Kasserte telefoner og mobilmaster kan spore ulovlige droner

Det kan være vanskelig å avgjøre om en prikk på himmelen er en uønsket drone, en stjerne, et fly eller noe helt annet.

Det ble tydelig i september, da danske myndigheter ble overøst av tusenvis av henvendelser fra innbyggere om droneobservasjoner. Ingen av henvendelsene var gode nok til at de i etterkant kunne brukes som dokumentasjon på at det faktisk var droner over Københavns lufthavn og andre flyplasser.

Flere land forsøker derfor å utvikle alternative metoder for å oppdage fremmede droner på himmelen.

Mobil-gjenbruk

I Litauen vil en oppstartsbedrift utstyre innbyggere med et enkelt, men stadig mer troverdig verktøy for dronedeteksjon.

Ideen er forholdsvis enkel. Gamle smarttelefoner kobles sammen i et akustisk sensornettverk, der mikrofoner lytter etter større angrepsdroner.

– Det er en god måte å få lokalsamfunnet til å gå sammen om å gjøre noe på. Du får folk som er motivert til å hjelpe, og du skaper et tidlig varslingsnettverk som bidrar til å undersøke: «Var det virkelig en drone som krysset grensen, eller var det en drone som er sendt opp innenfor landets grenser, forteller Audrius Zujus, administrerende direktør i det litauiske teknologiselskapet Mainline.

Mainlines nye Drone Radar-prosjekt kjører via Android- og iOS-apper installert på gamle enheter. Selve navnet, Drone Radar, er litt misvisende, siden det ikke er snakk om en radar, men et akustisk system.

– Du tar telefonen din, setter den til lading så den ikke går tom for strøm, og lar den stå ved et vindu, på balkongen, på loftet – der du har tilgang til utendørs lyd. Alt den gjør, er kontinuerlig å skanne etter lyder som høres ut som en motor, forklarer Zujus.

Når en lyd registreres, analyseres opptaket ved hjelp av KI lokalt på telefonen, og hvis det ligner en drone eller et lite fly, lages et klipp på ti sekunder som sendes til hovedserveren.

På serveren går lyden gjennom en ny runde med en algoritme, og et menneske kontrollerer om det høres ut som en drone. Hvis det gjør det, publiseres det på kartet i appen.

– Alt du legger ut i appbutikken, kan reverskonstrueres og plukkes fra hverandre av fiendene dine, så du vil gjerne kjøre en virkelig effektiv lettvektsalgoritme på telefonen og så kjøre en annen algoritme på en server, som står for den andre filtreringen – den kan nås av andre som kanskje ikke er vennlig innstilt overfor oss, sier Zujus.

Lydfilter

Drone Radar er utviklet for å oppdage fastvingede objekter fra størrelsen på små Shahed-droner, som dem som ble observert over Litauen for noen måneder siden, og opp til små, ultralette fly.

Algoritmen er innstilt på å oppdage nettopp disse lydene.

Systemet bruker ikke et nevralt nettverk, fordi det ville vært tilbøyelig til å gi falske positiver. I stedet er det laget et spesialutviklet akustisk sensorsystem.

– Vi laget det som kalles lydheuristikk. Det er en fin måte å si at du bygger et lydfilter for hånd, som leter etter visse tegn på frekvensendringer i bestemte mønstre, sier Zujus og fortsetter:

– Når en drone flyr forbi deg, selv om den bruker samme motor som en gressklipper, høres den annerledes ut, fordi den beveger seg bort fra deg med en viss hastighet. Så finnes det heuristikker rundt endring i tonehøyde, motorens gasspådrag og alle de små detaljene du kan plukke ut for å skille Shahed-droner eller små fly fra store fly eller små droner.

Det betyr også at appen kan kjøre på eldre telefoner, siden den ikke bruker nevrale nettverk på enhetene og derfor belaster batteriet mindre. Zujus anslår at appen kan kjøre i opptil seks til åtte timer uten lading, eller ved strømbrudd.

Falske positiver

Akustiske sensorer blir ofte kritisert for å skape interferens og for å levere mange falske positiver. Derfor er Zujus også realistisk når det gjelder systemet.

– Et telefonbasert nettverk kommer ikke til å løse alle behov for deg. Det det kan gjøre veldig godt, er raskt å få mange enheter ut, sier han.

På lanseringsdagen for Android-appen meldte 1300 personer seg på. Mange av dem kom fra litauiske sivile beredskapsorganisasjoner.

For å kunne levere sanntidsovervåking vil det kreve langt større utbredelse, men siden systemet er utviklet for å supplere andre systemer, er kravene lavere.

– Hvis du har tusen sensorer per land, kanskje én for hver 20. kilometer, er det fortsatt bra, fordi du kan få et inntrykk av hvor dronen fløy. Hvis du vil overvåke ruter i sanntid, ville du trenge tre sensorer per fem kvadratkilometer, sier Zujus.

– Det kommer aldri til å bli perfekt, men det blir veldig bra, og du kan sende dataene til serveren, der du kan kjøre et nevralt nettverk for å dobbeltsjekke, legger han til.

Et menneske er fortsatt involvert for å sikre at ikke-verifiserte lyder ikke publiseres. For selv om algoritmen er trent til å skille dronelyder fra annen interferens, oppstår det feil.

En av de store anomaliene systemet har blitt utfordret av, er dubstep-lignende musikk.

– Vi trener det nevrale nettverket vårt på serveren til i bunn og grunn å avvise slike ting. Men ideen er å gjøre det så nær sanntid som mulig, sier Zujus.

Systemet gjenkjenner også lyder fra for eksempel Youtube-videoer av Shahed-droner, som teamet har brukt som treningsdata. De kan også sperre brukere – noen av dem kan være motstandere – som spammer systemet med falske lyder eller plasserer telefoner dårlig, som i ett tilfelle ved en 3D-printer.

Så langt er den lengste horisontale avstanden en drone er blitt registrert på, 4,2 kilometer fra en enhet. Zujus mener at systemet også bør kunne oppdage i samme rekkevidde vertikalt.

Et supplement

Drone Radar er utviklet for å skape offentlig oppmerksomhet om potensielle trusler og fungere som et tidlig varslingssystem for uønskede droner.

Zujus har også vært i dialog med regjeringen og forsvaret i Litauen om å tilby dem verktøyet, men understreker at det bør være et supplement, fordi regjeringen «bør kjøpe profesjonelle akustiske sensorer», sier han.

– Et akustisk nettverk er alltid et supplement til radarer. Du kan ikke ha luftforsvar uten radarer, og du må ha antidroneradarer som jobber i bestemte frekvensbånd, legger han til.

Data som er samlet inn via appen, er blitt delt med forsvaret i Litauen for å hjelpe dem med tidlig varsling og trusselidentifisering, og Audrius Zujus er ivrig etter å hjelpe dem med å integrere verktøyet som en del av deres bredere radarnettverk.

– Vi hører dem, vi oppdager dem, og det vi sier, er at dette er realiteten. Vi tar ikke beslutninger eller hevder hva det er. Vi kan gi dette til militæret eller regjeringen, som faktisk kan ha andre data for å ta beslutninger», forklarer han.

Inspirert av Ukraina

Mangelen på radarsystemer rettet mot droner har fått Ukraina til å satse på akustiske løsninger, og det var her Zujus fikk ideen til Drone Radar-løsningen.

Sky Fortress, som Zujus snakket med før lanseringen, har 14.000 sensorer plassert ut over hele Ukraina for å bidra til å bygge et kart over dronedeteksjoner og ruter i hele landet.

Zujus hadde allerede bakgrunn innen akustisk teknikk og luftforsvar som medstifter av Baltic Institute of Advanced Technology (BPTI), og med Drone Radar kunne han se potensialet i et sivildrevet prosjekt.

– Det vil enten ta år å rulle ut tusenvis av sensorer, eller så kan man ha et fellesskap under utrullingen, som kan ordnes med et par nyhetsartikler og uker eller enda mindre, sier han.

Artikkelen ble først publisert på Ingeniøren for deres abonnenter. Den er tilgjengelig for Digis abonnenter gjennom vår samarbeidsavtale.