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作为 SLAM-F 项目的一部分，泰雷兹公司和 EXAIL 公司订购了八台新一代自主水下无人机
AUV NG 是法国军备总局 (DGA)、法国海军、泰雷兹公司和 Exail 于 2023 年开始的合作成果。这项工作的目的是优化两家制造商的解决方案的重复使用，并将开发的重点重新放在具有最高附加值的技术上，从而能够在只有一半大小的无人机中集中法国海军目前使用的 A-27 原型机的所有功能。作为扫雷和水下监视系统的关键要素，该无人机将携带泰雷兹未来一代声纳 SAMDIS 600 声纳以及 MMCM 计划的软件套件。 AUV NG 完全融入了法国海军目前正在实施的未来反水雷系统 (SLAM-F)，将与根据该计划获得的指挥中心（特别是布雷斯特中心）协同执行任务，并可在未来的水雷战舰队舰船上实施。
一个联合学习框架，用于增强水下无人机分布式网络的数据安全和网络入侵检测
抽象的水下无人机对于科学研究，环境监测和海上操作至关重要，可以在具有挑战性的环境中收集数据。然而，他们的部署面临着低带宽，高潜伏期，信号衰减以及由于流动性和水流而导致的间歇性连通性等问题。在这些条件下，传统的集中数据处理方法效率低下，因为它们需要将大量原始数据传输到中心位置。为了应对这些挑战，本研究提出了专门针对水下网络量身定制的联合学习（FL）框架。与集中式方法不同，FL使水下无人机可以通过在本地处理数据并仅与中央服务器共享模型更新来协作训练全球入侵检测模型。这种方法可以通过确保敏感信息永远不会离开本地设备，从而降低传输过程中拦截或妥协的风险来显着提高数据安全性。此外，FL的分散体系结构固有地与水下无人机网络的动态和分布式性质保持一致。提出的框架通过利用各个无人机的局部见解来检测威胁，包括零日攻击，而无需直接暴露敏感数据，从而改善了网络入侵检测。通过保留隐私并实现协作异常检测，FL解决了水下互联网事物中的关键网络安全挑战（IOUT）。
使用无人机进行时间关键荒野搜索和救援的深度强化学习
荒野地区的传统搜索和救援方法可能很耗时，并且承保范围有限。无人机提供更快，更灵活的解决方案，但是优化其搜索路径对于有效操作至关重要。本文提出了一种新型算法，使用深厚的增强学习，以在荒野环境中为无人机创建有效的搜索路径。我们的方法利用概率分布图的形式利用了有关搜索区域和失踪人员的先验数据。这使策略可以学习最佳的飞行路径，以最大程度地提高找到失踪人员的可能性。实验结果表明，与传统的覆盖计划和搜索计划算法相比，我们的方法在搜索时间方面取得了重大改进，这一差异可能意味着在现实世界中的搜索操作中，与以前的工作不同，我们的方法在现实世界中的搜索操作中，我们的方法还包含了近距离的行动空间，从而使群落启用了更多的细微差别飞行模式。
瑞士民用无人机的发展和监管......
本报告概述了确保民用无人机能够安全融入现有航空系统所需的措施。报告侧重于三项技术措施：第一项技术措施是创造适当条件，以便快速引入数字化、本地组织的无人机空中交通管理系统，即“U-space”。这将改善空域用户之间的数据和信息交换，这在使用频繁的空域中极为重要。联邦正在与相关利益相关方合作，协调在苏黎世空域引入第一个 U-space 基础设施。第一个 U-space 空域将于 2025 年准备就绪。与此同时，联邦正在协调在需要高度协调的空域中启动更多 U-space。
使用和改进防空炮火来对抗无人机
摘要：在无人机技术快速发展及其在现代冲突中越来越频繁使用的背景下，改装和使用防空炮火来对抗无人机已成为世界各国武装部队的优先事项。本文探讨了修改和改装最初设计用于对抗大型飞机的防空炮火系统的可能性，以便它们能够有效对抗不同尺寸、速度和飞行高度的无人机。因此，通过改进探测系统、使用近距弹头的射弹以及集成先进的传感器和 IA 算法来探测、拦截和对抗无人机，分析了经典防空炮火系统的改装。本文强调了改装这些系统所面临的技术和战术挑战，包括常规防空系统对无人机的局限性
人工智能、机器人和无人机在... 中的应用
机器人技术和人工智能 (AI) 在农业领域的融合，通过提高精度、效率和可持续性，正在彻底改变农业实践。机器人技术可以自动执行种植、收割和监测等任务，从而降低劳动力成本并提高生产力，而人工智能则可以通过预测模型进行实时数据分析，从而优化作物管理。无人机和拖拉机等自动化机械减少了对体力劳动的依赖，并支持连续运行，通过优化资源使用和减少浪费，为可持续发展做出贡献。无人机通过提供高分辨率图像和多光谱数据发挥着至关重要的作用，从而增强了作物监测、精准灌溉和病虫害管理。它们使农民能够评估作物健康状况、识别水分胁迫并检测病虫害的早期迹象，从而及时准确地采取干预措施。这些技术提高了资源效率、减少了环境影响并降低了成本。尽管具有显著优势，但实施成本高、需要熟练操作员以及数据隐私问题等挑战阻碍了其广泛采用。然而，机器学习、可追溯性区块链和自主系统的进步有望提高这些技术的采用和有效性，重塑农业实践和农村经济。
DGA选择Exail和Thales向法国海军提供16个水下无人机
关于Exail Technologies Exail Technologies是一家工业公司，专门从事自主机器人技术领域的高技术，其活动的垂直整合。该小组提供了复杂的无人机，导航以及航空航天和光子学产品的系统。Exail技术可确保其在恶劣环境中运作的民事和军事客户的绩效，可靠性和安全性，并在近80个国家 /地区产生收入。Exail Technologies列在EuroNext Paris室B（EXA）上，是EuroNext技术领导者领域的一部分，其中包括110多家领先或高增长的科技公司。www.exail-technologies.com联系人：投资者关系雨果·索桑（Hugo Soussan）电话。+33（0）1 44 77 94 86 H.Soussan@exail-technologies.com Anne-Pauline Petureaux Tel。+33（0）1 53 67 36 72 apetureaux@actus.fr
机器人和无人机对农业效率的影响...
e-issn：2618-0618 p-issn：2618-060x©农艺学www.agronyjournals.com 2024; SP-7（9）：1001-1009收到：接受：06-07-2024接受：14-08-2024 Nagaraja G博士G. Nagaraja G博士，Koppal Munirabad园艺学院农业工程助理教授。印度卡纳塔克邦Bagalkot的园艺科学大学，印度卡纳塔克邦，Shoba H博士，Horticulture，Munirabad，Koppal的农业工程学院助理教授。 园艺科学大学，印度卡纳塔克邦，巴巴洛特，SREDEVI博士MS助理教授，AICRP（FIM），区域农业研究站，V.C。 农场，曼迪亚，农业科学大学，班加罗尔，卡纳塔克邦，印度，印度卡纳塔克邦，Krishnamma PN博士，Karnataka，India India nagrifult Engife of Engife of Nagraruring aingriant of Nagararandering of Nagoraja nagoraja n agaranteriord nagoraurt of Nagoraja gkvk，GKVK农业工程学院加工与食品工程学院助理教授：园艺，穆尼拉巴德，科帕尔。 印度卡纳塔克邦Bagalkot园艺科学大学印度卡纳塔克邦Bagalkot的园艺科学大学，印度卡纳塔克邦，Shoba H博士，Horticulture，Munirabad，Koppal的农业工程学院助理教授。园艺科学大学，印度卡纳塔克邦，巴巴洛特，SREDEVI博士MS助理教授，AICRP（FIM），区域农业研究站，V.C。农场，曼迪亚，农业科学大学，班加罗尔，卡纳塔克邦，印度，印度卡纳塔克邦，Krishnamma PN博士，Karnataka，India India nagrifult Engife of Engife of Nagraruring aingriant of Nagararandering of Nagoraja nagoraja n agaranteriord nagoraurt of Nagoraja gkvk，GKVK农业工程学院加工与食品工程学院助理教授：园艺，穆尼拉巴德，科帕尔。印度卡纳塔克邦Bagalkot园艺科学大学
应用无人机和人工智能监测和保护自然生态系统
摘要 近年来，无人机与人工智能 (AI) 技术的融合已成为保护和管理自然生态系统的一种有前途的方法。本文探讨了无人机和人工智能在监测和保护这些宝贵环境中的应用。无人机配备了各种传感器，如摄像头、激光雷达和热成像，为大面积和难以接近的区域的数据收集提供了前所未有的能力。结合人工智能算法，这些平台可以快速准确地分析大量数据，为生态系统健康、生物多样性和环境变化提供宝贵的见解。人工智能的使用使物种识别、栖息地测绘和异常检测等任务自动化，大大提高了监测工作的效率和效果。机器学习算法可以在大型数据集上进行训练以识别模式和异常，从而实现对非法采伐、偷猎和栖息地破坏等威胁的实时检测。此外，配备人工智能系统的无人机可以通过向决策者提供及时和准确的信息来促进自适应管理策略。通过监测植被、水质和野生动物种群的变化，保护从业者可以实施有针对性的干预措施，以减轻威胁并促进生态系统的恢复力。本文重点介绍了无人机和人工智能成功应用于生态系统监测和保护的几个案例研究，范围从热带雨林到珊瑚礁和稀树草原。这些例子证明了该方法在不同栖息地和地理区域之间的多功能性和可扩展性。