LAS VEGAS / LONDON (IT BOLTWISE) – Die US Air Force erprobt im ABMS-Umfeld mit der Space Force gemeinsam KI-gestütztes Battle Management. In einem zweitägigen MASH-Wargame wurden mehrere KI-Microservices zu einem durchgehenden Workflow orchestriert und in einer simulierten Einsatzlage stressgetestet. Ziel ist eine spürbare Beschleunigung der Entscheidungszyklen, während Operatoren die Auswahl aus mehreren optimierten Handlungspfaden erhalten. Besonders im Fokus: ein Plug-and-Play-Ansatz, der verschiedene Softwareteams als modulare Services integriert.
Die US Air Force treibt Künstliche Intelligenz (KI) nicht nur als „Assistenz“, sondern als Taktgeber in ihrem Command-and-Control-Versuchsumfeld voran. In einem aktuellen Wargame-Experiment namens Multi-Decision Advantage Sprint for Human-Machine Teaming (MASH) hat die Air Force gemeinsam mit der Space Force überprüft, ob sich mehrere KI-Werkzeuge so koppeln lassen, dass Entscheidungsvorbereitung und Kursfindung schneller werden. Der Kontext ist klar: Für Multi-Domain-Einsätze reicht es nicht, einzelne Sensoren oder einzelne Entscheidungslogiken zu verbessern. Stattdessen müssen Datenflüsse, Ontologien und Metadaten so zusammenlaufen, dass Operatoren aus mehreren umsetzbaren Optionen rasch auswählen können.
Technisch wurde MASH als Weiterentwicklung früherer ABMS-Experimente positioniert: Im Mai fand das zweitägige Event im Raum Las Vegas statt und sollte laut Programmverantwortlichen die Integration „disparater Fähigkeiten“ in einen nutzbaren Ablauf demonstrieren. Zentral war dabei, dass nicht nur ein einzelnes KI-Modul getestet wurde, sondern dass mehrere subfunction-nahe Teilabläufe bewertet und danach zu einem konsistenten Workflow verdrahtet wurden. Das Experiment baute auf dem Ansatz auf, den die Air Force bereits mit Decision Advantage Sprint for Human-Machine Teaming (DASH) erprobt hatte: Industrie-Teams entwickeln KI-Microservices für eng umrissene Abschnitte des C2-Prozesses. MASH erhöhte jedoch die Komplexität, indem mehrere dieser Teilfunktionen in einem durchgehenden Betriebsszenario zusammenspielen mussten.
In der Praxis waren sechs Industrie-Teams sowie Software-Ingenieurinnen und -Ingenieure der 805th Combat Training Squadron beteiligt. Die KI-Funktionen wurden dabei wiederholt in einer simulierten Einsatzlage unter Lastbedingungen geprüft, gesteuert von Battle-Manager-Workflows. Die Verantwortlichen beschrieben drei Kernentscheidungsfunktionen: Zunächst analysieren die KI-Komponenten eintreffende Informationen, um relevante Entitäten zu erkennen und zu kategorisieren. Danach werden die am besten passenden „joint capabilities“ zur Lagezuordnung gematcht. Im dritten Schritt generieren die Systeme mehrere optimierte Handlungsverläufe, die Operatoren in der Situation vergleichen können. Ein Vergleich zu rein orchestrierten Einzelmodellen zeigt die Ingenieursfrage: Es geht weniger um die Spitzenqualität eines einzelnen Modells als um die stabile Kettenfähigkeit über mehrere Verarbeitungsschritte hinweg.
Ein entscheidender Fortschritt lag laut Col. John Ohlund in der Fähigkeit, unterschiedliche Softwareanwendungen ohne Betriebsunterbrechung zusammenzuführen. Dafür setzte die Air Force auf einen Orchestrator, der am Air Force Research Laboratory (AFRL) entwickelt wurde. Aus Systemsicht ähnelt das dem Muster aus Cloud-native Architekturen: Services bleiben modular, tauschen Daten und semantische Strukturen (Ontologien, Metadaten) aber in einer kontrollierten Pipeline aus. Der „Plug-and-Play“-Gedanke zielt dabei auf einen Wettbewerb zwischen Anbietern, ohne dass jede neue Komponente neu in einen monolithischen Ablauf einkompiliert werden muss. Als Marktvergleich kann man sich parallele Plattformbemühungen in der zivilen Welt vorstellen, etwa bei Unternehmen, die ML-Modelle über standardisierte Schnittstellen austauschbar machen – das militärische Gegenstück priorisiert jedoch sichere Semantik, Nachvollziehbarkeit und belastbare Betriebsintegration unter Einsatzbedingungen.
Der größte Markt- und Organisationshebel des Experiments war zudem die aktive Beteiligung der Space Force. Space Force „guardians“ arbeiteten als Teil der Battle-Management-Teams in den Simulationen mit und gaben sofort Feedback zu Entscheidungslogik und Grenzen der KI-Tools. Ohlund betonte, dass beide Dienste zwar in unterschiedlichen Umgebungen operieren, aber ähnliche Battle-Management-Herausforderungen lösen müssen. Genau hier liegt auch der CJADC2-Bezug: Die Air-Force-Strategie sieht ihren Beitrag als Baustein innerhalb des Pentagon-Programms Combined Joint All-Domain Command and Control. Expertenperspektive liefern die in den Aussagen genannten Metriken: Capt. Adam Sochia berichtete, dass sein Team zuvor 50 Minuten bis eine Stunde für eine Tasking-Umsetzung benötigte, mit dem Tool aber fünf bis sechs Taskings in ähnlicher Zeitspanne möglich waren. Das ist weniger „magische KI“, sondern ein klarer Hinweis auf Prozessreduktion und bessere Priorisierung.
Regulatorisch und datenschutzseitig führt die Richtung „vernetzte KI-Microservices“ in sensible Bereiche: Sobald Datenflüsse zwischen Modulen, Diensten und möglicherweise externen Industriepartnern laufen, wird Governance zu einem ersten Klassenbaustein. In der Praxis bedeutet das: Zugriffskontrollen, Audit-Logs für Entscheidungen, robuste Datenklassifizierung sowie semantische Konsistenz der in Ontologien beschriebenen Informationen. Auch wenn der Quellentext keine konkreten Datenschutzrahmen nennt, ist für europäische Unternehmen, die sich als Lieferanten oder Integratoren andocken wollen, der Blick auf Compliance-Mechanismen zwingend: Strategien wie Datenminimierung, nachvollziehbare Entscheidungsprotokolle und kontrollierte Deployment-Zyklen sind nicht nur „nice to have“, sondern Voraussetzung für enterprisefähige und revisionsfeste KI-Infrastrukturen. Hinzu kommt die Cybersicherheit von Orchestratoren: Wenn ein Orchestrator zentrale Daten- und Semantikbrücken schlägt, muss er besonders gehärtet werden.
Der Ausblick ist ebenso konkret wie ambitioniert. ABMS CFT und die 805th werden demnach weiterhin Wargames mit KI-Tools bis zum Jahresende durchführen und perspektivisch auch Angehörige weiterer Militärdienste einladen. Im Kern geht es um die Erstellung eines operativen Blueprint für moderne Multi-Domain-C2-Operationen, bei denen ein Air-Battle-Manager nicht selbst Effekte in Space oder Cyber ausführen darf, aber die Informationen so aufbereitet, dass ein übergeordneter Kommandeur die besten Optionen aus einem breiten Menü auswählen kann. Für die Industrie ergibt sich daraus eine klare Dev-Opportunity: Wer KI-Services modular und orchestrationstauglich liefert, kann schneller in Versuchsketten integriert werden. Gleichzeitig wird die nächste Hürde wahrscheinlich sein, die „decision ruminations“ der Systeme besser zu kalibrieren, damit Geschwindigkeit nicht zulasten von Korrektheit, Erklärbarkeit und Grenzfallverhalten geht.
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