»Zuverlässigkeit ist das Wichtigste«
Rugged AI und Edge Computing in der Verteidigung
Seit der »Zeitenwende« gewinnt Defense auch für Rugged-AI- und Edge-Computer-Hersteller an Bedeutung. Doch welche Systemarchitekturen eignen sich für welche Defense-Anwendungen, und welche Safety- und Security-Anforderungen müssen entsprechende Geräte erfüllen?
Benjamin Nigl, Experte für Defense Computing bei Bressner Technology, gibt nähere Informationen.
Markt&Technik: Welche Eigenschaften müssen Rugged AI und Edge Computer für Defense-Anwendungen mitbringen?
Benjamin Nigl: Für Defense-Anwendungen ist Zuverlässigkeit der wichtigste Punkt. Ein System muss auch dann funktionieren, wenn Umgebung und Einsatzbedingungen alles andere als ideal sind. Stöße, Vibrationen, Staub, Feuchtigkeit, Temperatur-Extreme und elektromagnetische Störungen sind hier reale Herausforderungen.
Hinzu kommen Echtzeitfähigkeit, geringe Latenzen und hohe KI-Rechenleistung. Viele Anwendungen arbeiten mit Video, Radar, Lidar, RF-Daten oder mehreren Sensorquellen gleichzeitig. Die Daten müssen direkt vor Ort verarbeitet werden.
Außerdem sind Modularität und Upgradefähigkeit wichtig. Defense-Projekte laufen oft über lange Zeiträume. Deshalb müssen Systeme langfristig verfügbar, wartbar und an neue Anforderungen anpassbar sein.
Benjamin Nigl, Bressner Technology: »Im Defense-Umfeld müssen Safety und Security sehr eng zusammengedacht werden.«
Welche Zertifizierungen benötigen Rugged AI und Edge Computer für Defense-Anwendungen?
Typisch sind MIL-STD-810H für Umweltbedingungen und MIL-STD-461G für elektromagnetische Verträglichkeit. Je nach Anwendung können IP65 oder IP67, DO-160 für Aerospace, EN50155 für Rail oder auch NATO- und TEMPEST-Anforderungen relevant werden.
Bei Security spielen außerdem Standards wie IEC 62443 eine Rolle. CE und FCC sind natürlich ebenfalls grundlegende Themen. In Sonderfällen kommen ATEX, DNV oder IEC 60945 hinzu, etwa bei explosionsgefährdeten Bereichen, maritimen Anwendungen oder sehr spezifischen Einsatzumgebungen.
Wichtig ist, Zertifizierung nicht erst am Ende zu betrachten. Wenn ein System später bestimmte Nachweise erfüllen muss, ist das schon bei Architektur, Komponentenwahl und Dokumentation zu berücksichtigen.
Welche Rugged-AI- und Edge-Computer-Architekturen eignen sich für welche Defense-Anwendungen?
Für mobile Plattformen, Drohnen oder kompakte autonome Systeme eignen sich vor allem SWaP-optimierte Rechner (Size, Weight and Power), also Systeme mit gutem Verhältnis aus Größe, Gewicht und Leistungsaufnahme. Hier sind Nvidia-Jetson- oder Arm-basierte Plattformen oft sehr interessant.
Für ISR, Sensorfusion oder KI-basierte Lagebilder ist deutlich mehr Bandbreite und Rechenleistung notwendig. Dort kommen GPU-Server, OpenVPX-Systeme oder andere High-Bandwidth-AI-Plattformen ins Spiel.
Bei Radar- und Signalverarbeitung sind FPGA- und GPU-basierte Architekturen besonders relevant. Für Command & Control eignen sich eher High-Performance-Edge-Server oder virtualisierte Plattformen. Die Architektur folgt also immer der Anwendung: Drohne, Fahrzeug, mobiler Leitstand oder taktisches Rechenzentrum haben völlig unterschiedliche Prioritäten.
Bressner präsentierte auf der AFCEA 2026 seine Hyperconverged-Rugged-Server-Lösung 3U SDS für den Defense-Bereich.
Welche Safety- und Security-Anforderungen müssen für Defense-Anwendungen geeignete Rugged AI und Edge Computer erfüllen?
Im Defense-Umfeld müssen Safety und Security sehr eng zusammengedacht werden. Ein System muss nicht nur robust laufen, sondern auch gegen unbefugten Zugriff und Datenverlust geschützt sein.
Typische Anforderungen sind Secure Boot, TPM 2.0, verschlüsselte Datenspeicherung, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Netzwerksegmentierung und Echtzeit-Monitoring. Dazu kommen Redundanz, Ausfallsicherheit und die Einhaltung militärischer Security-Vorgaben.
Ein weiterer Punkt ist die physische Sicherheit. Wenn Systeme in mobilen Plattformen oder im Feld eingesetzt werden, müssen Speicher, Schnittstellen und Zugänge entsprechend abgesichert sein. Gerade bei sensiblen Daten ist das entscheidend.
Welche für Defense-Anwendungen geeigneten Produkte hat Bressner Technology im Programm?
Für Defense-Anwendungen bieten wir unter anderem Rugged GPU-Computer, Nvidia-Jetson-basierte Edge-AI-Systeme, Rugged Edge Server, Fahrzeug-PCs, Rugged Networking-Lösungen, KI-fähige Embedded-Systeme und High-Performance-GPU-Workstations an.
Hinzu kommen modulare Plattformen wie OpenVPX-Systeme sowie Rugged Displays, Tablets und Panel-PCs für mobile Leitstände, Fahrzeuge oder Feldanwendungen. Im HPC-Bereich bieten wir Rugged Server und Short-Depth-Server, die für KI-Inferenz, Machine Learning, Sensorverarbeitung und große Datenmengen ausgelegt sind.
Es ist anzumerken, dass wir oft wir nicht einfach ein Standardprodukt liefern, sondern ein angepasstes System. Gerade bei Defense-Projekten sind Schnittstellen, Kühlung, Stromversorgung, Gehäuse und Zertifizierung häufig projektspezifisch.
Rugged GPU-beschleunigte Computer wie der SEMIL-2200GC eignen sich für Echtzeit-Datenverarbeitung in mobilen Datenzentren.
Auf welche Defense-Anwendungen zielen die Produkte im Angebot von Bressner Technology ab?
Unsere Systeme zielen auf Anwendungen wie ISR, autonome Fahrzeuge, UGVs, UAVs, Battlefield Edge Computing, Sensorfusion, Radar- und Signalverarbeitung, mobile Command-&-Control-Systeme und KI-basierte Lagebilderstellung.
In der Praxis bedeutet das, dass Daten dort verarbeitet werden sollen, wo sie entstehen. Also im Fahrzeug, in der Drohne, auf dem Schiff, im mobilen Kommandoposten oder in einem transportablen Rechenzentrum.
Der Nutzen liegt darin, schneller reagieren zu können. Wenn ein System vor Ort erkennt, filtert und bewertet, müssen nicht erst große Datenmengen über unsichere oder begrenzte Verbindungen übertragen werden. Das ist in kritischen Einsatzszenarien ein echter Vorteil.
Welche Produktstrategie und Produkt-Roadmap verfolgt Bressner Technology in puncto Defense?
Unsere Defense-Strategie ist klar auf modulare, robuste und langfristig verfügbare Plattformen ausgerichtet. Wir sehen einen starken Bedarf an Edge AI, autonomen Systemen und GPU-beschleunigter Verarbeitung direkt im Einsatzgebiet.
Technologisch setzen wir auf neue Nvidia- und AI-Beschleuniger-Generationen, offene Defense-Standards wie SOSA/OpenVPX, SWaP-optimierte Systeme und modulare Rugged-AI-Plattformen. Gleichzeitig bleiben Themen wie Lifecycle-Management, Requalifizierbarkeit und Langzeitverfügbarkeit zentral.
Unser Ziel ist nicht, möglichst viele Einzelprodukte anzubieten, sondern einsatzfähige Lösungen zu bauen. Gerade im Defense-Bereich entscheidet am Ende nicht nur die Rechenleistung, sondern ob das System unter realen Bedingungen zuverlässig funktioniert.
