물류 리스크를 해결하는 로봇공학과 AI

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2차 걸프전과 아프가니스탄 전역에서 서방군은 그때까지 매우 과소평가되었던 요인, 즉 병참망의 취약성을 경험했습니다. 따라서 이라크에서 발생한 미국 손실의 거의 절반은 병참 임무에 배정된 군인들이었으며, 종종 방위군에서 나왔습니다. 포병 시스템, 공대지 및 지대지 미사일과 로켓의 범위가 확장되고 드론 탐지 시스템이 확산됨에 따라 최근 몇 년간 특히 고강도 환경에서 이러한 취약점이 더욱 증가했습니다.

이러한 이유로, 무장 한 영국인과 américaines 로봇 시스템을 사용하여 이러한 물류 호송대, 특히 교전 지역 근처에서 활동하는 호송대를 보호하기 위한 프로그램을 각각 시작했습니다. 프랑스군 역시 이 주제에 대해 생각하기 시작했으며 현재 LPM 기간 동안 잠재적으로 프로그램을 시작하기 위해 2021년 시위를 기대하고 있습니다.

그러나 로봇 공학은 이러한 물류 호송의 인적 위험을 줄이기는 하지만 탄력성과 효율성을 강화하지는 않습니다. 따라서 초기 목표를 넘어 물류망의 효율성을 통합하고 취약성을 줄일 수 있는지 여부가 문제가 될 것입니다. 

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이 문제에 대해 로봇 육상 차량, 육상 또는 공중 드론, 보병이 큰 짐을 운반할 수 있는 외골격을 기반으로 하는 여러 가지 방법이 공동으로 연구되고 있습니다.

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리조 소시아

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