रूस की जैमिंग को मात देने वाले यूक्रेन के घातक ड्रोन

• यूक्रेन ने AI-आधारित autonomous navigation system लागू करके रूस की electronic warfare (jamming, spoofing) बाधाओं के बावजूद लक्ष्य पर सफल हमले किए
• एस्टोनियाई startup KrattWorks आदि neural network-आधारित optical navigation जैसी नवीनतम तकनीकों से ड्रोन की स्वतंत्र ऑपरेशन क्षमता को मजबूत कर रहे हैं
• दोनों पक्ष fiber-optic wired drones जैसी नई तकनीकों को तैनात कर रहे हैं, और युद्धक्षेत्र में उपभोज्य बन चुके विभिन्न ड्रोन बड़ी मात्रा में इस्तेमाल हो रहे हैं
• यूक्रेन महंगी missiles के बजाय बड़ी संख्या में कम लागत वाले commercial drones में modification करके लागत के मुकाबले अधिक प्रभाव हासिल करने की रणनीति अपना रहा है
• भविष्य में ड्रोन स्वयं लक्ष्य चयन और हमला तय करने वाले पूर्ण autonomous lethal weapons में विकसित हो सकते हैं

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अवलोकन

यूक्रेन के autonomous lethal drones रूस की शक्तिशाली electronic warfare (jamming, spoofing) के बावजूद लक्ष्यों पर सफल प्रहार दिखाने वाली एक नवोन्मेषी हथियार प्रणाली के रूप में उभरे हैं। 1 जून 2025 को यूक्रेन ने कई रूसी वायुसेना ठिकानों पर एक साथ हमला किया और उन्नत bombers सहित 41 aircraft के नष्ट या क्षतिग्रस्त होने का रिकॉर्ड बनाया, जिसकी क्षति 2 से 7 अरब डॉलर तक आंकी गई। यह ऑपरेशन डेढ़ साल तक बेहद बारीकी से योजना बनाकर तैयार किया गया था, और इसमें यूक्रेनी एजेंटों ने FPV (First Person View) attack drones को ट्रकों में छिपाकर रूस के भीतर ठिकानों के पास तैनात किया, फिर remote pilots ने उन्हें एक साथ संचालित किया।

ड्रोन युद्ध का तकनीकी विकास

electronic warfare और ड्रोन तकनीक का सह-अस्तित्व

एस्टोनियाई startup KrattWorks ने 2022 में यूक्रेन को पहली बार Ghost Dragon ISR quadcopter की आपूर्ति की और इसी के साथ high-performance military UAV बाजार में प्रवेश किया। शुरुआती चरण में इसकी विशेष डिज़ाइन ने commercial drones की तुलना में कहीं बेहतर durability और performance दिखाई, लेकिन सिर्फ 3 महीनों में युद्धक्षेत्र के बदलते माहौल के कारण तकनीक तेजी से पुरानी पड़ने की स्थिति सामने आई। रूस की तेजी से विकसित हो रही jamming, spoofing जैसी electronic warfare तकनीकों का जवाब देने के लिए KrattWorks ने neural network-आधारित optical navigation system जैसी नवाचारी तकनीकों के विकास पर जोर दिया।

neural network navigation system

Ghost Dragon quadcopter में multi-frequency frequency-hopping radio system और multi-satellite navigation receivers (GPS, Galileo, BeiDou, GLONASS) जैसे hardware-आधारित सुरक्षा फीचर्स लगे हैं। इसके अलावा, satellite navigation और built-in sensors के बीच data comparison पर आधारित anti-spoofing algorithm इसे जटिल हमलों से बचाने में मदद करता है। ड्रोन के केंद्र में 1GHz ARM processor-आधारित computer और machine vision का संयोजन है, जो छवियों में दिखने वाले landmarks और पहले से मौजूद map data की तुलना करके GNSS के बिना भी autonomous position estimation और route selection संभव बनाता है। इससे radio jamming और signal denial वाले वातावरण में भी mission execution की क्षमता मिलती है।

यूक्रेन की ड्रोन रणनीति की अर्थव्यवस्था और उपभोज्यकरण

रूस की तुलना में यूक्रेन artillery capability में कमजोर है, इसलिए उसने जल्दी ही बड़ी संख्या में कम लागत वाले commercial drones को modify करने की पद्धति अपनाई। एक missile की कीमत (लगभग 10 लाख डॉलर) में लगभग दस हजार ड्रोन खरीदे जा सकते हैं, और इसी आधार पर उसने कम लागत, अधिक मारक क्षमता वाले हथियार—यानी बड़ी संख्या में उपभोज्य ड्रोन तैनाती की रणनीति विकसित की। हाल के एक white paper के अनुसार, वर्तमान युद्धक्षेत्र में कुल हताहतों के 70% में ड्रोन की भूमिका है। हालांकि लगातार jamming attacks के कारण यूक्रेन हर महीने लगभग 10,000 ड्रोन खो रहा है, और ड्रोन निर्माण व संचालन भी बड़े पैमाने की consumable system में बदल गए हैं।

रूस के fiber-optic drones और नई तकनीक की प्रतिस्पर्धा

2024 से रूसी सेना लगभग सभी तरह के interference के सामने लगभग अजेय fiber-optic wired drones की बड़े पैमाने पर तैनाती कर रही है। ये ड्रोन अति-पतली fiber-optic cables छोड़ते हुए कई दर्जन km तक बिना signal interruption के संचालित हो सकते हैं। यूक्रेन ने भी इसी तरह की कोशिश की, लेकिन cable cost और वजन के कारण मिशन सीमाएँ जैसी economy और efficiency की समस्याओं के चलते बड़े पैमाने पर इन्हें अपनाने में कठिनाई हुई। नई तकनीकों के उपयोग की प्रतिस्पर्धा तेज होने के साथ, भविष्य की प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त कीमत, performance और autonomy सहित कई क्षेत्रों में कुल युद्ध जैसी स्थिति ले रही है।

पूर्ण autonomous lethal drones की ओर विकास

यूक्रेन AI-आधारित autonomous navigation और target identification software पर ध्यान केंद्रित कर रहा है, और उम्मीद है कि 2025 के अंत तक पूर्ण autonomous drones सामने आ सकते हैं। terminal guidance तकनीक पहले ही युद्धक्षेत्र में तैनात हो चुकी है, जिससे pilot के signal खो देने पर भी ड्रोन स्वयं लक्ष्य तक धावा बोल सकता है। निकट भविष्य में ड्रोन स्वयं लक्ष्य चयन और हमले का निर्णय लेने लगेंगे, जबकि operator केवल क्षेत्र निर्धारित करेगा।

यूक्रेन की स्थानीय ecosystem और innovation culture

यूक्रेन ने पश्चिमी महंगे उपकरणों के बजाय अपने इंजीनियरों और startups की भागीदारी वाला तेज battlefield feedback-innovation loop बनाया है। इसके कारण वह विश्व-स्तरीय defense industry ecosystem के रूप में उभरा है, और वास्तव में पश्चिमी प्रतिस्पर्धियों से बेहतर तकनीक को कम लागत पर लागू करना संभव हुआ है। उद्यमी, तकनीशियन और frontline सैनिक सीधे संवाद करते हैं, और तेज development, field deployment, feedback-improvement का चक्र इसकी खासियत है।

भविष्य की दिशा

तकनीकी प्रतिस्पर्धा जारी रहेगी, और ड्रोन और सस्ते, और घातक, तथा अधिक autonomy वाले बनते जाएंगे। KrattWorks जैसी कंपनियाँ drone mesh networks और visual cognition-आधारित swarm attack strategy जैसी अगली पीढ़ी की तकनीकों के विकास पर भी ध्यान दे रही हैं। तकनीक और मानव संसाधन की कमी को autonomy के जरिए पार करने की एस्टोनिया और यूक्रेन जैसे छोटे देशों की रणनीति पर ध्यान दिया जा रहा है।

सारांश

• यूक्रेन और रूस युद्धक्षेत्र में ड्रोन और electronic warfare के क्षेत्र में उन्नत innovation competition में लगे हैं
• autonomous navigation, mesh networks, visual cognition जैसी AI तकनीकें ड्रोन की मारक क्षमता और टिकाऊपन को काफी बढ़ा रही हैं
• ड्रोन के भविष्य में ‘स्वचालित घातक हथियार’ के रूप में विकसित होने की संभावना बढ़ रही है
• छोटे देशों की तकनीकी innovation और तेज battlefield deployment एक आवश्यक प्रतिस्पर्धात्मक क्षमता बनकर उभर रही है
• कम लागत वाले बड़े पैमाने के consumable drones व्यापक हताहतों और infrastructure destruction वाले युद्ध के नए पैटर्न बना रहे हैं

[zihado]

यूक्रेन-रूस युद्ध को देख रहा उत्तर कोरिया ड्रोन के ज़रिए बड़े पैमाने पर विनाश करने वाले हथियार बना दे, यह डर लगता है।

[GN⁺]

Hacker News टिप्पणियाँ

• ड्रोन युद्ध की तकनीक मुझे हमेशा एक साथ हैरानी और चिंता दोनों देती है। बेहद पतले फाइबर को डोर की तरह इस्तेमाल करने का विचार सचमुच अभिनव लगता है। साथ ही यह एहसास भी है कि यह प्रगति पूरी तरह अलग नहीं है। लेकिन गुरिल्ला युद्ध के युग के आने का डर भी बना रहता है। सस्ते और व्यापक रूप से उपलब्ध ड्रोन, और लगातार अधिक autonomous होती तकनीक के मुकाबले, समुदाय के नज़रिए से रक्षा उपाय (AA gun, automated weapons) या तो अव्यावहारिक हैं (बहुत महंगे, उपयोगिता कम), और jammer या interceptor जैसी चीज़ें भी बहुत महंगी हैं। software को पहले से program करके छोड़ दिया जाए, और कई महीनों बाद operation चलाया जाए, तो detection और prevention दोनों मुश्किल हो जाते हैं। target elimination की प्रक्रिया का autonomous होना भविष्य के दंगे, coup, और civil war जैसे परिदृश्यों को लेकर खास तौर पर बेचैनी पैदा करता है। एक engineer के रूप में मैं तकनीक से गहरे स्तर पर आकर्षित होता हूँ, लेकिन एक इंसान के रूप में हिंसा के इस तरह democratize हो जाने की वास्तविकता से बहुत डर महसूस करता हूँ।

  • इसका state formation, राज्यों के आकार, और government form पर होने वाले राजनीतिक असर में भी गहरी दिलचस्पी है। इतिहास में state formation अक्सर standing army की सापेक्ष सैन्य दक्षता और distributed weapons production के बीच संतुलन से तय हुई है। उदाहरण के तौर पर रोमन साम्राज्य का पतन, मध्ययुगीन knights का युग, Renaissance city-state, और बड़े राष्ट्रों का mechanical weapons और aircraft के उदय से जुड़ना। इस प्रवाह में ड्रोन सस्ते हैं, बनाना और इस्तेमाल करना आसान है, और मौजूदा weapons system पर घातक प्रभाव डालते हैं, इसलिए मुझे लगता है कि वे एक और राजनीतिक क्रांति ला सकते हैं। भले ही ड्रोन invading army को निष्क्रिय करने में शानदार हों, उनकी range लगभग 10~20 mile होने के कारण वे 'power projection' में कमजोर हैं। इसलिए हम ऐसी राजनीतिक संरचना की ओर लौट सकते हैं जहाँ city-state बुनियादी इकाई हों, और Russia-America-China जैसी great powers की प्रतिस्पर्धा के बजाय Beijing, Shanghai, Shenzhen, Moscow, Kyiv, Silicon Valley, New York, Washington DC जैसे city-state के बीच प्रतिस्पर्धा केंद्र में आ सकती है। चूँकि ड्रोन shipping lane defense के लिए भी उपयुक्त हैं, इसलिए आर्थिक रूप से ढीले-ढाले जुड़े हुए लेकिन अलग-अलग संस्कृति और सामाजिक क़ानून वाले city-state federation की कल्पना भी की जा सकती है।
  • engineer के रूप में जिज्ञासा और इंसान के रूप में डर — दोनों से सहमति है। सवाल उठता है कि terrorism scenario में इससे बचाव कैसे किया जा सकता है। छोटे ड्रोन और grenade या homemade explosive अब सचमुच आम लोगों की पहुँच में आ चुके हैं। उदाहरण के तौर पर यूरोप के Christmas market में vehicle-ramming रोकने के लिए हर जगह barriers लगे हुए हैं। अब कोई public place पर drone से Molotov cocktail गिराने के बारे में सोच सकता है। आखिरकार कोई व्यक्ति इन्हें हाथ से भी फेंक सकता है। इससे एहसास होता है कि public-place security कितनी अजीब और कठिन समस्या है। व्यक्तिगत रूप से अच्छा लगता है कि मैं इस काम में नहीं हूँ।
  • इस लेख में जिन अजीब anti-drone उपायों का ज़िक्र नहीं है, वे भी मौजूद हैं। रूस में महत्वपूर्ण infrastructure के आसपास विशाल जाल लगाए जाते हैं, जो golf practice range जैसी संरचनाओं से मिलते-जुलते हैं। साथ ही रूस ने ऐसे 'anti-drone drone' भी विकसित किए हैं जो विरोधी ड्रोन के ऊपर से जाल गिराकर उसके blades को उलझा देते हैं और उसे हटाते हैं।
  • pre-programmed drone attack के तरीके पर फिर से सोचने पर मजबूर हुआ। सबसे बुरे हालात में, अगर मैं किसी शत्रु देश में ग्रामीण इलाके में बस जाऊँ, flea market से बहुत सारे DJI drone खरीदूँ, उन पर खतरनाक material लगा दूँ, और उन्हें जंगल में छिपा दूँ — फिर वहाँ से निकल जाऊँ और 1~2 साल बाद उन्हें पास के बड़े शहर में अराजकता फैलाने का आदेश दूँ — ऐसा 'setup karke chhod do' वाला तरीका सस्ता, अपेक्षाकृत सरल, और detect करना कठिन लगता है। मैं क्या मिस कर रहा हूँ, यही सोच रहा हूँ।

• हाल में रूस की मुख्यभूमि के गहरे इलाकों पर हुए drone attack में ArduPilot के उपयोग का ज़िक्र आया है। The Atlantic के लेख में भी इसका उल्लेख है। ArduPilot होमपेज, संबंधित लेख, ArduPilot source code (Github), ArduPilot aur Ukraine se sambandhit atirikt lekh का परिचय दिया गया है।

  • सुना है कि अगर AI visual target detection में विफल हो जाए तो उसके लिए कई time zone में फैले सौ से ज़्यादा drone operator standby पर थे। streaming video के दौरान GPS signal अक्सर उपलब्ध नहीं होता, क्योंकि GNSS system और base के पास के civilian GLONASS signal jam किए गए थे। video streaming और manual terminal adjustment (visual recognition आधारित) रूस के cellular network के ज़रिए किए गए, और इसी कारण air raid का समय दिन में रखा गया।
  • Andrew Tridgell का rsync/samba से drones तक का developer career बदलाव प्रभावशाली है।
  • Ardupilot मूल रूप से civilian/industrial/hobbyist UAV navigation project है। entry barrier कम है, और अपना drone autonomous रूप से उड़ते देखना दिलचस्प लगता है। weaponization खतरनाक है, लेकिन bomb या grenade जैसे payload स्वयं में अलग function हैं — यह बात महत्वपूर्ण है।
  • लेख का उद्धरण: “प्रत्येक ड्रोन के लिए एक समर्पित pilot था” BBC संबंधिt लेख

• इस operation में (कम से कम final attack phase में) अगर drone remote-controlled थे, तो जिज्ञासा है कि operator यूक्रेन में ही थे या पास में कहीं छिपे हुए थे। अनुमान है कि अधिकांश को शायद यूक्रेन के भीतर से, हज़ारों km दूर से नियंत्रित किया गया होगा। अगर ऐसा था, तो दुश्मन के बीचोंबीच remote access कैसे स्थापित किया गया, यह सवाल है। Irkutsk जैसी दूर की जगहों पर Starlink ही एकमात्र विकल्प लगता है, और अगर truck में अपना transmitter/receiver लगा हो तो detection risk के कारण यह आसान नहीं होगा।

  • drone के radio band तेज़ी से smart frequency hopping system से बदले जा रहे हैं। नवीनतम Ghost Dragon कई उपलब्ध radio band को लगातार scan करता है, विरोधी द्वारा jam न किए गए band चुनता है, और तुरंत switch करता है। इससे control signal और video transmission दोनों बने रहते हैं, और भारी electronic jamming के बावजूद commander और drone के बीच connection कायम रह सकता है।
  • सुना है कि drone के अंदर cellular modem और रूसी SIM card डाले गए थे, और इसकी तैयारी operation से कई महीने पहले की गई थी। हो सकता है रूस की local convenience store से prepaid SIM बड़ी मात्रा में जुटाना ही सबसे आसान हिस्सा रहा हो।

• भारत ने पाकिस्तान के drone swarm attack के जवाब में L70 Gun, ZU-23, ZSU-23-4 Shilka जैसी पुरानी AA gun का इस्तेमाल किया। modernization के कारण वे automatic target tracking और firing कर सकती हैं, और कीमत भी कम है।

  • Bofors 40mm Automatic Gun L/70 का परिचय दिया गया। यह द्वितीय विश्वयुद्ध के तुरंत बाद डिज़ाइन की गई एक classic AA gun है। तुर्की drones के उदाहरण को देखते हुए, लगता है कि यहाँ quadcopter से ज़्यादा Bayraktar TB2 जैसे aircraft-size drones की बात हो रही है। quadcopter भू-आकृति का इस्तेमाल करके छिप सकते हैं।
  • जिज्ञासा है कि ये हथियार किस तरह की target-tracking system का उपयोग करते हैं। drones की IR signature लगभग नहीं के बराबर होती है, और radar से भी उनकी detection range बहुत छोटी मानी जाती है।
  • drone के खिलाफ AA technology बहुत चमकदार नहीं लगती, लेकिन यह कम करके नहीं आँकना चाहिए कि जो AA technology पहले केवल बड़ी सेनाओं के पास थी, वह पिछले कुछ वर्षों में कम आर्थिक बोझ वाले रूप में तेज़ी से फैल गई है।

• यूक्रेन की मदद करना चाहने वालों के लिए civil-military integrated बड़े voluntary fund की सूची साझा की गई है। Come Back Alive: deep-strike drones के शुरुआती समर्थन के लिए fund link Serhiy Prytula Charity Foundation: reconnaissance satellite खरीदने वाला संगठन fund link KOLO Charity Foundation: यूक्रेनी IT community द्वारा संचालित fund link Razom Ukraine: US-आधारित fund link

• अगर चीन को adversary माना जाए, तो हाल में जारी चीनी drone light show के वीडियो बेहद प्रभावशाली होने के कारण डरावने लग सकते हैं। सैकड़ों शो drones का फुर्ती से takeoff करना और बेहद सटीक landing करना देखा गया। उनकी accuracy चौंकाने वाली है।

  • आम तौर पर RTK और base station इस्तेमाल किए जाते हैं, और EW से signal (positioning + RTK) काट दिया जाए तो उन्हें आसानी से निष्क्रिय किया जा सकता है। लेकिन COTS (commercial off-the-shelf) drones में भी SLAM और on-device ML जैसी नई navigation पद्धतियाँ धीरे-धीरे शामिल हो रही हैं। उदाहरण के लिए, नवीनतम DJI drone GPS signal न होने पर भी SLAM से return route बहाल कर सकते हैं। संबंधित वीडियो नवीनतम Matrice 4 enterprise drone में end user सीधे ML model upload कर flight plan को customize कर सकता है। यूक्रेन में real-time analog video में vehicle/person पहचानने के बाद signal कटने पर automatic tracking और strike command देने वाले module भी Aliexpress पर आसानी से मिल जाते हैं।
  • अमेरिका के पास भी ऐसी तकनीक है और उसका उपयोग भी होता है, लेकिन वहाँ असाधारण रूप से कड़े regulation हैं।
  • असली मुश्किल युद्धक्षेत्र, दुश्मन की गहराई में, भारी jamming, और तत्काल target identification की ज़रूरत वाले माहौल में real-world deployment है। distance measurement, navigation, beacon जैसी चीज़ें indoor या peaceful area में उतनी समस्या नहीं हैं।

• dead reckoning तकनीक को computer vision और offline map के साथ इस्तेमाल होते देखना प्रभावशाली है। अमेरिकी university student robot competition में यह पहले से आम तकनीक है।

• यूक्रेन युद्ध के drones पर एक संक्षिप्त presentation video साझा किया गया। प्रस्तुति वीडियो खास तौर पर छोटे mine-clearing drones पर ध्यान गया।

• Shahed और यूक्रेन के long-range drones inertial navigation के आधार पर काम करते हैं: केवल coordinate value डाली जाती है, और accelerometer, gyro, geomagnetic sensor data के आधार पर शुरुआत से लक्ष्य तक पूरा मार्ग तय किया जाता है। लेकिन मुख्य लेख में वर्णित image-recognition आधारित decision-making, चलायमान target और तेज़ी से बदलते environment में कहीं अधिक प्रभावी है।