Defensie-innovaties van Demcon stuwen de autonomie-economie

Tijdens het Nationaal Congres Autonomous Systems (NCAS’26) in Drachten gaf Timo Roestenberg, CTO van Demcon, een fascinerende inkijk in de wereld van defensierobotica, waar de inzet en risico’s extreem hoog zijn. Demcon, een ingenieursbedrijf met 1.200 medewerkers en bekend van hightech-, medische en agrarische oplossingen, besloot vijf jaar geleden strategisch een aparte defensietak op te zetten. Met een focus op high-energy systemen en robotica loopt Demcon nu voorop in de ontwikkeling van autonome UxV’s (onbemande voertuigen op land, in de lucht en op zee).

De presentatie van Roestenberg maakte één ding glashelder: de extreme eisen van moderne oorlogsvoering dwingen tot razendsnelle doorbraken in kunstmatige intelligentie, en die militaire innovaties vinden direct hun weg naar civiele industriële toepassingen.

Tactische AI trainen: lessen uit Russische doctrine

Een van de belangrijkste projecten van Demcon, gestart nog vóór de oorlog in Oekraïne, richt zich op een cruciale vraag: kan een computer leren om slimme tactische beslissingen te nemen op het slagveld?

Om dat te bereiken gebruikt Demcon deep reinforcement learning. Roestenberg vergeleek dit proces met het trainen van een hond: de AI wordt beloond bij goed gedrag en ‘gestraft’ bij fouten. Omdat hiervoor miljoenen iteraties nodig zijn, ontwikkelde Demcon een sterk geoptimaliseerde simulatieomgeving. In deze virtuele wereld worden voortdurend nieuwe terreinen gegenereerd, gecombineerd met realistische fysische vereenvoudigingen. Zo worden voertuigen minder zichtbaar wanneer ze zich in begroeiing verschuilen of juist opvallender wanneer ze stof opwerpen tijdens beweging.

In een confronterend proof-of-concept modelleerde Demcon de vijand op basis van de standaarddoctrine van Russische gemotoriseerde infanteriebataljons. Zes maanden na het uitbreken van de oorlog in Oekraïne bleken echte Russische rivierpassages vrijwel identiek te verlopen als in de simulaties van Demcon.

Door deze gevechten te simuleren kan Demcon bovendien wiskundig bepalen welke hardware het meest effectief is voor toekomstige UxV’s. Zo kiest de AI, wanneer deze beschikt over loitering munitions buiten het directe slagveld, voor veilige aanvallen op afstand. Wordt die mogelijkheid weggenomen, dan schakelt de AI onmiddellijk over op agressievere tactieken, zoals het snel oversteken van een brug.

Het “T-90-probleem” oplossen met synthetische data

Om autonoom te opereren, moeten UxV’s in staat zijn om dreigingen visueel te herkennen. Maar het trainen van computer vision-AI vereist enorme, goed gebalanceerde datasets. “Je kunt niet zomaar naar Rusland gaan om duizend foto’s van een T-90-tank te maken onder allerlei omstandigheden,” aldus Roestenberg.

De oplossing van Demcon is om die data zelf te genereren. Waar veel bedrijven gebruikmaken van snelle game-engines, kiest Demcon voor realistische VR-engines. Het renderen van één beeld kan daarbij tot twintig minuten duren, maar levert perfect natuurgetrouwe, parametrische 3D-modellen op van vijandelijke voertuigen in uiteenlopende omgevingen, camouflagepatronen en lichtomstandigheden. Het resultaat: algoritmes die voertuigen in echte dronebeelden herkennen, zonder ooit een echt voertuig te hebben ‘gezien’.

IO+ Archive

Als gewone data niet meer genoeg zijn: Demcon toont de kracht van synthetische data

Hoe Demcon Data Driven Solutions de toekomst vormgeeft met algoritmiek en synthetische data.

Lees meer

De civiele vertaalslag en de zeswekenregel

De innovaties uit de defensiesector blijken breed toepasbaar binnen de autonomie-economie. Dezelfde technieken van deep reinforcement learning die een gesimuleerde tank leren een rivier over te steken, worden bijvoorbeeld door Google gebruikt om robots objecten te laten gooien of om looprobots door complex terrein te laten navigeren. Ook Demcons synthetische data-aanpak is direct toepasbaar voor civiele autonome voertuigen, bijvoorbeeld om onderscheid te maken tussen asfalt en onverharde wegen.

Roestenberg sloot af met drie belangrijke lessen voor technologieontwikkelaars:

• Autonomie is er al: het is geen sciencefiction meer; het kan vandaag al in producten worden geïntegreerd.
• Systeemdenken is essentieel: autonomie kun je niet simpelweg toevoegen aan bestaande machines; het vereist een fundamenteel andere ontwerpbenadering.
• Snelle iteratie is cruciaal: in de defensiewereld is technologie die vandaag aan het front in Oekraïne wordt ingezet, binnen zes weken alweer verouderd doordat de tegenstander zich aanpast. Diezelfde wendbaarheid is ook in de civiele autonomie-economie noodzakelijk om te overleven.