Az Egyesült Államok hadserege Németországban tesztelte a Hornet DE-2 kamikaze drónt, egy könnyű és alacsony költségű, mesterséges intelligenciával felszerelt rendszert.
Az értékelés a grafenwöhri kiképzési területen zajlott, és arra összpontosított, hogy elemezze az ilyen típusú technológia integrációját a szárazföldi erők tűztámogatási műveleteibe.
A bemutató során a katonák megfigyelték, hogyan működhetnek együtt az egyirányú támadó drónok mesterséges intelligenciával a hagyományos egységekkel, különösen elektronikai hadviselési környezetben. A Hornet előnye abban rejlik, hogy képes továbbra is követni és támadni a célpontokat még jelzavarás esetén is, ami egyre gyakoribb tényező a modern konfliktusokban.
Az ultrakönnyű szerkezetnek és a kereskedelmi alkatrészek használatának köszönhetően a modellt úgy tervezték, hogy olcsó és könnyen pótolható legyen. Egységenként mindössze néhány ezer dolláros költségével a rendszer elérhetőbb alternatívát kínál a hagyományos irányított lőszerekhez képest, lehetővé téve a nagyszabású alkalmazást és akár több drón egyidejű bevetését is.
Az egyéni működés mellett a rendszer rajokban is képes működni, és különböző típusú célpontokat támadhat, például csapatokat, könnyű járműveket és logisztikai raktárakat. Az ukrajnai konfliktusból származó legutóbbi tapasztalatok azt mutatják, hogy az ilyen típusú drónokat széles körben alkalmazzák, beleértve a nagyobb hatótávolságú bevetéseket is, mint amilyeneket az amerikai tesztek során figyeltek meg, ami tovább erősíti növekvő jelentőségüket a modern harctéren.
Forrás: Defence Blog | Fotó: X @DylanMalyasov | Ez a tartalom mesterséges intelligencia segítségével készült, és a szerkesztőség ellenőrizte
The U.S. Army has evaluated the low-cost Hornet DE-2 one-way attack drone.
Designed as a lightweight tactical kamikaze drone, the system reportedly offers an operational range of about 8 miles and is estimated to cost only a few thousand dollars per unit, making it a highly… pic.twitter.com/hTLpqQocYs
— Dylan Malyasov | 🧐 (@DylanMalyasov) March 31, 2026
