Alexandra Ciornei
„Ceea ce a început ca cercetare deep-tech a evoluat într-un sistem complet operațional care combină detectarea, identificarea și controlul, permițând operațiuni scalabile și autonome în spațiul aerian și ale mobilității aeriene urbane”, a spus Christian Holzer, CEO și fondator al ASO Airspace Surveillance, într-un interviu pentru start-up.ro.
El a explicat că România nu este doar o piață interesantă, ci și o bază strategică pentru companie.
„România se află într-un stadiu incipient, dar ritmul de conștientizare crește rapid. Proximitatea față de conflictul din Ucraina a făcut ca atât sectorul public, cât și cel privat să acorde mai multă atenție amenințării reprezentate de drone”, a adăugat CEO-ul ASO.
_.png)
Cum a pornit startup-ul ASO
Ideea ASO nu a început în securitate, ci în astronomie. Christian Holzer a povestit că echipa lucra la sisteme AI capabile să detecteze meteoriți - unele dintre cele mai rapide obiecte care pot fi observate pe cer.
„Acest lucru a necesitat o precizie foarte mare și capacitatea sistemului de a funcționa stabil în medii vizuale complexe. Aceste capacități s-au transferat direct către detectarea dronelor.”
Apoi accentul s-a mutat de la cercetare către performanța în condiții reale. În mai 2026, ASO a deschis în București un centru de date de zbor și un vertiport (n.red. spațiu pentru decolarea și aterizarea dronelor) pentru testarea dronelor, unde vor fi validate sisteme autonome de management al traficului aerian și soluții AI pentru identificarea amenințărilor.
„Am realizat destul de devreme că inteligența artificială fiabilă pentru monitorizarea spațiului aerian are nevoie de date operaționale reale, nu de simulări. Acest lucru ne-a determinat să ne construim propria infrastructură, inclusiv centre de colectare a datelor de zbor în Germania și, începând din mai 2026, în București.”
În plus, cadrul de reglementare al Uniunii Europene privind utilizarea dronelor devine tot mai strict, ceea ce creează cerere generată de nevoia de conformare, a mai spus Christian.
„ASO are sediul în România, ceea ce înseamnă că putem înțelege și cunoaște bine piața locală și ne poziționează bine pentru a transforma această cerere în implementări de referință care să ne susțină credibilitatea la nivel internațional.”
Cum funcționează tehnologia ASO
Soluția ASO folosește camere video standard și modele AI instalate local, pe dispozitive edge. Sistemul analizează fluxul video în timp real și recunoaște dronele în funcție de formă, dinamică de zbor și comportament vizual.
Dacă detectează o dronă, operatorul primește o alertă în câteva secunde, plus video, traiectorie și timestamp (marcaj temporal).
„Tehnologia noastră VISION-AI transformă orice sistem de camere într-un sistem autonom de detectare a dronelor, permițând identificarea în timp real a dronelor care zboară la altitudini joase și în apropiere. Sistemul include alerte automate, captarea de imagini și o mai bună înțelegere a situației în spațiul aerian inferior.”
Christian a explicat că sistemele clasice radar sau RF au limitări importante, precum:
- costuri foarte mari
- dificultăți în detectarea dronelor mici
- probleme cu dronele autonome fără semnal radio
„Nucleul Vision-AI al ASO integrează mai multe rețele neuronale specializate, antrenate pe tipuri diferite de drone, intervale de altitudine și condiții de mediu, atingând o rată de detectare de peste 95% în intervalul de altitudine definit”, a explicat Christian.
În schimb, soluția optică detectează obiectul fizic și produce dovezi video utilizabile inclusiv juridic.
„Există mai multe avantaje fundamentale. În primul rând, sistemul nostru este complet pasiv, nu emite nimic, ceea ce îl face nedetectabil pentru adversari. În al doilea rând, nu este necesară o licență pentru spectrul radio, ceea ce simplifică foarte mult implementarea și elimină obstacolele de reglementare.”
Un alt avantaj este costul, care pentru o soluție radar poate ajunge la sute de mii de euro, în timp ce soluția software dezvoltată de ASO rulează pe infrastructura existentă de camere IP și nu necesită hardware nou, pornind de la 990 de euro pe lună.
„În al patrulea rând, și acesta este un aspect strategic critic, sistemele RF sunt „oarbe” în cazul dronelor autonome care zboară pe rute preprogramate fără comunicare radio. De asemenea, radarele întâmpină dificultăți în detectarea UAV-urilor mici la altitudini joase din cauza secțiunii radar extrem de mici (RCS), ceea ce duce la reflexii foarte slabe ale semnalului. Abordarea noastră optică detectează obiectul fizic, indiferent de modul în care este controlat. În plus, detectarea optică oferă dovezi vizuale care pot fi folosite în instanță. Ne poziționăm ca o soluție complementară acestor sisteme, deoarece securitatea eficientă a spațiului aerian nu se realizează printr-o singură tehnologie, ci prin fuziunea mai multor senzori.”
Cine ar putea cumpăra tehnologia
Printre potențialii clienți ai startup-ului se numără companiile din energie, telecomunicații, aeroporturi, centre de date, instituții publice și militare sau organizatorii de evenimente publice mari.
„Sistemul este util în special pentru companiile care au deja rețele de camere instalate, pentru că implementarea poate fi mai rapidă și mai puțin costisitoare decât soluțiile tradiționale.”
Aeroporturile reprezintă o oportunitate majoră la nivel global pentru compania ASO. De asemenea, instituțiile guvernamentale și cele din domeniul apărării care au nevoie de supraveghere pasivă a perimetrelor reprezintă un segment important.
„Avem discuții active cu clienți din sectorul energetic și infrastructura critică, precum și cu instituții din domeniul securității”, a mai explicat Christian.
El a explicat că condițiile vizuale și meteorologice provocatoare din România au contribuit la dezvoltarea unui sistem robust, capabil să funcționeze în diverse medii europene.
„În Europa, am implementat deja mai multe sisteme în diferite medii operaționale, unde sunt utilizate pentru scenarii reale de detectare și validare. Aceste implementări furnizează feedback continuu pentru modelele noastre AI, permițând îmbunătățirea constantă a acurateții, robusteții și scalabilității sistemului în condiții geografice și de mediu variate.”
Provocările întâmpinate
„Sistemul nostru dual-use este proiectat pentru industrie și infrastructură critică, dar aplicațiile sale depășesc aceste domenii. Aeroporturile, perimetrele militare, evenimentele publice de mari dimensiuni, mediile urbane și facilitățile industriale izolate sunt toate scenarii posibile de implementare.”
Arhitectura bazată pe edge AI este valoroasă în locațiile cu conectivitate limitată, deoarece detectarea și alertele au loc local, fără dependență de un server central, a mai explicat fondatorul ASO.
„Modelele noastre sunt antrenate pe fundaluri și condiții de iluminare diverse pentru a gestiona complexitatea vizuală a mediilor reale.”
Principala provocare este eficiența computațională, a spus Christian, deoarece ASO trebuie să livreze un model suficient de precis pentru a minimiza alarmele false și ratările, dar suficient de compact pentru a rula în timp real pe hardware embedded.
„Camera noastră dedicată Edge-AI funcționează la o putere de procesare de 52 TOPS (n.r. trilioane de operațiuni pe secundă), cu o rezoluție de 48 megapixeli și un câmp vizual de 130°, ceea ce a necesitat un efort semnificativ de inginerie pentru a obține aceste performanțe într-o carcasă rezistentă la exterior și alimentată prin PoE.”
De asemenea, variabilitatea mediului - ploaie, ceață, lumină puternică sau condiții de noapte - reprezintă o provocare constantă.
„Abordăm această problemă prin centrele noastre de date de zbor, unde generăm și validăm continuu date reale de antrenament în condiții operaționale diverse. În plus, integrăm senzori termici pentru a îmbunătăți detectarea în condiții de vizibilitate redusă și pe timp de noapte.”
