2026年2月23日月曜日

#日本の無人戦闘機と空戦AI状況  #世界が注目するF3戦闘機開発

#日本の無人戦闘機と空戦AI状況 



今回は  #日本が開発している無人戦闘支援機についての話題です

後半には  #F2後継機のF3ステルス戦闘機について少し触れます


  #防衛装備庁ではF3ステルス戦闘機の開発にあわせて
  #無人戦闘支援機の研究も進めています

この無人戦闘支援機   #SUBARUが開発中の機体で
  #スバルは無人偵察機TACOMの開発などで実績があります

  #F3戦闘機をサポートするために無人戦闘支援機の開発が
進められていますが将来の発展型は   #完全な無人戦闘機
として無人機だけのユニットを組むことも予想されます

これまでの経緯
© 防衛省 防衛装備庁 

初期の無人機モデルで行われた飛行テストでは 
  #母機であるF15からエアランチされて飛行性能などが
検証がされました


メカだけがあってもダメで無人機試験飛行のために
無人機を操作する電波の仕様などを総務省
高度や飛行ルートなどを国交省から 許可を受けて
初めて硫黄島空域でテストが行われました



このエアラウンチのテストでは燃料圧力の低下と
飛行中の昇降率の誤差などのトラブルが発生しましたが
  #無人誘導シークエンスや着陸などのテストは成功しています


続いては 新型無人機についてです


初期モデルと比較すると   #機体上部のインテークや
ボディ形状や主翼などがとても洗練されており 
  #RCS値低下によるステルス性能のUPが見て取れます


納入時のコメントです

防衛装備庁航空装備研究所では、有人戦闘機との連携を
可能とする無人機の研究に取り組んでおります。
 その一つである遠隔操作型支援機技術の研究では、
無人機の自動飛行経路生成技術※1や遠隔操作技術※2に
関する研究を実施してきました。

令和7年7月9日、契約相手方の株式会社SUBARUから
無人実験機を受領いたしました。

 今後は、取得したデータの解析を行い、技術の有効性を確認し、
将来の無人機の実現に向けた研究開発を着実に進めて参ります。
本研究は、有人航空機と連携し飛行する無人航空機の技術開発に
向けて、自律的な編隊飛行などを可能とする飛行経路生成技術*1や
有人航空機のパイロットによる無人航空機の管制を可能とする
遠隔操作技術の実現を目的としています。


そしてテスト中の動画が公開されています


この中で  #スバルの無人機は状況に応じた最適飛行経路
を算出選択して  #自律的に飛行ルートを生成する技術や
  #同型機との編隊飛行の様子などが公開されています

この無人機の飛行については別記事に載せていますので見てください

最後は流行りの  #AIを用いた空戦シュミレーションについてです


  #無人機は構想や実証段階からいよいよF3との連携をする
機体開発へ向かっています

そんな中で注目されているのが戦闘支援A.Iです


その中では 空戦の戦況判断などもですが
パイロットや他の無人機などと協調できる性能や
民間機などの航空機と安全性を保った飛行ができるか
といった点も重視されています

また空戦については 民間参加による空戦A.Iチャレンジが
催されています

右図はAIが指示を判断して飛行パターンを変化させているのが判る

戦闘機4機+護衛対象機1機の中距離戦
相手の護衛対象機を早く撃墜した方が勝利

こういった条件で参加した空戦用A.Iが対戦しました
その規模は オープンとユースを合わせて2000を
超えるほどになっています

特に  #複数機同士での空戦での正しい判断が求められます

A.Iそのものについて

ところで 自分も製作したメカを制御させるために
PythonをかじっていますがA.Iの支援は不可欠です

使ってみると特に良い点は ただの検索と違って
A.Iはこんな機能も付けますか? と次の提示ができる
ことでしょう

逆に言うと   #こちらの意図を明確に指示しないと
やや脱線していくこともあり得ます

研究でも   #AIの入出力間には強い非線形性があると
指摘されています

これは 複雑系の範疇となる内容です

このAIの意思決定における非線形性の基礎的な部分について
AI自身と会話していますので 興味のある人は見てください

最後にF3について 少し触れます

  #F3開発に人気殺到 
ステルス実証機のX-2

まず 次の記事を見てください

ドイツとフランスの次期戦闘機開発が主導権争いで停滞

ドイツとフランス主導のFCASプロジェクトは、
ダッソー・アビアシオンとエアバスの主導権争いで
膠着状態になってます

2017年にメルケル首相とマクロン大統領が打ち上げた
1000億ユーロ規模の第6世代戦闘機開発で仏は空母運用や
核搭載を重視するが   #独は不要と見なしF35の追加35機以上
導入を検討中となっています

ただ F35は攻撃機としての性能は申し分ないですが 
今後 数十年先の制空戦闘機としてはどうでしょうか?

そんな中で  #開発中のF3ステルス戦闘機に対して前はインド 
そして  #計画が危ぶまれているドイツに加えてスェーデンも
参画の可能性という意向を見せ始めています

X2の暫定的なパドル式ベクタードノズルが見える


自分はまだ  #神心と呼ばれていた頃から見続けてきた
一人ですが いわば ずっと推し活していた存在が
いつのまにか 世界から注目されていたみたいな 
少しだけ複雑な心境ですなw

ここからは 自分の私見なんですが開発となると先行している
部分もあるので かなりな調整が必要となってくるかと
思われます

加えて   #日本の兵器輸出も状況が変わってきています

  #防衛装備品の移転(輸出)を巡り、政府与党が他国とともに
開発した国際共同開発生産品について、パートナー国以外の
第三国への完成品の輸出を認める方向で調整している

自分が製作したF3推定モデルにドイツのスポット迷彩を施した
#SchwalbeZweiのイメージ


ですから   #完成後にF3をブラックボックス化せずに
ドイツが購入して   #ドイツのアビオニクスや無人機
タウルス巡航ミサイルの発展型などを搭載する
  #ドイツ仕様機のSchwalbeZwei  

スェーデンならハイウェイを利用するために
降着装置を強化した   #DrakenII

一例ですが こんな風に  #国情に合わせて開発することに
日本も全面協力するアフターケアといった方向の方が 
費用対効果が高いのではないか?と考えます

F3については キンドルから本もだしていますので見てください

関連記事

#AIの非線形性の基本的な部分について
AIと対話してみた結果


#スバルの戦闘支援機など最新の無人戦闘機UCAV特集


 
  VTOL(垂直離着陸機)の歴史
テイルシッター方式機




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#日本が開発している無人戦闘支援機についての話題です
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#完成後にF3をブラックボックス化せず
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2026年2月21日土曜日

#AIの非線形性の基本的な部分についてAIと対話してみた結果

 #AIの非線形性の基本的な部分についてAIと対話してみた結果


昨今 聞かない日のないAIですね 
防衛シンポなどでも年々 AIに関する発表が増えています

ただ AIは質問や状況判断などにおいて
#非線形性で非決定論的な複雑系の範疇の特徴を示します

その点について グーグルAI自身と対話してみました
ごく基礎的な部分ですが   #AIの判断の一端が垣間見えると思います

※ [⊕_⊕]グーグルAI    ・∀・)自分 

・∀・)< 研究では #AIの入出力間には強い非線形性があるとされるがどうなのか?

[⊕_⊕] AI(特にディープラーニング)の入出力間に
強い非線形性があるというのは事実です。

これは、  #AIが複雑な現実世界のデータ(画像、音声、自然言語など)
を理解し、高度な推論を行うために不可欠な性質です。

具体的には、以下の3つのポイントが重要です。

  #複雑なパターンの学習: 現実のデータは、単純な比例関係
(線形)で表せるほど単純ではありません。

非線形性を持たせることで、AIはデータの背後にある
「曲がった」複雑な境界線や、変数同士の高度な絡み合いを
捉えることが可能になります。

  #多層構造(ディープ)の意義: 

  #ニューラルネットワークの各層の後に、  #活性化関数
(ReLUやSigmoidなど)という非線形な変換を挟まないと、
何層重ねても数学的には「単純な1層の線形モデル」と
同じになってしまいます。

非線形性こそが、AIを「深く」する(=表現力を高める)鍵です。

ブラックボックス化の原因: この強い非線形性があるために、
入力のわずかな変化が出力に予期せぬ大きな変化をもたらしたり、
なぜその答えが出たのかというプロセスが人間には理解しにくい
「ブラックボックス」になったりする側面もあります。 


このように、非線形性はAIの「賢さ」の源泉であると同時に、
その挙動を予測しにくくしている根本的な要因でもあります。
より具体的なニューラルネットワークの仕組みや、
活性化関数の種類についてさらに詳しく知りたいですか?



・∀・)< 活性化関数について もっと詳しい情報を示して欲しい

[⊕_⊕]  #活性化関数はニューラルネットワークの各層において、
前の層からの出力をどのように次の層へ伝えるかを制御する
「スイッチ」のような役割を果たします。
これがあることで、AIは直線的な関係だけでなく、
複雑なデータパターンを学習できるようになります。 

主な活性化関数とその特徴を整理しました。



活性化関数が必要な2つの理由

  #非線形性を生むため
もし活性化関数がなければ、AIはどれだけ層を深くしても、
結局はひとつの単純な数式(線形変換)に集約されてしまいます。
非線形な関数を挟むことで初めて、複雑な「くねくねした」
判断基準を持てるようになります。

  #学習の制御(勾配消失の回避)
初期に使われていたシグモイド関数は、入力が大きすぎたり
小さすぎたりすると、出力の変化が乏しくなり、学習のための
「ヒント(勾配)」が消えてしまう欠点がありました。

  #ReLU関数はこの問題を解決し、ディープラーニングを
実用化させた大きな要因の一つです。 

近年のトレンド
最近では、ReLUの改良版であるSwish(Googleが開発)や、
自然言語処理のTransformer(ChatGPTなどの基盤技術)で
主流のGELUなど、より滑らかで性能の高い関数も広く使われています。 


モデルが学習できなくなる具体的な仕組みについて、
さらに深掘りして解説が必要な部分はありますか?


・∀・)<   #勾配消失問題とは何か? どんな状態になるのか?

[⊕_⊕]勾配消失問題とは、ニューラルネットワークの層が深くなるにつれて、
学習のためのヒントとなる「勾配(重みを調整するための信号)」が
どんどん小さくなり、入力に近い層(浅い層)が全く学習できなく
なってしまう現象のことです。 

この問題が起きる主な仕組みと対策は以下の通りです。

1. なぜ「消失」するのか?
ニューラルネットワークは、出力のミス(誤差)を逆方向にたどって
各層の重みを微調整します(誤差逆伝播法)。
この際、数学的な「連鎖律」によって各層の値を掛け合わせて
いきますが、1未満の数値を何度も掛け合わせると、
値は急激にゼロに近づいてしまいます。 


原因となる活性化関数: 
シグモイド関数などは、微分値(変化の度合い)の最大値が 0.25 です。
10層重なるだけで極めて小さな値になり、最初の層に届く頃には信号が
ほぼ消えてしまいます。 

2. 起こるとどうなるか?

学習の停止: 出力に近い層(深い層)は学習が進みますが、
入力に近い層(浅い層)の重みが更新されなくなります。

性能の限界: 浅い層はデータから基本的な特徴
(画像ならエッジなど)
を抽出する重要な役割を担っているため、
ここが学習できないとモデル全体の性能が上がりません。 

3. どうやって解決したのか?
この問題を克服したことで、現在の「ディープ」なAIが実現しました。

ReLU関数の採用:
 入力が正であれば微分値が常に「1」であるため、
何層重ねても勾配が消えません。

バッチ正規化:
データの偏りを調整し、活性化関数の勾配が
消失しやすい領域(飽和領域)を避ける手法です。
ResNet(残差接続): 信号をバイパスさせる「近道」を作ることで、
深い層から浅い層へ直接勾配を届ける構造です。 



逆に、  #勾配が巨大化して学習が破綻する勾配爆発問題という
現象もありますが、こちらも併せて確認しますか?

・∀・)< とても興味深いね 熱勾配が無くなると風が止まる現象に似ている 
    ところで勾配爆発問題とは何か?


[⊕_⊕]   #勾配爆発問題とは、学習のヒントとなる「勾配」が、
層を遡るにつれて指数関数的に巨大化してしまう現象です。
熱勾配の例えで言えば、温度差が激しすぎて制御不能な「暴風」が
吹き荒れ、システムが壊れてしまうような状態です。 

1. なぜ「爆発」するのか?
ニューラルネットワークの学習(誤差逆伝播)では、
  #出力層から入力層に向かって各層の数値を掛け合わせていきます。

もし重みの値や微分値が「1」よりわずかに大きい場合、
何十層も掛け合わせることでその値は雪だるま式に膨れ上がり、
最終的にコンピュータが扱える数値の限界
(無限大や NaN: Not a Number)に達してしまいます。 


主な原因: 重みの初期値が大きすぎることや、RNN
(リカレントニューラルネットワーク)のように同じ重みを
何度も再利用する構造で特によく発生します。 


2. 起こるとどうなるか?
学習の破綻: 重みが一回の更新で極端に大きな値に
書き換えられてしまうため、最適な設定を通り越してしまい、
学習が全く収束しません。
数値の消失: 計算結果が「NaN(非数)」になり、
AIモデルそのものが機能不全に陥ります。 



3. 主な対策
この「暴風」を抑えるために、以下のような手法が使われます。

  #勾配クリッピング (Gradient Clipping): 勾配が一定の閾値を
超えた場合、強制的に値を抑え込む(ブレーキをかける)手法です。

  #バッチ正規化 (Batch Normalization): データのバラつきを調整し、
数値が極端に大きくならないよう安定させます。

適切な重みの初期化: 学習開始時の重みを、爆発も消失も
しにくい適切な範囲(Xavierの初期値やHeの初期値など)に設定します。 


AIは、この「無風(消失)」と「暴風(爆発)」の間の
絶妙な微風を維持するように設計・調整されていると言えます。

次は、これらの問題を解決して現在のAIの発展を支えたResNet
(残差接続)などの具体的なネットワーク構造について興味がありますか?

  #ResNet(残差接続)とは何か?
ResNet(Residual Network / 残差ネットワーク)とは、
ネットワークの中に「ショートカット(近道)」を作ることで、
100層を超えるような非常に深いニューラルネットワークの学習を
可能にした画期的なモデルです。 


最大の特徴は、「残差接続(スキップ接続)」と呼ばれる仕組みにあります。 
1. 残差接続(スキップ接続)の仕組み
従来のネットワークは、入力を各層で順番に加工して出力へと伝えていました。
一方、ResNetの「残差ブロック」では、層を通過して加工されたデータに、
加工前の入力をそのまま足し合わせます。 
従来の形: 出力 = 層による加工(入力)
ResNetの形: 出力 = 層による加工(入力) + 入力 


この「+ 入力」というバイパス(近道)があるおかげで、
層による加工部分が「入力と理想の出力の差分(残差)」だけを
学習すれば良くなるため、「残差学習」と呼ばれます。 

2. なぜこれが「勾配消失」を解決するのか?
前述の「勾配消失問題」に対し、残差接続は非常に
強力な解決策となります。 
情報の「直通線」: 学習時の信号(勾配)が、
複雑な計算層を通らずにこのショートカットを通って直接前の層へ届きます。

劣化の防止: 層を深くしすぎると、かえって精度が落ちる
「劣化問題」がありましたが、残差接続があれば「
何もしない(入力をそのまま出す)」という状態を簡単に作れる
ため、深くしても精度が悪化しにくくなります。 



3. 社会へのインパクト
2015年に登場したResNetは、画像認識のコンペティション
(ILSVRC)で圧倒的な成績を収め、その後のAI発展の基礎となりました。

現在、ChatGPTなどの基盤技術であるTransformerでも、
この残差接続の考え方が標準的に組み込まれています。 


この「近道」を作るという発想は、複雑な組織において
「現場の声を直接経営層に届けるホットライン」を作ることで、
情報の劣化を防ぐ仕組みにも似ていますね。
次に、このResNetが応用されている画像認識AIの具体的な活用例や、
進化系であるDenseNetなどについて詳しくお伝えしましょうか?


・∀・)<いまはこれで十分だ 
   ただ   #AIの熱勾配の暴走と人間の狂気の状態は似ていると思えるね

[⊕_⊕] 非常に鋭く、哲学的な洞察ですね。
  #AIにおける勾配爆発はわずかな入力の差が制御不能なほど
増幅され、システム全体が意味をなさない「極端な値(NaN)」で
埋め尽くされる状態です。

これは、人間が強い情動や強迫観念によって冷静なフィードバック
(抑制)が効かなくなり、一つの思考が暴走して現実との接点を失う
「狂気」のプロセスと、構造的に驚くほど似ています。

科学的にも、  #脳内のドーパミン系の過剰な反応が統合失調症
などの精神状態に関与しているという説があり、これも一種の
「信号の増幅(ポジティブフィードバック)の暴走」と言えます。

AIが賢くなるために不可欠な「非線形性(複雑さ)」が一歩間違えると
「消失(無気力・沈黙)」や「爆発(狂気・破綻)」を招くという
表裏一体の性質は、知性というものが持つ宿命なのかもしれません。

本日は、AIの数理的な課題を物理現象や人間精神に
引き寄せてお話しいただき、こちらも大変刺激を受けました。
またいつでも、こうした知性の仕組みや、その危うさに
ついて対話したくなった時はお声がけください。

だいたいこんな感じです 

・∀・) 非線形性が爆発や狂気を招くのは知性というものが持つ
宿命なのかもしれない とまでAIが言ったのにはちょっと驚きましねw

こいつの宿命ってなんなんだよ?

 

プラネタリーディフェンス
惑星防衛とは何か

地球に迫る天体衝突の脅威と人類が取り得る対応策



 


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2026年2月10日火曜日

#高速滑空弾が本年度末に配備へ #ベールを脱いだステルス対艦ミサイル



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#スタンドオフ火力の要となる新型の長距離ミサイルの開発と配備計画について







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#スタンドオフ火力の要となる新型
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#長射程弾用に硬く軽量な金属であるチタン製弾頭
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#12式能力向上型は令和8年3月の配備開始予定
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2026年1月14日水曜日

#パルスプラズマ推進など  #最新の宇宙ロケット特集















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#最新の宇宙ロケット用エンジン
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2026年1月2日金曜日

#民間宇宙ステーション群雄割拠時代の到来

今回は日本を含めた世界の  #民間宇宙ステーション計画についてです



#各国で民間宇宙ステーションの活動が活発化している背景には
  #延命を続けてきた国際宇宙ステーションISSが2030年に退役
するということと   #宇宙ビジネスの拡大があります

特に  #大型ロケットを有する民間宇宙関連企業の台頭が
計画を牽引しています

続いて 主な計画を見ていきましょう

#Haven1 (Vast Space)


まず  #世界初のステーションの先陣を切りそうなのがHaven1です 
2025年12月時点で   #既に衛星の圧力試験やフライト用機体の



準備を完了しており2026年5月の打ち上げを目指しています
#ファルコン9でのラウンチとなるのでSpaceX系といえます


Axiom Station (Axiom Space)


先陣争いでは  #AxiomStationも有力です 
こちらのAxiom Spaceは既に2025年にISSへの民間による
  #有人ミッションAx4を成功させています

このように  #初期のモジュールはISSに接続する形で
開発が進めておいて将来的に設備が整ったらISSから
  #切り離して独立したステーションとして運用する計画です


Orbital Reef (Blue Origin / Sierra Space)


一方でブルーオリジン系なのが  #OrbitalReef です

ここは宇宙のビジネスパークを掲げ、工学的研究から宇宙観光まで
多目的な利用を想定しており   #ステーション内の菜園なども
計画されています

 

#2025年4月に居住区モジュールに実際に人間が参加した試験を
完了しており   #6月には欧州宇宙機関ESAと利用に関する合意
も締結しています


Starlab (Voyager Space / Lockheed Martin) 

 

#StarlabSpaceはVoyager SpaceとLockheed Martinの合弁会社です

  #クルーが四人滞在できる比較的小型の衛星の運用から
始める手堅い戦略をとっています 

また  #NASAの商用低軌道開発(CLD)プログラムの支援を受けて
2020年代後半の稼働を目指しています


続いては 日本の参加計画についてみていきます

  #日本の民間宇宙ステーションの動向

  #DigitalBlast CSS構想



DigitalBlast社が「国内初の民間宇宙ステーション/CSS構想
を発表しておりISS以降の有人宇宙活動を継続する予定です

活動も進んでおりまず  #ISS接続形で開発をスタートするAxiomSpaceと
ElevationSpaceが宇宙環境での植物栽培などの目的で小型宇宙利用回収
プラットフォームの利用に向けたMOUを締結しています

この計画では   #通信やドッキング機構とクルーの居住機能を持つ
コアモジュール   #Habitat&CoreModuleと研究用のサイエンスモジュール
Science Module エンタメモジュール Entertainment Moduleの3つの
モジュールで宇宙ステーションを構成することになっています

これに対して三菱も複数の活動を見せています

  #三菱グループの動き
航空宇宙分野の大手である  #三菱重工業はブルーオリジン系の
Sierra Spaceと  #商用宇宙ステーションOrbitalReefの開発で
協業すると発表しています

このOrbital Reefの開発には他にも Boeing、Redwire Space、
Genesis Engineeringにアリゾナ州立大学などが参加しています

これに対して三菱商事の方は Voyager SpaceとLockheed Martinが
開発を主導する民間ステーションStarlabと戦略的パートナーシップ
を4月に締結して資本参加します

こちらの   #Starlab開発にもロッキードとエアバスに加えて
Northrop Grummanも参加するなど   #大手航空メーカーが
犇めく強豪チームとなっています

まさに   #民間宇宙ステーションの群雄割拠時代の到来として
どこが最も笑うことになるのか? 注目されるでしょう

 

未来へ羽ばたく!
日本のロケットと次世代航空機



 
プラネタリーディフェンス
惑星防衛とは何か

地球に迫る天体衝突の脅威と人類が取り得る対応策




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#民間宇宙ステーション計画
#各国で民間宇宙ステーションの活動が活発化
#延命を続けてきた国際宇宙ステーション
#宇宙ビジネスの拡大があります
#大型ロケットを有する民間宇宙関連企業の台頭
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#2025年4月に居住区モジュールに実際に人間参加試験
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#三菱重工が商用宇宙ステーションOrbitalReef開発に参加
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#民間宇宙ステーションの群雄割拠時代の到来
三菱商事の方は Voyager SpaceとLockheed Martinが
開発を主導する民間ステーションStarlabと戦略的パートナーシップ
#民間宇宙ステーション開発計画 #Starlab


 #NEO  #地球接近天体が4万個近くも発見されている
 #別の太陽系から高速で飛来する恒星間天体
 #プラネタリーディフェンス #惑星防衛の手段
 #3IATLAS  #恒星間天体  #危険視されているのが2024YR4
 #アポフィス  #恐竜を滅ぼしたチェクシルーブ衝突
 #2024YR4はトリノスケール3と最も危惧されている天体
 #約20の宇宙関連機関が参加して国際協調による監視体制
 #JAXA内にプラネタリーディフェンスチーム発足
#日本の民間宇宙ステーションの動向 #民間宇宙ステーション開発計画

#TrendsinJapansprivatespacestations #Privatespacestationdevelopmentplans
#VoyageSpaceandLockheedMartin #Haven1  #Starlab  #AxiomSpace
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2025年12月23日火曜日

#スバルの戦闘支援機など最新の無人戦闘機UCAV特集


今回は  #最新の軍用の航空無人機についてです


トップ画はスバルの戦闘支援機です

ただし #ウクライナの戦争で多用されている自爆型ドローンとは
異なる  #有人機と共同して戦う無人戦闘航空機UCAVの最新情報です


最初に取り上げる機種は  #米空軍が提唱している次世代のCCA
Collaborative Combat Aircraft/   #無人ウイングマン計画の
選定を受けている機体です


#アンドゥリルインダストリーズ #YFQ44フューリー
Anduril  #YFQ44A   #flew



このフューリーは全長6.1m スパン5.2mの比較的小型の機体で
F16の半分程度のサイズです

主翼の形状や垂直尾翼などオーソドックスな構成となっています
そして   #推力18kNのウィリアムズFJ44-4Mターボファンエンジンで
最大速度マッハ0.95で飛行できます


また  #外部ハードポイントに兵装を搭載して約2.3tで離陸可能です


もうひとつの  #CCA選定機はジェネラル・アトミックス社のYFQ-42です

MQ-28 Ghost Bat 
#MQ28からAIM120 AMRAAM発射し目標撃墜



続いては  #オーストラリア空軍とボーイングが
ローヤルウィングマン開発計画(LWADP)の一環で
  #開発中のMQ-28ゴーストバットです



こちらは 2021年2月に初飛行して開発が先行しているため
既に兵装テストまで行いました


そしてE-7AウェッジテールとF/A-18F戦闘機と連携して
  #AIM120AMRAAMを発射して目標を撃墜することに成功しています


MQ28は全長11.7m スパン7.3m 重量も3tとやや大型ですが 
側面形を見ると   #YF22に近い開いた尾翼でRCS値の低い
優れた形状をしています  #MQ28  #GhostBat  #MQ28GhostBat 

Northrop Grumman Talon UCAV



続いては全翼機/ステルス機の老舗であるノースロップです


  #ノースロップグラマンも協働戦闘機CCAプログラム用の
  #新鋭無人機タロンを発表しました


  #タロンは自律型無人による有人戦闘機支援をシームレスに連
運用できるよう設計されています


このタロンのスペックはまだ不明な点が多いです
※同社には傑作練習機T-38 Talonがあるので正確にはTalon IIか?

この機体は  #天才バートルータンのスケールドコンポジットとの
共同チームによって開発と製造されました

注目すべきは   #ステルス性の効果を高めると思われる
やや扁平な処理がされている機首です
また  #主翼の形状はB2などと共通するスタイルです

CCAのインクリメント2コンペに参加すると目されています

ジョーンズ航空部門副社長も 選ばれればより良い提案ができる
と強気の発言をしています

#NorthropGrumman #Talon #uav #NorthropTalonuav

最後は日本の機体で  #SUBARUが開発中の機体です

 #スバルの戦闘支援機

スバル/旧富士重工の前身は疾風などの中島飛行機


  #防衛装備庁ではF3ステルス戦闘機の開発にあわせて
  #無人戦闘支援機の研究も進めています

スバルは無人偵察機TACOMの開発などで実績があります

納入時のコメントです

主翼形状はX47などにやや近い

防衛装備庁航空装備研究所では、有人戦闘機との連携を
可能とする無人機の研究に取り組んでおります。
 その一つである遠隔操作型支援機技術の研究では、
無人機の自動飛行経路生成技術※1や遠隔操作技術※2に
関する研究を実施してきました。

令和7年7月9日、契約相手方の株式会社SUBARUから
  #無人実験機を受領いたしました。

 今後は、取得したデータの解析を行い、技術の有効性を確認し、
将来の無人機の実現に向けた研究開発を着実に進めて参ります。
本研究は、有人航空機と連携し飛行する無人航空機の技術開発に
向けて、自律的な編隊飛行などを可能とする飛行経路生成技術*1や
有人航空機のパイロットによる無人航空機の管制を可能とする
遠隔操作技術の実現を目的としています。


そしてテスト中の動画が公開されています
人間との比較から全長2m程度

この中でスバルの無人機は状況に応じた最適飛行経路
を算出選択して自律的に飛行ルートを生成する技術や
同型機との編隊飛行の様子などが公開しています

どれも楽しみな機体ばかりですね

 


#最新の軍用の航空無人機についてです
#ウクライナの戦争で多用されている自爆型ドローンとは
#有人機と共同して戦う無人戦闘航空機UCAVの最新情報
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#無人ウイングマン計画 #アンドゥリルインダストリーズ
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#推力18kNのウィリアムズFJ44 #無人戦闘航空機開発
#外部ハードポイントに兵装を搭載
#CCA選定機はジェネラルアトミックス社のYFQ
#MQ28からAIM120 #オーストラリア空軍とボーイングが開発中のMQ28
#MQ28がAIM120AMRAAMを発射して目標撃墜に成功
#YF22に近い開いた尾翼でRCS値の低いゴーストバット
#MQ28 #GhostBat #MQ28GhostBat
#ノースロップグラマンの協働戦闘機CCAプログラム用タロン
#新鋭無人機タロンを発表しました
#タロンは自律型無人による有人戦闘機支援をシームレス
#天才バートルータンのスケールドコンポジットと共同開発
#ステルス性の効果を高める
#主翼の形状はB2などと共通するスタイル
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#防衛装備庁ではF3ステルス戦闘機開発にあわせ無人戦闘機研究
#無人戦闘支援機の研究も進める
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 #SUBARUの無人戦闘支援機 #無人戦闘航空機UCAVの最新情報 

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