Die Herausforderung
KI an der taktischen Kante einzusetzen unterscheidet sich grundlegend von Cloud-basiertem Machine Learning. Verteidigungsumgebungen erfordern strikte physische und operative Bedingungen, die konventionelle Inferenzarchitekturen ausschließen und zweckgebaute Lösungen erfordern.
Bandbreitenbeschränkungen
Taktische Netzwerke arbeiten auf Niedrigbandbreiten-Funkverbindungen, bei denen die Übertragung roher Sensordaten an eine Cloud-Inferenzmaschine nicht realisierbar ist. Die Aufklärung muss on-device generiert werden, bevor Daten die Plattform verlassen.
Latenzanforderungen
Zielerkennung, Bedrohungsklassifizierung und C2-Feed-Anomaliemeldungen erfordern Reaktionszeiten unter einer Sekunde. Round-Trip-Latenz zu einem Remote-Server ist für zeitkritische Entscheidungen operativ inakzeptabel.
Gegnerische Umgebung
Elektronische Kampfführung, Störsender und aktive Netzwerkunterbrechung können jederzeit die Konnektivität trennen. KI-Systeme müssen im vollständig unterbrochenen Modus vollständig betriebsbereit bleiben ohne Einbußen bei der Kernkapazität.
Betrieb ohne Verbindung
Vorgeschobene Einheiten operieren über ausgedehnte Zeiträume ohne Konnektivität. Modelle müssen in sich geschlossen sein, bei Wiederherstellung der Verbindung lokal via OTA aktualisierbar und dauerhaft offline betreibbar sein.
Energiebudget
Gehärtete Edge-Plattformen unterliegen engen SWaP-C-Anforderungen. Ein Modell, das auf einem Rechenzentrum-GPU effizient läuft, kann bei 10W TDP völlig unbrauchbar sein. Quantisierung, Pruning und Architekturauswahl müssen von Anfang an hardware-bewusst erfolgen.
Modellintegrität
Adversarielle Eingriffsangriffe und Modellvergiftung sind reale Risiken in umkämpften Umgebungen. Eingesetzte Modelle müssen validiert, versionskontrolliert und kryptografisch signiert sein, um Manipulationsresistenz über den gesamten Update-Lebenszyklus sicherzustellen.
Was wir entwickeln
Unsere Verteidigungs-Edge-KI-Entwicklungspraxis deckt die vollständige Pipeline ab — von Modellauswahl und Training über Optimierung, Hardware-Validierung bis zum operativen Einsatz.
Computer Vision auf gehärteter Hardware
Objekterkennung, Klassifizierung und Tracking-Pipelines, optimiert für NVIDIA Jetson und Edge TPU. Validiert gegen reale Sensoreingaben einschließlich EO/IR-Kameras und UAV-Nutzlasten.
LLMs für Aufklärungstriage
Quantisierte Large Language Models, lokal für OSINT-Zusammenfassung, Bedrohungsberichtanalyse und Aufklärungstriage eingesetzt — ohne Konnektivität zu externen APIs oder Cloud-Inferenzendpunkten.
On-Device-Objekterkennung & -Tracking
Echtzeit-Multi-Objekt-Tracking mit persistenter Identität über Bilder hinweg. Unterstützt Erkennung von Fahrzeugen, Personal und UAVs unter schwierigen Bedingungen: Schwachlicht, Teilverdeckung und hohes Clutter.
Anomalieerkennung für C2-Feeds
Leichtgewichtige Anomalieerkennungsmodelle, die Führungs- und Kontroll-Datenströme auf Verhaltensausreißer, gefälschte Sensoreingaben und adversarielle Injektionsversuche in Echtzeit überwachen.
Federated Learning für verteilte Sensornetzwerke
Verteilte Trainingsarchitekturen, die gemeinsame Modelle über geografisch getrennte Edge-Knoten hinweg verbessern — ohne Rohdaten zu zentralisieren, Datensouveränität und OPSEC wahrend.
Modelloptimierung für Jetson & Edge TPU
Vollständige Optimierungspipeline: INT8/FP16-Post-Training-Quantisierung via TensorRT und ONNX Runtime, strukturiertes Pruning, Knowledge Distillation und Hardware-in-the-Loop-Validierung gegen Ziel-SWaP-C-Budgets.
Entwickelt mit Corvus.Sense
Corvus.Sense — LLM-basierte Cyber-Bedrohungsaufklärung
Unsere Edge-KI-Entwicklungspraxis ist nicht theoretisch. Corvus.Sense ist unsere Produktions-Cyber-Bedrohungsaufklärungsplattform, die On-Device- und Near-Edge-LLM-Inferenz einsetzt, um Cyberangriffe aus Open-Source-Kanälen in Echtzeit zu erkennen, zu klassifizieren und zu verfolgen — ohne rohe Aufklärungsdaten an externe Cloud-Anbieter preiszugeben. Dieselben Quantisierungs- und Inferenzoptimierungstechniken, die wir bei Corvus.Sense anwenden, treiben die taktischen KI-Pipelines an, die wir für Verteidigungskunden entwickeln.
Corvus.Head, unsere Gefechtsfeldführungsplattform, nutzt ebenfalls Edge-KI für Datenfusion — korreliert Infanterie-, Artillerie-, UAV-, EloKa- und SIGINT-Feeds mittels ML-gesteuerter Anomalieerkennung und Verhaltensanalyse, die direkt auf vorgeschobener Hardware läuft.
Corvus.Sense erkunden →Unser Ansatz
Verteidigungs-Edge-KI-Projekte scheitern, wenn die Modellentwicklung von Hardware-Einschränkungen entkoppelt wird. Wir beginnen mit der Zielplattform und arbeiten uns durch die Modellarchitektur rückwärts — nicht umgekehrt.
- Auftraganalyse zuerst. Wir ordnen operative Anforderungen Inferenzlatenz, Leistungs- und Genauigkeitsbudgets zu, bevor wir eine Modellarchitektur oder ein Trainings-Dataset auswählen.
- Hardware-in-the-Loop von Anfang an. Zielhardware (Jetson, Edge TPU oder benutzerdefinierte Embedded-Plattform) ist Teil der Entwicklungsumgebung ab dem ersten Prototyp — keine nachträgliche Überlegung beim Deployment.
- Kontinuierliche Validierung gegen adversarielle Bedingungen. Modelle werden gegen Sensordegradation, Teilverdeckung, adversarielle Störungen und gefälschte Eingabeszenarien vor der Auslieferung Stresstests unterzogen.