ALABAMA / LONDON (IT BOLTWISE) – KBR bringt mit Firefly ein mobiles Hochenergie-Lasersystem in einen Pilottest gegen gegnerische Drohnen. Die Lösung kombiniert Radar-Erkennung, KI-gestütztes Tracking und eine Bedienoberfläche, die sich an einem Game-Controller orientiert. Während ein Laserstrahl gezielt und mit wenigen Sekunden Reaktionszeit wirken soll, bleibt die Priorisierung in Schwarm-Szenarien kritisch. Für das Pentagon steht dabei vor allem der Vergleich von Kosten und Logistik gegenüber konventionellen Abfangmethoden im Fokus.
Gegen günstige Drohnen trifft die klassische Luftverteidigung oft auf ein Kostenproblem: Wer einen kleinen Unmanned-Aerial-Vehiclesschütz mit einer teuren Rakete bekämpft, zahlt im Zweifel ein Vielfaches dessen, was der Angreifer in den Einsatz steckt. Genau an dieser Lücke setzt KBR mit seiner Tochter Kord und dem System Firefly an. Bei Firefly geht es um eine „direktgerichtete Energie“-Abwehr, also um einen konzentrierten Laserstrahl statt eines kinetischen Interceptors. In der Praxis bedeutet das: Zielsuche und Zielverfolgung laufen über Sensorik und Software, während der eigentliche Effekt durch „weaponized light“ entsteht – ein Energieeintrag, der durch Brennen Schaden verursacht und den Abschuss nicht erst über Trefferkinetik erzwingt.
Für Aufsehen sorgt dabei nicht nur der Laser selbst, sondern die Bedienlogik. Das System soll über einen Controller bedienbar sein, der in den Text als Bestandteil eines „unlikely answer“ beschrieben wird. David Zoller Jr., senior director für KBR, ordnet den Ansatz sehr pragmatisch ein: „reduces the amount of time that it takes to train somebody because they already know what that feels like – what all the buttonology is.“ Der Punkt dahinter ist weniger die Gaming-Optik als die Ausbildungskurve. Wenn Bediener bereits mit taktilen Eingaben und Joystick-Interaktionen vertraut sind, kann die Zeit bis zum operativen Training sinken – ein Faktor, der bei mobilen Abwehrsystemen in wechselnden Lagen besonders relevant ist. Gleichzeitig bleibt laut Darstellung der Mensch in der Entscheidungskette: „still has a person that decides not just when to fire, but also where to fire.“
Technisch beschreibt Firefly eine Kette aus Erkennung, Mensch-in-der-Schleife und präzisem Laser-Zielen. Zunächst erkennt ein Radarsystem eine mögliche Bedrohung und gibt dem Operator eine Bedienanweisung, um die Situation weiter zu prüfen. Die Software unterstützt dabei über eine Target-List-Funktion, die Kandidaten bündelt und so den menschlichen Blick fokussieren soll. Über eingebaute Kameras kann der Bediener auf Auffälligkeiten hineinzoomen – ob es sich am Ende um Vogel, Flugzeug oder Drohne handelt. Der automatische Teil liegt im Tracking: Die AI-Fähigkeit verfolgt kontinuierlich, während die konkrete Einsatzentscheidung beim Operator liegt. Sobald die notwendigen Entscheidungen getroffen sind, übernimmt das System das Nachführen und richtet den Laserstrahl auf „any specific part of the threat“, also auch auf Subkomponenten wie Propeller, Antrieb oder – laut Beschreibung – einen Bereich für Energieversorgung.
Dass ein Laser praktisch wirkt, steht und fällt mit der Einsatzfähigkeit im Feld. Kord vermarktet Firefly als „palletized mobile laser“, also als transportierbares und schnell integrierbares System auf mobiler Plattform. Für die Realwelt relevant ist die behauptete Temperaturtoleranz: Das System soll in einem Bereich von -15 bis 35 Grad Celsius arbeiten können. In einer Demonstration in Alabama wird außerdem betont, dass ein truck-montiertes Setup für einen kleinen Drohnenangriff nur „a few seconds“ benötigen soll. In der technischen Logik ist das plausibel: Wer die Ausrichtungszeit und den Aufbau-Overhead reduziert, gewinnt Sekunden, die bei schnellen Zielen entscheidend sind. Gleichzeitig bleibt aber die Frage offen, wie sich diese Reaktionszeiten bei größerer Auslastung und dichterem Zielprofil (z. B. mehrere Kontakte gleichzeitig) verhalten.
Genau hier setzt auch die operative Einschränkung an, die Zoller betont: High-Energy-Laser sind „not a silver bullet“. Der Grund ist weniger ein fehlendes Laser-Engineering, sondern die physikalische und systemische Parallelität: Firefly kann jeweils nur eine Bedrohung aktiv bekämpfen. Kommt ein Schwarmangriff, muss die Abwehr daher priorisieren, welcher Kontakt als „highest threat“ zuerst behandelt wird. Zoller beschreibt das Prinzip so: „As a swarm would come in, I would have multiple systems engaging on the most imminent threat“. Für die Markt- und Integrationssicht heißt das: Laserabwehr skaliert nicht nur über die Stückzahlen eines einzelnen Systems, sondern über die Fähigkeit, mehrere Firefly-Einheiten so zu koordinieren, dass sie im Takt der Bedrohungspriorisierung arbeiten. Das wirkt wie ein Software- und Netzwerkproblem, nicht nur wie ein Problem der Strahlleistung.
Im nächsten Schritt wird deshalb weniger ein technischer Rekord als vielmehr der Vergleich im Pilotbetrieb interessant. Das Pentagon soll KBR im Rahmen eines Pilotprogramms ausgewählt haben, um US-Militärstandorte gegen „adversarial drones“ zu testen. Die Mission ist auf ein Jahr angelegt: An den Basen sollen Einsatzkräfte die Systeme bedienen und warten und Daten zur Nutzung erheben. Parallel sammelt das Pentagon Informationen zu Kosten und Logistik – also den Faktoren, die in der Beschaffung oft schwerer wiegen als die reine Leistungsfähigkeit. Für Unternehmen mit Blick auf KI-Entwicklung, Sensorfusion und MLOps-ähnliche Betriebsprozesse steckt in solchen Piloten eine Tür auf: Wenn AI-Tracking und Human-in-the-Loop-Entscheidungen stabil im Feld laufen, steigt der Bedarf an Engineering für Datenerfassung, Modell-Updates und Betriebssicherheit.
Auch strategisch ordnet sich das in einen breiteren Trend der „Directed Energy“-Verlagerung ein: Nachdem sich Laserabwehr lange als Nischenlösung für sehr spezifische Szenarien präsentierte, verschiebt sich der Fokus zunehmend auf mobile Plattformen und schnell integrierte Workflows. Firefly wirkt dabei wie ein Versuch, zwei praktische Hürden gleichzeitig zu adressieren: Bedienbarkeit und Einsatzlogistik. Ob der Ansatz letztlich flächig genügt, entscheidet sich im Pilot daran, wie gut sich Trefferwirksamkeit, Tracking-Qualität und die Priorisierung bei Schwärmen unter realistischen Bedingungen zusammenbringen lassen. Für die nächsten Iterationen dürfte außerdem entscheidend werden, wie stark KI-Tracking und Operator-Entscheidung die Gesamtlatenz von „Kontakt erkannt“ bis „Laser zielt“ reduzieren und wie robust das gegen unterschiedliche Wetter- und Zielprofile bleibt.
💳 Amazon-Kreditkarte mit 2.000 Euro Limit bestellen!
🔥 Heutige Hot Deals bei Amazon: Bis zu 80% Rabatte!
🎉 Amazon Haul-Store für absolute Schnäppchenjäger!
- ★ 23-stufiges KI-Go-Training – Für Spieler mit Grundkenntnissen der Regeln – Entwickelt als intelligenter Trainingspartner passt sich die KI Spielern von 18K bis 9D an. Ideal für alle, die die Grundregeln bereits beherrschen und ihr Spiel verbessern möchten.
- IHR EMOTIONALER AI-BEGLEITER: Eiliko ist mehr als nur ein Anhänger, es ist ein charismatischer KI-Freund. Mit einem dynamischen LED-Bildschirm, der eine Vielzahl von animierten Gesichtern und Ausdrucksformen anzeigt, reagiert er auf Ihre Interaktionen mit einzigartiger Persönlichkeit und Charme.
- 【MEHR LEBEN FÜR DEINEN SCHREIBTISCH】 Lerne Eilik kennen – deinen kleinen Roboter-Freund mit Persönlichkeit. Mit liebevollen Animationen, ausdrucksstarken Reaktionen und spielerischen Interaktionen bringt Eilik mehr Freude in deinen Alltag. Ob auf dem Schreibtisch, im Büro oder am Nachttisch – Eilik wird schnell zu einem vertrauten Begleiter für besondere Momente.
- 【XL-Größe für gedeihende Pflanzen】Geben Sie Ihren Pflanzen den Raum, den sie verdienen! Unser verbessertes, großes 13,7 cm großes Design bietet Platz für Pflanzen mit einem Durchmesser von bis zu 8,9 cm und damit deutlich mehr Platz für Wurzelwachstum und Pflanzengesundheit im Vergleich zu kleineren, veralteten Modellen. Die Produktabmessungen betragen 13,6 x 13,6 x 13,2 cm und das Gerät wiegt nur 355 g.
- V28 Update - JETZT MIT NEUEN FUNKTIONEN! Als Reaktion auf das Ladeproblem von Loona haben wir das automatische Aufladen 2.0 verbessert. Diese Optimierung hilft Loona, die Ladewege in verschiedenen Szenarien zu erkennen und anzupassen, um die Erfolgsquote beim automatischen Aufladen zu erhöhen. Mobile Hotspots können sich mit Loona verbinden und überwinden WLAN-Einschränkungen, sodass Sie jederzeit und überall mit Loona interagieren können.
- Die besten Bücher rund um KI & Robotik!
- Die besten KI-News kostenlos per eMail erhalten!
- Zur Startseite von IT BOLTWISE® für aktuelle KI-News!
- IT BOLTWISE® kostenlos auf Patreon unterstützen!
- Aktuelle KI-Jobs auf StepStone finden und bewerben!
- Künstliche Intelligenz: Dem Menschen überlegen – wie KI uns rettet und bedroht | Der Neurowissenschaftler, Psychiater und SPIEGEL-Bestsellerautor von »Digitale Demenz«
Du hast einen wertvollen Beitrag oder Kommentar zum Artikel "KBRs Firefly: KI-gestützter Laser gegen Drohnenschwärme – mit Game-Controller" für unsere Leser?
#Sophos
#AmazonPrime
#Bestseller
Es werden alle Kommentare moderiert!
Für eine offene Diskussion behalten wir uns vor, jeden Kommentar zu löschen, der nicht direkt auf das Thema abzielt oder nur den Zweck hat, Leser oder Autoren herabzuwürdigen.
Wir möchten, dass respektvoll miteinander kommuniziert wird, so als ob die Diskussion mit real anwesenden Personen geführt wird. Dies machen wir für den Großteil unserer Leser, der sachlich und konstruktiv über ein Thema sprechen möchte.
Du willst nichts verpassen?
Du möchtest über ähnliche News und Beiträge wie "KBRs Firefly: KI-gestützter Laser gegen Drohnenschwärme – mit Game-Controller" informiert werden? Neben der E-Mail-Benachrichtigung habt ihr auch die Möglichkeit, den Feed dieses Beitrags zu abonnieren. Wer natürlich alles lesen möchte, der sollte den RSS-Hauptfeed oder IT BOLTWISE® bei Google News wie auch bei Bing News abonnieren.
Nutze die Google-Suchmaschine für eine weitere Themenrecherche: »KBRs Firefly: KI-gestützter Laser gegen Drohnenschwärme – mit Game-Controller« bei Google Deutschland suchen, bei Bing oder Google News!