Оскільки майбутнє війни пов’язане зі штучним інтелектом, Україна сидить на цінному ресурсі: мільйони годин відеозаписів з дронів, які можуть бути використані для навчання моделей штучного інтелекту для прийняття рішень на полі бою.
Під час російського вторгнення в Україну штучний інтелект використовувався обома сторонами на полі бою для ідентифікації цілей, скануючи зображення набагато швидше, ніж це може зробити людина.
Олександр Дмитрієв, засновник OCHI, некомерційної української цифрової системи, яка централізує та аналізує відеопотоки від понад 15 000 екіпажів безпілотників, що працюють на передовій, повідомив Reuters, що його система зібрала 2 мільйони годин, або 228 років, відео з поля бою з дронів, починаючи з 2022 року.
Це забезпечить ШІ життєво важливими даними, на яких він зможе вчитися.
«Це їжа для ШІ: якщо ви хочете навчити ШІ, дайте йому 2 мільйони годин (відео), і він стане чимось надприродним».
За словами Дмитрієва, відзнятий матеріал можна використовувати для навчання АІ-моделей тактиці ведення бою, виявлення цілей та оцінки ефективності систем озброєння.
«Це, по суті, досвід, який можна перетворити на математику», – сказав він, додавши, що ШІ-програма може вивчати траєкторії і кути, під якими зброя є найбільш ефективною.
Система була створена у 2022 році для того, щоб дати військовим командирам огляд їхніх ділянок поля бою, показуючи їм на одному екрані записи з дронів усіх екіпажів, що знаходяться поруч, пліч-о-пліч.
Після того, як система була розгорнута, команда, яка її запустила, зрозуміла, що відео, яке надсилають дрони, може виявитися корисним як запис про війну – тож вони почали його зберігати.
В середньому, за словами Дмитрієва, щодня додається п’ять-шість терабайт нових даних з місць бойових дій.
ЯКІСТЬ ЗОБРАЖЕННЯ
Дмитрієв сказав, що розмовляв з представниками деяких іноземних союзників України, які висловили зацікавленість у його системі OCHI, але відмовився надати подробиці.
Семюель Бендетт, старший науковий співробітник американського Центру нової американської безпеки, сказав, що такий великий масив даних був би надзвичайно цінним для навчання систем штучного інтелекту визначати, що саме вони бачать, і які кроки їм слід зробити.
«Люди можуть робити це інтуїтивно, але машини не можуть, і їх потрібно навчати тому, що є або не є дорогою, природною перешкодою або засідкою», – сказав він.
Катерина Бондар, науковий співробітник Центру штучного інтелекту Wadhwani при Центрі стратегічних і міжнародних досліджень, зазначила, що розмір набору даних і якість зображення є важливими, оскільки моделі штучного інтелекту навчилися розпізнавати цілі за формою і кольором.
Україна також має іншу систему під назвою «Месники», розроблену міністерством оборони, яка централізує і збирає відео з безпілотників і камер відеоспостереження.
Міністерство відмовилося надати інформацію про цю систему. Однак раніше воно заявляло, що Avengers виявляє 12 000 одиниць російської техніки щотижня за допомогою інструментів ідентифікації зі штучним інтелектом.
Тисячі безпілотників вже використовують системи штучного інтелекту для самостійного наведення на ціль без пілотування людиною, а Україна використовує технології штучного інтелекту для розмінування своєї території.
Українські компанії розробляють рої безпілотників, де комп’ютерна система зможе виконувати команди для взаємопов’язаної хмари з десятків дронів.
Росія також рекламує використання ШІ на полі бою, особливо для розпізнавання цілей в ударних безпілотниках «Ланцет», які довели свою смертоносність проти української бронетехніки.
https://www.reuters.com/technology/ukraine-collects-vast-war-data-trove-train-ai-models-2024-12-20/
