Alexandra Ciornei
DroneWatch AI se află însă în acest moment în etapa de demonstrator de concept. Semnalele care indică posibile amenințări sunt simulate, iar proiectul nu a fost încă testat cu drone și senzori reali. Următorul pas pentru DroneWatch AI este găsirea unui partener care să îi permită conectarea soluției la infrastructura deja existentă într-un aeroport, port, centru logistic sau sit energetic. Proiectul este înscris în cadrul EUDIS Defence Hackathon 2026 - competiție dedicată dezvoltării de tehnologii pentru apărare și cu utilizare duală.
„În acest moment DroneWatch AI este un demonstrator de concept. Semnalele de amenințare sunt simulate. Fluxul de trafic aerian ADS-B este real și public. Nu este un sistem operațional, nu detectează drone reale, nu am performanță validată în teren, și este exclusiv defensiv, doar detecție și avertizare timpurie, fără nicio funcție de contracarare”, a spus Marius Andronie, fondatorul DroneWatch AI, într-un interviu pentru start-up.ro.
DroneWatch AI nu construiește încă un senzor
Ideea proiectului a pornit de la o problemă pe care Marius Andronie a observat-o în modul în care sunt dezvoltate sistemele de protecție împotriva dronelor. O mare parte din investiții merge către echipamentele care pot interveni asupra unei drone, însă decizia de a le activa depinde de calitatea informațiilor primite anterior.
„Un interceptor este exact atât de bun cât este decizia care îl declanșează, iar acea decizie se ia fie pe informație fuzionată și explicată, fie pe o presupunere”, a mai spus Marius Andronie.
Problema nu este neapărat lipsa echipamentelor de detectare. Aeroporturile, porturile sau alte obiective importante pot avea deja mai mulți senzori, instalați în perioade diferite și produși de companii diferite.
Fiecare dintre ei livrează însă propriul flux de informații, iar operatorul trebuie să le interpreteze rapid și să stabilească dacă este vorba despre o pasăre, un zbor autorizat sau o posibilă amenințare.
„DroneWatch AI nu adaugă încă un senzor. Ia semnalele slabe și zgomotoase pe care obiectivul le are deja și le transformă într-o singură evaluare, cu motivul scris în limbaj clar”, a explicat Marius Andronie.
Platforma este exclusiv defensivă și se oprește înaintea oricărei acțiuni. Nu controlează echipamente, nu poate contracara drone și nu ia decizii în locul operatorului. Rolul său este doar de a centraliza informațiile și de a emite avertizări timpurii, a mai spus fondatorul DroneWatch AI.
Experiența militară și regula de a spune clar ce nu poate face produsul
Marius Andronie este fost ofițer inginer și absolvent al Academiei Tehnice Militare. Experiența l-a făcut să înceapă dezvoltarea produsului nu de la funcționalitățile pe care le poate demonstra, ci de la situațiile în care sistemul ar putea greși și de la consecințele acestor erori.
„În școala aceea înveți să te întrebi întâi ce se întâmplă când lucrul nu merge, nu ce se întâmplă când merge. Așa că mă uit întâi la moduri de defectare și la cât de mare este paguba când sistemul greșește, și abia apoi la funcționalități.”
Aceeași experiență se vede și în modul prudent în care vorbește despre proiect. DroneWatch AI nu este prezentat ca un produs operațional și nu are încă rezultate validate în teren. Fondatorul evită să ofere cifre despre acuratețe, viteza cu care operatorii ar putea reacționa sau rata alarmelor false înainte ca acestea să fie măsurate într-un mediu real.
„Într-un mediu militar un raport care exagerează nu este doar incorect, este periculos, pentru că altcineva ia o decizie pe baza lui. Am dus obiceiul acesta în produs: spun ce nu face sistemul la fel de repede ca ce face”, a adăugat Marius Andronie.
Inteligența artificială explică, dar nu decide
Soluția funcționează pe două niveluri. Primul analizează informațiile primite într-un interval de 30 de secunde și verifică dacă mai multe surse diferite indică același lucru. De exemplu, poate corela un semnal radio cu un sunet specific și poate verifica dacă în zona respectivă există un zbor autorizat care să explice apariția lor.
Un singur indiciu nu poate genera o alertă maximă. Pentru ridicarea nivelului de risc, sistemul caută acordul dintre mai multe tipuri de surse și verifică dacă obiectul identificat are sau nu o identitate cunoscută.
„Pragul cel mai greu de trecut nu este intensitatea unui semnal, ci acordul între surse de tip diferit, plus absența unei identități legitime”, a mai explicat reprezentantul DroneWatch AI.
Inteligența artificială intervine abia în al doilea nivel și are un rol limitat. Modelul nu stabilește nivelul amenințării și nu îl poate crește. El poate doar să reformuleze explicația tehnică într-un mesaj mai clar pentru persoana care urmărește sistemul.
În urma unor teste, fondatorul a observat că unele dintre textele generate de AI omiteau informații sau introduceau formulări speculative. A adăugat astfel un mecanism care verifică fiecare explicație înainte ca aceasta să fie afișată. Dacă textul nu corespunde evaluării calculate anterior, este eliminat și înlocuit cu explicația produsă de regulile sistemului.
„Soluția nu a fost un model mai mare, ci un verificator”, a punctat Marius Andronie.
Modelul AI rulează local, pe aceeași infrastructură cu restul soluției, astfel încât datele nu sunt trimise către servicii comerciale din cloud. Dacă acesta nu răspunde, partea principală a sistemului continuă să funcționeze și să livreze evaluările stabilite prin reguli.
Un proiect construit de un singur om, seara și în weekend
În spatele DroneWatch AI nu există, deocamdată, o echipă. Marius Andronie a proiectat și dezvoltat singur sistemul și administrează infrastructura pe care acesta rulează. Pentru a accelera procesul, folosește agenți AI de programare, cărora le coordonează activitatea.
„Sunt singur. Nu există co-fondator, nu există angajați, și nimic din DroneWatch nu a fost construit de altcineva, dat în afară sau cumpărat. Eu proiectez, scriu, pun în producție, monitorizez și țin în funcțiune întregul sistem, pe infrastructura mea.”
Proiectul este autofinanțat din activitatea de inginerie pe care fondatorul o desfășoară pentru clienți și nu reprezintă încă ocupația sa full-time. DroneWatch AI a fost construit în principal seara și în weekend.
Marius Andronie caută acum un cofondator, însă nu unul cu același profil tehnic. Are nevoie de o persoană cu experiență în zona sistemelor de protecție împotriva dronelor sau în achizițiile din industria de apărare, care să cunoască procedurile de acreditare și nevoile reale ale operatorilor.
De la simulare la primul test într-un sit real
DroneWatch AI poate prelua în prezent cinci tipuri de surse, folosește un flux public și real de trafic aerian și include o consolă pentru operator, cu vedere radar, hartă și alerte explicate. Toate aceste componente rulează deja pe infrastructura administrată de fondator.
Ceea ce lipsește este testarea într-un mediu real. Semnalele de amenințare folosite până acum sunt simulate, iar sistemul nu s-a confruntat încă cu zgomotul produs de păsări, vânt, utilaje, trafic aerian la joasă altitudine sau interferențe industriale.
„Într-un mediu simulat eu scriu și întrebarea, și răspunsul. Știu dinainte care eveniment este amenințare, pentru că eu l-am generat. Într-un sit real nimeni nu știe, și exact asta se măsoară”, a mai spus Marius Andronie.
Testarea ar urma să arate dacă sursele pe care platforma le tratează drept distincte se comportă într-adevăr independent și în realitate. Tot într-un pilot ar trebui ajustate pragurile de alertă, deoarece un sistem care funcționează într-un spațiu liber poate reacționa foarte diferit într-o zonă industrială aglomerată.
O locație potrivită pentru primul pilot ar putea fi un aeroport regional, un port, un centru logistic sau un sit energetic care are deja senzori instalați și personal care îi monitorizează, a transmis Marius Anrdonie.
El a adăugat că pentru proiect este mai importantă existența infrastructurii la care se poate conecta decât numărul incidentelor din zonă.
Cifra care decide dacă sistemul rămâne pornit
Principalul indicator pe care fondatorul vrea să îl măsoare este rata alarmelor false. Aceasta arată cât de des sistemul semnalează o amenințare care nu există și poate influența direct încrederea operatorilor.
„Tehnic, ca să calculezi o rată de alarme false ai nevoie de adevărul de teren, adică de lista completă a ceea ce a zburat efectiv pe acolo, inclusiv ce nu a fost detectat de nimeni. Acel adevăr este scump și greu de obținut, pentru că exact obiectele care contează sunt cele care nu se anunță.”
O rată universal acceptabilă nu poate fi însă stabilită înaintea testării, consideră el. Toleranța diferă în funcție de loc, de numărul persoanelor care monitorizează sistemul și de resursele care sunt puse în mișcare la fiecare alertă.
„Rata este suficient de mică atunci când niciun operator nu simte nevoia să oprească sistemul sau să îl ignore. Un sistem oprit are rata de detecție zero, indiferent ce scrie în fișa tehnică”, a mai spus Marius Andronie.
Pe lângă numărul alarmelor false, pilotul ar trebui să urmărească dacă operatorii sunt de acord cu evaluările platformei, dacă citesc și folosesc explicațiile generate și dacă aleg să păstreze sistemul activ.
În loc să promită că pilotul va conduce automat la o vânzare, fondatorul îl vede ca pe o etapă de măsurare. Dacă rezultatele sunt slabe, acestea trebuie cunoscute înainte ca soluția să fie transformată într-un produs comercial.
Primele oportunități, în infrastructura critică civilă
Pe termen scurt, DroneWatch AI ar putea fi folosit de organizații care administrează infrastructură critică civilă.
„Pe termen scurt, infrastructura critică civilă, și spun asta din motive practice, nu de ambiție: aeroporturi, situri energetice, porturi, noduri logistice. Lanțul civil nu cere autorizare de furnizor în domeniul apărării și contractează în luni, nu în ani, ceea ce este singurul ritm pe care o companie autofinanțată îl poate susține.”
Pe termen mai lung, Marius Andronie vede o oportunitate în licențierea tehnologiei către producătorii de senzori și integratorii care lucrează deja cu astfel de obiective. DroneWatch AI ar deveni astfel stratul software care adună informațiile furnizate de mai multe echipamente și le transformă într-o evaluare comună.
Compania Devaland, prin care este dezvoltat proiectul, nu deține autorizarea necesară pentru a deveni furnizor direct în domeniul apărării.
„Devaland nu deține autorizare în baza Legii 232/2016, deci nu mă prezint ca furnizor direct pentru domeniul apărării. Ruta firească pentru mine este de subcontractant sau de partener tehnologic al cuiva care are acea calitate, iar eu aduc stratul software.”
Pentru moment, mesajul către posibilii parteneri nu este o invitație de cumpărare, ci una de testare.
„Nu vă cer să cumpărați ceva. Vă cer să mă lăsați să măsor. Ce ofer este un pilot cu durată fixă, pe senzorii pe care îi aveți deja, cu un obiectiv declarat de la început: să aflăm rata reală de alarme false la dumneavoastră”, a transmis Marius Andronie.
DroneWatch AI se oprește acolo unde începe decizia omului
Platforma nu urmărește să înlocuiască echipamentele deja instalate, procedurile organizației sau persoana responsabilă să ia o decizie. Ea ar urma să fie amplasată între senzori și operator, pentru a reduce numărul fluxurilor separate pe care acesta trebuie să le interpreteze.
„DroneWatch AI produce o evaluare explicată și atât. Nu are și nu va avea funcții de contracarare, nu comandă niciun echipament și nu ia nicio măsură. Este exclusiv defensiv, doar detecție și avertizare timpurie”, a mai precizat fondatorul.
Principiul din spatele proiectului poate fi aplicat însă și dincolo de zona dronelor: un model AI nu ar trebui lăsat să comunice o informație înainte ca aceasta să fie verificată în raport cu sursa inițială. Marius Andronie a publicat deja în sursă deschisă una dintre implementările sale în limba română, pentru ca aceasta să poată fi testată și criticată.
„Cred că discuția publică despre AI în România este aproape în întregime despre unde stau modelele și cine le poate accesa, adică despre suveranitate, și aproape deloc despre dacă ce spun ele este adevărat. Un model care rulează în Europa, în limba română, pe hardware pe care îl controlezi, inventează o reglementare exact la fel de fluent ca oricare altul. Sunt două probleme diferite și doar una dintre ele este finanțată”, a mai spus Marius Andronie.
