Сили оборони використовують вже понад 70 систем із ШІ для ураження цілей

Як передає Укрінформ, про це повідомляє Міністерство оборони України.

«Нині в Україні більш ніж 200 компаній займаються виробництвом AI-дронів. А на державному маркетплейсі оборонних технологій Brave1 Market захисникам доступні 46 розробок у галузі ШІ, зокрема модулів розпізнавання цілей, оптичної стабілізації та автоматичного донаведення», - ідеться у повідомленні.

Міноборони ставить перед собою ціль, щоб 100% дронів на фронті мали машинний зір і ШІ.

Впровадження цих технологій докорінно змінює принципи застосування безпілотних систем.

Алгоритмам делегують важливі бойові завдання: від навігації та ідентифікації обʼєктів до автономного ураження цілей. Однак фінальне рішення про вибір цілі та ураження ухвалює людина.

Це відбувається приблизно так:

• навігація без супутникових систем. Алгоритми машинного зору аналізують рельєф місцевості та орієнтири під бортом, зіставляючи їх із завантаженими картами. Це забезпечує точне позиціювання без сигналу GPS як вдень, так і вночі;
• розпізнавання обʼєктів. Нейромережі аналізують візуальну інформацію, виявляючи техніку та живу силу ворога;
• ураження цілі. Завдяки компʼютерному зору, коли дрон наближається до цілі, він захоплює ціль і продовжує рух до неї автономно. Це дозволяє уражати обʼєкти навіть під час втрати звʼязку з оператором через активну роботу ворожих засобів радіоелектронної боротьби (РЕБ).

Таким чином ШІ бере участь у всьому ланцюгу ураження (або kill chain, послідовність кроків від виявлення цілі до її знищення) – від ідентифікації до ураження і оцінки його ефективності.

У Міноборони пояснили, що для ефективної роботи алгоритмів необхідні масиви верифікованих даних.

Вони є, зокрема у Brave1 Dataroom – захищеному середовищі, де розробники отримують доступ до структурованих наборів даних для валідації, тренування та файнтюнінга AI-рішень у військовій сфері.

У фокусі цієї платформи – перехоплення повітряних цілей.

На сьогодні понад 100 українських компаній отримали доступ до Brave1 Dataroom та використовують платформу для навчання моделей штучного інтелекту на основі реальних даних.

У Dataroom представлені датасети з різними типами цілей, зібрані в різних погодних умовах, у різний час доби та з використанням різних сенсорів – зокрема візуальних і тепловізійних. Це дозволяє тренувати моделі на максимально широкому спектрі реальних сценаріїв.