ဒရုန်တားဆီးစနစ်က တကယ် ဘာလုပ်နေတာလဲ？ ရှာဖွေ၊ ခွဲခြား၊ ကိုင်တွယ် သုံးပိုင်း ခွဲကြည့်ရင် ခက်တာက နည်းပညာ မဟုတ်မှန်း သိလိမ့်မယ်

ရန်ကုန်အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာလေဆိပ်ရဲ့ ထိန်းချုပ်မျှော်စင် တာဝန်ကျဝန်ထမ်းက အကြောက်ဆုံးဟာ မုန်တိုင်း မဟုတ်ဘဲ တစ်ယောက်ယောက်က "ဒရုန်တစ်စီး တွေ့တယ်" လို့ တိုင်ကြားတာ ဖြစ်တယ်။

ဘာကြောင့်လဲဆိုတော့ ဒီစကား မှတ်တမ်းထဲ ဝင်လိုက်တာနဲ့ နောက်က လုပ်ငန်းစဉ်စလို့ပါ — အတည်ပြု၊ အကဲဖြတ်၊ လိုအပ်ရင် ဆင်းသက်ခြင်း ခဏရပ်။ ဒါပေမဲ့ "အတည်ပြု" ဆိုတဲ့ကိစ္စက ရှာဖွေစနစ်မရှိတဲ့ လေဆိပ်မှာ လူက မျက်စိနဲ့ ကောင်းကင်ကို မော့ကြည့်တာကို အားကိုးတယ်။

ဒါက ဒရုန်တားဆီးစနစ်က ဖြေရှင်းချင်တဲ့ ပြဿနာပါ။ ဒါပေမဲ့ ဒီစနစ်က စက်တစ်လုံး မဟုတ်ဘဲ လုံးဝကွဲပြားတဲ့ နည်းပညာ သုံးပိုင်းဖြစ်ပြီး တစ်ခုစီမှာ ကိုယ်ပိုင်မျက်နှာကျက် ရှိတယ်။ ဒါတွေကို ရောရောနှောနှော ပြောတာက ဝယ်ယူတဲ့အခါ အဖြစ်များဆုံး အမှားပါ။

ပထမပိုင်း — ရှာဖွေခြင်း — အဲဒီမှာ တစ်ခုခုရှိမှန်း အရင်သိရမယ်

ရှာဖွေခြင်းမှာ အဓိက နည်းပညာလမ်းကြောင်း လေးခုရှိပြီး၊ တစ်ခုစီ ကိုယ်ပိုင်စိတ်နေစိတ်ထားရှိတယ်။

Radar က အရိုးအစွန်းဆုံး။ လှိုင်းကို တက်ကြွစွာ ထုတ်လွှတ်၊ ပြန်လှိုင်း လက်ခံ၊ အားသာချက်က ဒရုန်မှာ ဆက်သွယ်မှုရှိမရှိ ဂရုမစိုက် ဖမ်းနိုင်တာ၊ အားနည်းချက်က ကုန်ကျစရိတ်မြင့်၊ spectrum license လို၊ ကိုယ့်တည်နေရာ ဖော်ထုတ်မိတာ (စစ်ဘက်အခြေအနေမှာ ဒါ ပြဿနာ)။ ခုခေတ် radar အများစုက AESA phased array ဖြစ်ပြီး၊ တွက်ချက်မှုကို radar ကိုယ်ထည်ပေါ်မှာ တင်လာတယ် — Fortem Technologies ရဲ့ TrueView R30 က GPU ကို ကိုယ်ထည်ထဲ ထည့်ပြီး edge classification လုပ်ကာ၊ ဒေတာအားလုံးကို backend ကို ပြန်မပို့ဘူး။

RF passive detection က အဈေးအပေါဆုံး။ သူက လှိုင်း တစ်ခုမှ မထုတ်ဘဲ ဒရုန်နဲ့ remote control ကြားက ဆက်သွယ်မှုကို "နားထောင်" ရုံပဲ။ အားသာချက်များ — license မလို၊ ထူထပ်စွာ တပ်လည်း အချင်းချင်း မနှောင့်ယှက်၊ တည်နေရာ မဖော်ထုတ်။ DroneShield ရဲ့ ထုတ်ကုန်လိုင်းတစ်ခုလုံး ဒီအခြေခံပေါ် တည်ဆောက်ထားပြီး၊ RfPatrol Mk2 လို တစ်ဦးချင်း တပ်ဆင်ဝတ်ဆင်တဲ့ detector အထိ လုပ်နိုင်တယ်။ အားနည်းချက်က တစ်ခုတည်း၊ ဒါပေမဲ့ အလွန်သေချာ — ဒရုန်က တစ်လျှောက်လုံး ဆက်သွယ်မှုမလုပ်ဘဲ ကိုယ်တွင်း AI နဲ့ ကိုယ်တိုင်ပျံရင် RF က လုံးဝ ကန်းသွားတယ်။

Remote ID လက်ခံခြင်း က အလွယ်ဆုံး။ များနိုင်ငံ ဥပဒေက consumer အဆင့် ဒရုန်တွေ ကိုယ့်ရဲ့ identification code နဲ့ တည်နေရာကို ကြေညာဖို့ လိုအပ်ပြီး၊ receiver က ဈေးပေါ၊ တပ်ဆင်ရ လွယ်။ ဒါပေမဲ့ သူက ဥပဒေလိုက်နာသူကိုသာ အလုပ်လုပ်ပြီး၊ တမင်ချိုးဖောက်သူက ပထမဆုံးလုပ်တာ ဒါကို ပိတ်လိုက်တာ။

Optical နဲ့ infrared က အသိသာဆုံး၊ နောက်ဆုံး အတည်ပြုနည်းလည်း ဖြစ်တယ်။ အဲဒါ တကယ် ဘာလဲ တစ်ချက် ကြည့်ရမှာပဲ။ အားနည်းချက်က မြင်ကွင်း ကန့်သတ်၊ ညနဲ့ ဆိုးရွားရာသီဥတုမှာ သက်ရောက်မှုကြီး။

လက်တွေ့မှာ ဘယ်လမ်းကြောင်းမှ တစ်ခုတည်း မတည်နိုင်ဘူး။ အလေးအနက် စနစ်တိုင်းက multi-sensor fusion ဖြစ်တယ်။

ဒုတိယပိုင်း — ခွဲခြားခြင်း — ဒါက အမှားအယွင်း ရဲ့ ရင်းမြစ်

ဒီပိုင်းက စနစ်တစ်ခုလုံးရဲ့ တကယ့်အခက်အခဲ ဖြစ်ပြီး၊ ဝယ်ယူမှု အများဆုံး ကျရှုံးတဲ့နေရာလည်း ဖြစ်တယ်။

Radar မျက်နှာပြင်ပေါ်က အလင်းစက်သေးသေး တစ်ခုက ဒရုန်၊ ငှက်၊ စွန်၊ ဒါမှမဟုတ် ပလတ်စတစ်အိတ် ဖြစ်နိုင်တယ်။ ဒါတွေ ခွဲခြားတာက AI classifier ကို အားကိုးတယ် — ပြန်လှိုင်းရဲ့ Doppler လက္ခဏာ (ပန်ကာလည်ခြင်းက သီးခြား frequency ပုံစံ ဖြစ်ပေါ်စေ)၊ RF signal ရဲ့ protocol ဖွဲ့စည်းပုံ၊ ဒါမှမဟုတ် optical ရုပ်ပုံရဲ့ ပုံသဏ္ဌာန်ကို ခွဲခြမ်း။

ကုမ္ပဏီတွေရဲ့ ကြေညာချက် ကွာခြားမှု အလွန်ကြီးတယ်။ Dedrone (ယခု Axon လက်အောက်) က လေ့ကျင့်မှုအတိုင်းအတာ ဖော်ဝံ့တဲ့ အနည်းစုထဲက တစ်ခု — ရုံးဝက်ဘ်ဆိုက်က behavior model filter နဲ့ neural network သုံးပြီး၊ လေ့ကျင့်ဒေတာ ရုပ်ပုံ ၁၈ သန်းကျော်လို့ တိတိကျကျ ပြောတယ်။ AirSight က သူ့ရဲ့ AI လေယာဉ်အမျိုးအစား classification engine ကို အလွန်တိကျစွာ ပြောပြတယ် — ရောင်ပြန်လှိုင်းကို ခွဲခြမ်းပြီး ကြီးမားတဲ့ ဒရုန်လက္ခဏာ ဒေတာဘေ့စ်နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ကာ ငှက်စတဲ့ ခြိမ်းခြောက်မှုမဟုတ်တဲ့ အရာတွေနဲ့ ခွဲခြားဖို့။

နောက်နည်းပညာအခက်အခဲတစ်ခုက "မမြင်ဖူးတဲ့ model"။ ရန်ဘက်က firmware ပြောင်း၊ ဆက်သွယ်မှု protocol ပြောင်းမယ်၊ မနှစ်က လက္ခဏာဒေတာဘေ့စ်နဲ့ ဒီနှစ် model ဖမ်းတာ ဖမ်းလို့မရဘူး။ DroneShield ရဲ့ RfAI-3 engine က "သိပြီးသားနဲ့ အရင်က မမြင်ဖူးတဲ့ emitter" ကို ခွဲခြားနိုင်တယ်လို့ အထူးအလေးထားတာ ဒီကိစ္စကို ချိန်ရွယ်တာ။

ဒါပေမဲ့ တစ်ကြောင်း အမှန်ပြောရရင် — အမှားနှုန်းက စနစ်ကို ပိတ်မပိတ် ဆုံးဖြတ်တဲ့အကြောင်း ဖြစ်ပြီး၊ ရှာဖွေနှုန်း မဟုတ်ဘူး။

ဒါက Cybersecurity ရဲ့ SOC နဲ့ တထပ်တည်း။ တစ်နာရီ ငါးကြိမ် အသံမြည်တဲ့ သတိပေးစနစ်ကို တာဝန်ကျဝန်ထမ်းက သုံးရက်အတွင်း လျစ်လျူရှုတတ်လာလိမ့်မယ်။ AirSight က "operator ပင်ပန်းမှု လျှော့ချ" ကို ထုတ်ကုန်ဒီဇိုင်း အကြောင်းရင်းအဖြစ် တိုက်ရိုက် ရေးထားတာ၊ ကွင်းဆင်းဖူးသူသာ ရှိမယ့် အာရုံစိုက်မှုလို့ ကျွန်တော် ယူဆတယ်။

တတိယပိုင်း — ကိုင်တွယ်ခြင်း — ဥပဒေမျက်နှာကျက် ဒီမှာ

နည်းပညာအရ ဒရုန်ကို အောက်ချ ရနည်း အနည်းငယ်ရှိတယ်။

လှိုင်းနှောင့်ယှက်ခြင်း (jamming) — ဒရုန်နဲ့ remote control ကြားက ချိတ်ဆက်မှုကို ဖြတ်ပြီး၊ ပြန်ပျံ ဒါမှမဟုတ် ဆင်းသက်စေ။ နည်းပညာ ရင့်ကျက်၊ ကုန်ကျစရိတ်နိမ့်၊ ဒါပေမဲ့ များနိုင်ငံမှာ ထိန်းချုပ်ခံအပြုအမူ ဖြစ်တယ်။ မြန်မာရဲ့ ဆက်သွယ်ရေးစီမံခန့်ခွဲမှုစည်းမျဉ်းအရ သာမန်ယူနစ်တွေ jamming ကိရိယာ တပ်ဆင်အသုံးပြုခွင့် မရှိဘူး။

Signal ကိုင်စွဲခြင်း (cyber takeover) — မနှောင့်ယှက်ဘဲ ထိန်းချုပ်ခွင့်ကို လွှဲယူ၊ ဒရုန်ကို ဘေးကင်းဇုန်ဆီ ဦးတည်ဆင်းသက်စေ။ အားသာချက်က ထိန်းချုပ်နိုင်၊ ဘေးထွက်မရှိ၊ အားနည်းချက်က သီးခြား protocol ကိုသာ အလုပ်လုပ်။

ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဖမ်းယူ — interceptor တစ်စီးကို ကြိုးကွန်ရက်နဲ့ ပစ်မှတ်ကို ဖမ်းဖို့ လွှတ်။ Fortem ရဲ့ DroneHunter F700 က ဒီလမ်းကြောင်း သွားပြီး၊ ရုံးဝက်ဘ်ဆိုက်က လေထဲ ဖမ်းယူအောင်မြင်နှုန်း ၈၅% ကျော်လို့ ကြေညာတယ်။ ဒီနည်းပညာ ရွေးချယ်မှုနောက်ကွယ်က တကယ်တော့ ဥပဒေစဉ်းစားချက်ပါ — လေဆိပ်အထက် jamming လှိုင်း လွှတ်လို့ မရဘူး၊ ဒါပေမဲ့ လေယာဉ်တစ်စီးကို ဆွဲယူဖို့ လွှတ်လို့ရတယ်။

တွေ့လား？ ကိုင်တွယ်ခြင်းပိုင်းရဲ့ နည်းပညာလမ်းကြောင်းက အားလုံးနီးပါး ဥပဒေက ဖိအားပေးထုတ်လာတာ၊ နည်းပညာ ဖြစ်နိုင်ခြေက ဆုံးဖြတ်တာ မဟုတ်ဘူး။

မြန်မာက ကွင်းဆင်းစီမံသူ ဘယ်လိုလုပ်သင့်လဲ

အရင်ဆုံး လက်တွေ့တစ်ခု — မြန်မာမှာ သင်က စစ်ရဲ မဟုတ်ရင် ကိုင်တွယ်ခြင်းပိုင်းကို အခြေခံအားဖြင့် လုပ်လို့မရဘူး။ ဒါဆို ပြဿနာက ရိုးရှင်းသွားတယ် — ရှေ့ပိုင်းနှစ်ခုကို လုပ်မလား။

ကျွန်တော့်အကြံက — လုပ်ပါ၊ ပြီးတော့ အဈေးအပေါဆုံးကနေ စတင်ပါ။

ပထမဆင့်၊ လေထုလှုပ်ရှားမှုကို အရင် ဒေတာဖြစ်စေပါ။ RF passive detection အပေါင်း Remote ID လက်ခံခြင်းက ကုန်ကျစရိတ်အနိမ့်ဆုံး ပေါင်းစပ်မှုဖြစ်ပြီး၊ license မလို၊ တပ်ဆင်ရ လျင်။ အရင် သုံးလ စုပါ၊ တစ်ခု တွေ့ရလိမ့်မယ် — သင့်နေရာ အထက် ပုံမှန်အားဖြင့် ဘယ်လောက် ပျံသန်းမှုရှိလဲ ဆိုတဲ့ ဒီဂဏန်းက သင်ထင်ထားတာနဲ့ ကွာနေဖို့ သေချာနီးပါးပါ။

ဒုတိယဆင့်၊ ဒေတာနဲ့ upgrade မလုပ် ဆုံးဖြတ်ပါ။ သုံးလ ကြာ ကြည့်ရင် ဓာတ်ပုံရိုက်ဝါသနာရှင် အနည်းငယ်သာ ရှိရင် radar တင်စရာ မလို။ ပုံမှန်၊ ညဘက်၊ ဒါမှမဟုတ် Remote ID မကြေညာတဲ့ ပျံသန်းမှုတွေ တွေ့ရင် အဲဒီအခါမှ အပေါ်ကို ထပ်တင်ဖို့ လိုတယ်။

တတိယဆင့်၊ ကိုယ်တိုင် မပေါင်းစပ်ပါနဲ့။ သင့်နေရာမှာ ကင်မရာ ဒါမှမဟုတ် အခြား sensor ရှိပြီးသားဆိုရင် software ပေါင်းစပ်အလွှာ ဖြေရှင်းချက်ကို စဉ်းစားပါ၊ AirSight လို hardware neutral၊ အမှတ်တံဆိပ်များစွာကို interface တစ်ခုတည်းအဖြစ် စုစည်းတဲ့ ထုတ်ကုန်မျိုး။ တာဝန်ကျဝန်ထမ်းက screen တစ်ခု ကြည့်ရတာနဲ့ သုံးခု ကြည့်ရတာ လက်တွေ့ အာနိသင် အများကြီး ကွာတယ်။

စတုတ္ထဆင့်၊ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရှင်းအောင်ရေးပြီးမှ ကိရိယာဝယ်ပါ။ တွေ့ရရင် ဘယ်သူ့ကို အသိပေးမလဲ？ ဘယ်သူ့မှာ ဆင်းသက်ရွှေ့ပြောင်း ဆုံးဖြတ်ခွင့်ရှိလဲ？ မှတ်တမ်းကို ဘယ်လောက်ကြာ သိမ်းရမလဲ？ ဒီမေးခွန်းတွေ အဖြေမရှိရင် စနစ် ဝယ်လာလည်း ဘယ်သူမှ မကြည့်တဲ့ screen တစ်ခု ပိုတိုးရုံပဲ။

ဆိုက်ပေါ် စုစည်းထားတဲ့ AI ကာကွယ်ရေးနှင့် လေထုလုံခြုံရေး tool မှာ ဒီဆောင်းပါးမှာ ဖော်ပြတဲ့ ကုမ္ပဏီတွေ စုစည်းထားပြီး၊ task အခြေအနေစာမျက်နှာ ကနေ အနီးအနား လုံခြုံရေးအသုံးချမှုတွေ ရှာနိုင်တယ်။

TheAI Academy အနှစ်ချုပ်နှင့် သုံးသပ်ချက်

ဒရုန်တားဆီး ဆိုတဲ့ ခေါင်းစဉ်ကို မြန်မာမှာ ဆွေးနွေးရာမှာ ကြာမြင့်စွာ အစွန်းနှစ်ဘက်ဆီ ယိမ်းတယ် — ဒါမှမဟုတ် ကာကွယ်ရေးကိစ္စ (ငါနဲ့ မဆိုင်) အဖြစ် ထင်၊ ဒါမှမဟုတ် ဝယ်ယူမှုကိစ္စ (တစ်စုံ ဝယ်ရုံ) အဖြစ် ထင်။ နှစ်ခုစလုံး မမှန်ဘူး။

ဒါက တကယ်တော့ အလွန်ပုံမှန် "risk management" ပြဿနာပါ — အန္တရာယ် ဘယ်လောက်ကြီးလဲ အရင်သိမှ ဘယ်လောက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမလဲ ဆုံးဖြတ်နိုင်တယ်။ ပြီးတော့ အန္တရာယ် ဘယ်လောက်ကြီးလဲ သိဖို့ လိုတာက ဒေတာ၊ ကိရိယာ မဟုတ်ဘူး။

နေရာ အများကြီးရဲ့ လုံခြုံရေး upgrade က "အဖြစ်ပျက်ပြီးမှ" စတာကို ကျွန်တော် အများကြီး တွေ့ဖူးတယ် — ဖြစ်သွား၊ ဘတ်ဂျက်ချ၊ အဈေးအကြီးဆုံး တစ်စု ဝယ်၊ ပြီးတော့ သုံးလအကြာ ဘယ်သူမှ မကြည့်တော့။ ဒီပုံစံကို Cybersecurity မှာ တစ်ကြိမ် ပြန်သုံးသပ်ပြီးပြီ၊ လေထုလုံခြုံရေး ဒီအမှားကို ထပ်မလုပ်ဖို့ မျှော်လင့်တယ်။

သုံးသပ်ချက် — ဒီနယ်ပယ်မှာ အလွယ်ဆုံး ကျူးလွန်တဲ့အမှားက ဒါကို hardware ဝယ်ယူမှုအဖြစ် ထင်တာ။ တကယ်တော့ လူတာဝန်ကျရမယ်၊ လုပ်ငန်းစဉ်ရှိရမယ်၊ မှတ်တမ်းရှိရမယ့် operating system တစ်ခုပါ — ကိရိယာက အဈေးအပေါဆုံး အပိုင်းသာ။ လေထုလှုပ်ရှားမှုကို အရင် ဒေတာဖြစ်စေ၊ ပြီးမှ ဘာဝယ်မလဲ ပြောပါ။

အချက်အလက်ရင်းမြစ်

• Fortem Technologies တရားဝင်ဝက်ဘ်ဆိုက် (TrueView radar၊ DroneHunter F700 specification)
• Dedrone တရားဝင်ဝက်ဘ်ဆိုက် (DedroneTracker.AI နှင့် လေ့ကျင့်ဒေတာအတိုင်းအတာ ရှင်းလင်းချက်)
• DroneShield တရားဝင်ဝက်ဘ်ဆိုက် (RfAI-3 engine နှင့် ထုတ်ကုန်လိုင်း)

ဤဆောင်းပါး၏ နည်းပညာဖော်ပြချက်ကို ကုမ္ပဏီတစ်ခုစီ၏ တရားဝင်ဝက်ဘ်ဆိုက် အများသုံးအချက်အလက်အရ စုစည်းထားပြီး၊ ကိုးကားထားသော ထိရောက်မှုဒေတာအားလုံးသည် ကုမ္ပဏီများ ကိုယ်တိုင်ဖော်ပြချက်များဖြစ်ကာ လွတ်လပ်သော တတိယအဖွဲ့ အတည်ပြုချက် မဟုတ်ပါ။ ဥပဒေသက်ဆိုင်မှုကို သက်ဆိုင်ရာအာဏာပိုင်၏ နောက်ဆုံးသတ်မှတ်ချက်အား အခြေခံပါ။