Украина и Россия обучают модели ИИ на основе данных БПЛА для ведения боевых действий

(CLO) Поскольку искусственный интеллект (ИИ) все чаще применяется на поле боя, и Украина, и Россия обладают бесценным ресурсом: миллионами часов видеоматериалов с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Эти данные будут использоваться для обучения моделей искусственного интеллекта, способных принимать тактические решения на поле боя.

И Украина, и Россия использовали искусственный интеллект в этом конфликте, в частности, для определения целей и анализа изображений гораздо быстрее, чем это могли бы сделать люди.

Александр Дмитриев, основатель OCHI, украинской некоммерческой цифровой системы, которая собирает и анализирует данные более чем от 15 000 экипажей БПЛА на передовой, сообщил, что с 2022 года его система собрала 2 миллиона часов видео с поля боя с беспилотников. Это данные за 228 лет, и они станут ценным источником информации для обучения ИИ.

«Это «пища» для ИИ. Если вы хотите научить ИИ, дайте ему 2 миллиона часов видео, и он станет сверхъестественным инструментом», — сказал Дмитриев.

Военнослужащие украинского артиллерийского подразделения учатся применять беспилотники. Фото: Дмитрий Смоленко

Кадры с беспилотников можно использовать для обучения моделей искусственного интеллекта распознавать тактику ведения боя, обнаруживать цели и оценивать эффективность систем вооружения. «Опыт можно превратить в математику», — сказал Дмитриев. «Программа ИИ может изучить траекторию и угол, при которых оружие работает наиболее эффективно».

Система OCHI была первоначально разработана в 2022 году с целью предоставления военным командирам обзора поля боя путем отображения на одном экране кадров с БПЛА всех находящихся поблизости экипажей.

После развертывания группа OCHI поняла, что эти кадры не только полезны для тактического управления, но и являются важным ресурсом для записи всего боевого процесса. Поэтому они решили заархивировать эти видео.

По словам Дмитриева, система собирает в среднем 5-6 терабайт данных о боевых действиях каждый день, предоставляя огромный объем информации для обучения ИИ.

Качество изображения и размер набора данных являются важными факторами для точного определения целей с помощью ИИ. По словам Сэмюэла Бендетта, старшего научного сотрудника Центра новой американской безопасности, такие большие объемы данных будут бесценны при обучении систем искусственного интеллекта, помогая им точно определять цели и тактические ситуации, с которыми они сталкиваются.

«Люди могут визуально распознавать ситуации, а машины — нет. Их нужно научить распознавать такие элементы, как дороги, естественные препятствия или засады», — пояснил он.

Катерина Бондарь, научный сотрудник Центра ИИ им. Вадхвани при Центре стратегических и международных исследований, подчеркнула, что качество изображений и масштаб данных чрезвычайно важны для того, чтобы ИИ научился распознавать цели по форме, цвету и другим признакам.

Помимо OCHI, на Украине действует еще одна система под названием «Мстители», разработанная Министерством обороны, которая также собирает и анализирует видео с БПЛА и камер наблюдения. Хотя Министерство обороны Украины не предоставило подробностей о системе, ранее оно заявляло, что Avengers способна обнаруживать 12 000 российских устройств в неделю с помощью своего механизма распознавания на основе искусственного интеллекта.

Помимо использования ИИ для сбора данных и идентификации целей, Украина также разрабатывает технологию автономных БПЛА. Дроны могут летать над целями без контроля со стороны человека. Кроме того, ИИ применяется в миссиях по разминированию, помогая снизить риски для военных сил и гражданского населения.

Россия также применяет искусственный интеллект на поле боя, в частности, для идентификации целей ударными БПЛА «Ланцет». Эти БПЛА доказали свою эффективность при атаках на украинскую бронетехнику.

Хоай Фыонг (по данным Reuters, WP, ТАСС)

Источник: https://www.congluan.vn/ukraine-va-nga-dao-tao-mo-hinh-ai-tu-du-lieu-uav-de-phuc-vu-chien-dau-post326670.html