LONDON (IT BOLTWISE) – Die US Air Force will die Integration semiautonomer Flugzeuge über Simulationen und Trainingsübungen beschleunigen. Frank Kendall, ehemaliger Verteidigungsminister der Air Force, ordnet den Aufbau von Vertrauen als eine Aufgabe ein, die man schrittweise in der Praxis und im Trainingsbetrieb erarbeiten muss. Parallel dazu läuft die Erprobung mit Live-Feuer, während die nächste Testphase bereits für den Herbst mit einem weiteren CCA-Prototyp geplant ist. Der Kernpunkt: Erst durch wiederholtes Üben unter realitätsnahen Bedingungen sollen Mensch und System zuverlässig zusammenwirken.
Die nächste Evolutionsstufe für semiautonome Kampfflugzeuge in der US Air Force wird nach Ansicht von Frank Kendall nicht primär durch einzelne spektakuläre Tests entschieden, sondern durch das, was davor und danach passiert: strukturierte Simulationen und Trainingsübungen, die Operatoren Schritt für Schritt an die Arbeitsweise kollaborativer Systeme heranführen. Kendall, 26. Sekretär der Air Force und unter Joe Biden im Amt, beschrieb in einem Rundenformat des Mitchell Institute for Aerospace Studies, dass Vertrauen nicht „vom Himmel fällt“, sondern über Zeit und wiederholte Erfahrungen aufgebaut wird. Für den Einsatz von Collaborative Combat Aircraft (CCA) bedeutet das konkret: Die Systeme sollen im Training so realitätsnah wie möglich in Abläufe eingebettet werden, damit Bedienmannschaften die Grenzen, Stärken und das Verhalten in komplexen Lagen verlässlich einschätzen können.
Damit rückt auch die technische Frage in den Vordergrund, wie genau ein CCA die kognitive Last der Operatoren reduziert, statt sie zu erhöhen. In der Praxis geht es laut Kendalls Beschreibung um „man-in-the-loop“-Simulationen: In Simulatoren mit Cockpits visualisieren Sensoren simulierte Bedrohungen und zugleich die eigenen „Kameraden“ im selben Szenario. Operatoren können damit Taktiken ausprobieren, ohne jedes Mal ein reales Risiko einzugehen, während das Systemverhalten unter kontrollierten Bedingungen reproduzierbar bleibt. Dass die Air Force solche integrierten Simulationen bereits seit rund 30 Jahren nutzt, zeigt, wie sehr die militärische Ausbildung bei ihr historisch auf die Kombination aus Trainingssoftware, Datenrückfluss und taktischer Weiterentwicklung setzt.
Gleichzeitig läuft die Erprobung nicht im luftleeren Raum. Bereits diese Woche meldete die Air Force, dass sie den ersten Live-Fire-Test mit einem inertierten AIM-120 aus einer Anduril-gefertigten YFQ-44A durchgeführt hat. In derselben Mitteilung hieß es außerdem, dass das CCA kürzlich einen End-to-End-Einsatz über die Sichtlinie hinweg gegen ein simuliertes Ziel abgeschlossen habe; ein Datum für diese Übung wurde allerdings nicht genannt. Für den Herbst kündigt der Dienst weitere Live-Fire-Tests mit General Atomics’ YFQ-42A an. Diese Reihenfolge ist typisch für Programme, die Autonomie schrittweise aufbauen: erst kontrollierte Szenarien, dann schrittweise belastbare Nachweise im Gefechtsumfeld.
Besonders relevant für die Frage, ob „Semiautomatik“ im Alltag funktioniert, ist die Rolle großer Formationenstrainingseinheiten wie Red Flag, das am Nellis Air Force Base in Nevada stattfindet. Kendall bezeichnete das als faszinierend, warnte aber davor, anfängliche Rückschläge als Vorwand zu nutzen, um sich statt vorwärts zu entwickeln „zurückzuziehen“. Sein Verweis auf das Ausbildungssystem liefert dabei auch eine psychologische Komponente: Er schilderte eine Erinnerung aus der Zeit der CCA-Taktikentwicklung, in der ein junger Pilot Widerstand gegen Änderungen nicht wegen zusätzlicher Komplexität argumentierte, sondern mit der Erwartung, dass diese Systeme Leben retten würden. Aus seiner Sicht definieren Simulationen dabei die Übungen, und sie zeigen gleichzeitig, wie die Plattform Crew-Jets bereits heute effektiv schützt, während die Streitkräfte ihre Taktiken noch verfeinern müssen.
Das lässt sich in der programmatischen Logik auch als Feedback-Schleife lesen: Simulationen erzeugen Trainingsdaten und Szenariokomplexität, Live-Tests validieren relevante Teilaspekte, und danach werden Software und Taktiken wieder angepasst. Kendall erwähnte als historischen Bezugspunkt eine F-16-Variante, die mit KI-Elementen modifiziert war: Tester sammelten im Flug Datenpunkte, führten anschließend millionenfach Simulationen durch und justierten damit die Software, bevor der nächste Flugversuch am Folgetag erfolgte. Auch wenn der konkrete Setup nicht eins-zu-eins auf das aktuelle CCA-Programm übertragbar ist, illustriert der Ansatz die Idee von schnellen Iterationen: mehr Trainingsdurchläufe, präzisere Annahmen über Systemverhalten und schnellere Erkenntnisse über das Zusammenspiel zwischen Software und Bedienkonzept.
Operativ betrachtet befindet sich die Air Force dabei offenbar in einer Phasenstrategie. Kendall ordnete die ersten CCA-Inkremente als „waffenähnliche Träger“ ein, während Increment II die Möglichkeit eröffnet, Sensoren und möglicherweise distributed Electronic Warfare-Funktionen zu integrieren. Parallel dazu signalisierte er eine geopolitische Dimension: China arbeite ebenfalls an autonomen Systemfähigkeiten, und schon in naher Zukunft könnten Luftgefechte als CCA-versus-CCA-Dynamik ausgetragen werden. In diesem Szenario wird Information zu einem zentralen Stellhebel; Kendall argumentierte, dass Intelligenz entscheidend dafür ist, wie gut die USA ihre eigenen Systeme, Taktiken und Verwundbarkeiten verstehen. Er bezeichnete das als „hard game“, was weniger nach Schlagwort klingt als nach einem Hinweis auf die praktische Schwierigkeit, gegnerische Logiken, Sensorfusion und Kommunikationspfade in der realen Welt sauber zu antizipieren.
Für den Markt und die Entwicklerlandschaft ist entscheidend, dass die Air Force nicht nur neue Hardware beschafft, sondern auch die dafür nötigen Ausbildungs- und Integrationsschichten aufbaut. Kendall verwies auf eine Frühphase, in der der Dienst Interesse gezeigt habe, 100 bis 150 Flugzeuge zu beschaffen – als erster Schritt in Richtung eines längerfristigen Ziels, bei dem perspektivisch bis zu 1.000 CCAs in den Bestand laufen sollen. Wenn sich die Einsatzidee hin zu mehreren semiautonomen Plattformen verschiebt, verlagert sich der Wert damit auch auf die Fähigkeit, Taktiken, Simulationen, Sensor-Feeds und Entscheidungslogik als Gesamtpaket zu betreiben. Genau hier liegt der Engpass vieler Autonomieprogramme: Nicht die einzelne KI-Funktion ist allein ausschlaggebend, sondern wie schnell Teams die Systeme unter Trainingsbedingungen in ihre Arbeitsabläufe integrieren und wie robust das Zusammenspiel im Betrieb bleibt.
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