LONDON (IT BOLTWISE) – Daedalus Defence arbeitet an einem KI-gestützten Drohnen-Interceptor, der nicht auf Abschuss setzt, sondern einen Drohnenangriff mit einem Fangnetz neutralisiert. Das System soll ein Ziel während des Fluges umschließen und die abgefangene Drohne anschließend aus dem bewohnten Bereich herausbringen. Für die Erkennung kombiniert das Startup Kameraaufnahmen mit LiDAR- und Ultraschallsensoren, bevor aktuell noch ein Mensch den Go/No-Go bestätigt. Damit rückt das Unternehmen ein konkretes Sicherheitsproblem für zivile Lufträume in den Fokus: weniger Trümmer über Menschen und kritischer Infrastruktur.
Die Idee klingt auf den ersten Blick wie ein klassischer „Counter-Drone“-Ansatz, führt in der Praxis aber zu einer anderen Risikologik: Daedalus Defence prototypiert einen Drohnen-Interceptor, der drohende Flugobjekte nicht einfach „runterholt“, sondern gezielt einfängt. In der Beschreibung des Unternehmens steht das Entkoppeln von Gefahren im Vordergrund, weil ein Abwurf oder Abschuss über einer Arena oder in der Nähe größerer Stadtbereiche schnell zu unkontrollierten Trümmern führen kann. Genau hier setzt das Startup mit einer patentierten, im Flug ausklappenden Netzstruktur an: Der Interceptor umschließt die Ziel-Drohne in der Luft und transportiert sie aus der geschützten Zone, damit am Ende keine Teile auf Personen oder kritische Infrastruktur fallen.
Technisch spannend ist dabei nicht nur das Fangprinzip, sondern die Frage, wie das System die dabei entstehende Kinematik beherrschbar macht. Das Team formuliert ausdrücklich, dass „Fangen statt Kill“ im Alltag vor allem dann zählt, wenn es um Kollateralschäden geht: Selbst wenn der Interceptor keine zusätzliche Nutzlast trägt, können herabfallende Trümmer aus rund 100 Metern Entfernung Menschen verletzen oder Sachschäden verursachen. Lorenz beschreibt deshalb die Arbeitsweise so, dass das Netz nach dem Einsatz abfällt und der Interceptor danach wieder weiterfliegt. Zusätzlich soll die Wiederverwendbarkeit bewusst Kosten senken, denn der Interceptor ist nicht als Einweggerät gedacht.
Bei der Systemauslegung verfolgt das Startup eine klar begrenzte erste Produktklasse: Das Interceptor-System ist auf eine Kategorie unter 4 kg ausgelegt und soll Drohnen bis etwa 2,5 kg erfassen können. Größere Systeme für größere Zielklassen stehen zwar auf der Roadmap, aber die Entwicklungsarbeit konzentriert sich zunächst auf das erste Setup und dessen Robustheit. Die Größenordnung wird dabei in Relation zur Einsatzumgebung gedacht: Für einen kleineren Standort etwa wie eine elektrische Substation sei eine Einheit ausreichend, während größere Knotenpunkte wie Flughäfen nach Einschätzung von Lorenz eher mehrere Interceptoren erfordern könnten. Auch organisatorisch plant das Startup, aus einem Fangereignis mehr herauszuholen als nur das Entfernen des Ziels: Während der Verfolgung sollen forensische Daten geloggt werden, weil das für Betreiber wertvoller sein kann als ein Haufen Trümmer.
Spätestens an diesem Punkt trennt Daedalus Defence die Rollen von KI und „klassischer“ Steuerung deutlich. Laut Felix Pfeifer, der den Software-Teil verantwortet, will das Unternehmen die Objekterkennung und -klassifikation mit KI umsetzen, aber die Flugplanung soll algorithmisch und deterministisch erfolgen. Der Grund ist pragmatisch: Die Simulation-to-Reality-Lücke bei KI-basierter Flugkontrolle sei real, und die Teams würden es nicht darauf anlegen wollen, dass ein gelernten Policy-Ansatz in kritischen Situationen über einer Menschenmenge zuverlässig funktioniert. Reinforcement Learning für die Flugsteuerung bleibt deshalb vorerst ein Experiment „auf dem Bench“, jedoch kein Produktpfad. Um die Erkennungsfehler abzufedern, wird die Kamerafeed-Information mit LiDAR und Ultraschallsensorik abgeglichen; aktuell entscheidet zudem ein Mensch über den Go/No-Go vor dem eigentlichen Capture.
Dass ein vollständig autonomes System in Europa regulatorisch ohnehin schwierig ist, nimmt das Startup als Rahmen an und nicht als Hindernis. Lorenz argumentiert in der Kommunikation bewusst mit dem Vertrauensmodell: „For now, I’m quite happy that there are regulations and there’s a person watching and deciding“, heißt es sinngemäß in seiner Aussage; das Vertrauen liege am Ende stärker auf der menschlichen Entscheidung. Gleichzeitig bleibt die Richtung klar: Das System fliegt zwar weiterhin mit menschlichem Pilot, aber KI-gestützte Erkennung und algorithmische Flugdesigns sollen die Abhängigkeit vom Operator Schritt für Schritt reduzieren. Die Herausforderung der Autonomie variiert dabei je nach Umfeld; in klassifizierten oder eingeschränkten Lufträumen liefert die Geometrie bzw. Zonendefinition bereits Vorwissen, das die Identifikationsaufgabe vereinfacht.
Auch der Hardware-Weg zeigt, wie das Startup zwischen „machbar jetzt“ und „produzierbar später“ unterscheidet. Die aktuelle Hardware basiert auf handelsüblichen Komponenten, etwa Motoren, Flugcontrollern und Kameramodulen, die zu einem Setup kombiniert werden, für das ein fertiges Standard-Airframe nicht ausgelegt ist. Lorenz setzt dabei auf mehr Leistung als bei klassischen Konsumer-Drohnen, weil ein Interceptor nicht nur stabil fliegen, sondern zusätzlich eine zweite Drohne aufnehmen und transportieren muss. Der Flugstack ist zudem als Open-Source-Ansatz beschrieben. In der Entwicklung wird der Designprozess bewusst industriell-nah abgebildet: Kienzle arbeitet mit Siemens Designcenter Solid Edge, modelliert die Baugruppe, bindet Rahmen- und Motorgeometrien ein, exportiert STL samt Materialdaten in eine selbst aufgebaute Open-Source-Simulationsumgebung und testet so virtuell, bevor Teile in die reale Luft gehen. Das Netzmechanismusdesign befindet sich laut Team inzwischen in der etwa siebten Iteration, in der unterschiedliche Airframes, Netzgrößen und Adaptergeometrien in einem wiederholten Schleifenprozess durchlaufen wurden.
Für die nächste Entwicklungsphase formuliert das Startup konkrete Prioritäten: Das kommende Jahr soll auf Pilotdeployments in realen Umgebungen unter realen Bedingungen abzielen und dabei zusätzliche Daten liefern. Der Fokus liegt dabei auf Stabilisierung und Hochgeschwindigkeits-Simulationen, um insbesondere den Luftwiderstand besser zu verstehen und das Setup verlässlich zu demonstrieren. Renderings und neue Animationen treten dagegen in den Hintergrund; Kienzle macht deutlich, dass es vor allem darum geht, den Prototyp in echten Flügen wiederholt stabil vorführen zu können. Gleichzeitig denkt das Team über Produktionslogik nach: Während das Netz als Einwegkomponente aus günstigen Materialien herstellbar bleiben soll, könnten tragende Strukturteile perspektivisch geformt und eingespritzt werden. Welche Komponenten dauerhaft 3D-gedruckt bleiben, hängt wiederum an späteren Stivitäts- und Regulierungsanforderungen für Flüge über Menschen, die heute noch nicht in Kraft sind.
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