Een bestaand 5G-netwerk kan worden ingezet om drones in de lucht te detecteren en te volgen. Lockheed Martin heeft samen met Verizon, NVIDIA, Keysight Technologies, ODC en Astris AI een systeem gedemonstreerd dat kunstmatige intelligentie combineert met radiosignalen uit commerciële 5G-netwerken.
Drones herkennen
Het systeem heet NetSense en is bedoeld om het luchtruim rond bijvoorbeeld luchthavens, energiecentrales, stadions, ziekenhuizen en andere kritieke locaties beter in de gaten te houden. Tijdens een demonstratie in juli in de omgeving van Miami liet Lockheed Martin zien dat NetSense onbemande luchtvaartuigen (UAS) kan detecteren, volgen en monitoren met behulp van bestaande 5G-infrastructuur.
Daarvoor zijn volgens de betrokken bedrijven geen aanpassingen aan de bestaande mobiele radio-infrastructuur nodig. Dat is een belangrijk verschil met systemen waarbij speciale radars of andere sensoren moeten worden geplaatst. NetSense moet daardoor sneller en op grotere schaal kunnen worden uitgerold.
AI analyseert radiosignalen
De technologie maakt gebruik van veranderingen in radiofrequentiesignalen. Een drone die door een gebied met 5G-signalen vliegt, veroorzaakt verstoringen in het radiosignaal. AI analyseert die gegevens en probeert daaruit af te leiden of er een drone aanwezig is en waar deze zich bevindt.
Lockheed Martin combineert de signaalanalyse met eigen algoritmen voor detectie, waarschuwing en tracking. Het systeem kan vervolgens de vermoedelijke vliegbaan voorspellen en automatisch een waarschuwing genereren. NVIDIA levert hiervoor onder meer de AI Aerial-technologie, terwijl ODC software voor een AI-native Radio Access Network levert. Keysight Technologies ondersteunt de ontwikkeling en het testen van de radiofrequentietechnologie.
Het gaat nadrukkelijk om detectie en tracking, niet om het uit de lucht halen van een drone. NetSense vormt daarmee een extra laag voor het vroegtijdig signaleren van mogelijke dreigingen.
Geen aparte sensornetwerken
Een opvallend aspect van NetSense is dat het systeem gebruikmaakt van een netwerk dat er al ligt. Volgens Lockheed Martin kan de technologie daardoor worden opgeschaald zonder dat bestaande mobiele infrastructuur opnieuw moet worden aangelegd of vervangen. Het bedrijf ziet dit als een manier om sneller luchtbewaking beschikbaar te maken dan wanneer moet worden gewacht op toekomstige 6G-netwerken met geïntegreerde detectiemogelijkheden.
De technologie kan volgens de initiatiefnemers interessant zijn voor overheden en beheerders van kritieke infrastructuur, maar ook voor bijvoorbeeld grote evenementen. De bedrijven noemen onder meer stadions, elektriciteitscentrales, scholen, ziekenhuizen en vliegvelden als mogelijke toepassingen.
Van 5G naar 6G
NetSense is volgens Lockheed Martin niet bedoeld als alternatief voor de ontwikkeling van 6G. Het systeem maakt nu gebruik van het 5G-spectrum van Verizon, maar er is een route voorzien naar bredere toepassing binnen 5G en toekomstige 6G-netwerken. De technologie kan volgens de bedrijven uiteindelijk ook een aanvulling vormen op Integrated Sensing and Communication (ISAC), waarbij communicatie en het waarnemen van objecten vanaf het begin in één mobiel netwerk worden geïntegreerd.
Dat laat een interessante ontwikkeling zien: een mobiel netwerk wordt dan niet alleen gebruikt om telefoons, computers en andere apparaten met internet te verbinden, maar kan tegelijkertijd functioneren als een soort sensor voor de omgeving.
Privacy en betrouwbaarheid
Dat roept ook vragen op. Het systeem analyseert radiosignalen om vliegende objecten te herkennen. Dat betekent niet automatisch dat de inhoud van mobiele communicatie wordt gelezen, maar voor de verdere toepassing is wel van belang welke gegevens precies worden verzameld, hoe lang deze worden bewaard en wie toegang krijgt tot de informatie.
Daarnaast is detectie met behulp van radiosignalen niet hetzelfde als het identificeren van iedere drone met volledige zekerheid. In een druk stedelijk gebied kunnen veel bronnen voor radiofrequentieverstoringen aanwezig zijn. De demonstratie laat zien dat de techniek werkt, maar zegt nog niet alles over de betrouwbaarheid onder alle omstandigheden.
Dat laatste is belangrijk omdat een vals alarm bij een vliegveld of groot evenement andere gevolgen heeft dan een gemiste drone. De technologie zal daarom niet alleen moeten worden beoordeeld op de vraag óf een drone wordt gedetecteerd, maar ook op de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de classificatie.
Vanaf 2027
Lockheed Martin wil NetSense aanbieden als een abonnement dat kan worden gekoppeld aan bestaande beveiligings- en operationele systemen. Proefimplementaties staan gepland voor de tweede helft van 2026 en het begin van 2027. Een bredere commerciële beschikbaarheid staat voor 2027 gepland.
Daarmee bevindt NetSense zich nog duidelijk in de overgang van demonstratie naar daadwerkelijke toepassing. De demonstratie in Miami is vooral bedoeld om aan te tonen dat commerciële 5G-technologie en AI samen kunnen worden gebruikt voor luchtruimbewaking.
Wat betekent dit voor HCC-leden?
Voor HCC-leden is vooral interessant dat voor dronedetectie niet noodzakelijk nieuwe gespecialiseerde hardware nodig is. Een netwerk dat al overal aanwezig is, kan met software en AI een nieuwe functie krijgen. Dat principe zien we ook op andere gebieden, zoals slimme verkeerssystemen, beveiliging en domotica.
Tegelijkertijd verdient de privacykant aandacht. Naarmate netwerken meer gaan waarnemen, wordt het belangrijker om duidelijk te maken welke gegevens worden verzameld, wat ermee gebeurt en wie ze mag gebruiken.
Standpunt van HCC
HCC ziet kansen in het slimmer benutten van bestaande technologie, maar vindt dat technische mogelijkheden niet automatisch betekenen dat iedere toepassing ook wenselijk is. Bij systemen die continu de omgeving kunnen waarnemen, moeten transparantie, privacy en controle vanaf het begin worden meegenomen.
Ook bij AI-gestuurde detectiesystemen blijft menselijke controle belangrijk. Een algoritme dat een drone denkt te zien, kan een waardevolle waarschuwing geven, maar de uiteindelijke beoordeling en eventuele actie horen niet uitsluitend van een AI-systeem af te hangen. Juist bij toepassingen rond openbare veiligheid en kritieke infrastructuur zijn betrouwbaarheid, uitlegbaarheid en duidelijke verantwoordelijkheden essentieel.
