广阔的模板。
报告说，可以通过公司的战场运营或社交媒体的开放源数据来收集这些数据集的小型和便宜的芯片的有限计算能力上的快速有效的机载处理。”
总部位于德国的无人机制造商量子系统揭开了最近，Mosaic UXS是一个软件命令和控制平台，用于无人系统，可在空中，陆地和海上域统一功能。
该公司报告说，它能够通过机器学习进行任务计划和执行，并可以计划群体操作，其中每个无人机的任务是完成个人任务。
乌克兰国防公司通过开发独立的AI软件和紧凑型芯片的重点是类似的努力，这些芯片可以融合在从FPV无人机到无人接地车上设置的炮塔的广泛平台上。
Elisabeth Gosselin-Malo是国防新闻的欧洲记者。她涵盖了与军事采购和国际安全有关的广泛主题，并专门报告航空部门。她总部位于意大利米兰。