אוקראינה ורוסיה מאמנות מודלים של בינה מלאכותית מנתוני כטב"מ ללחימה

(CLO) ככל שבינה מלאכותית (AI) מיושמת יותר ויותר בשדה הקרב, גם אוקראינה וגם רוסיה מחזיקות במשאב יקר ערך: מיליוני שעות של צילומים מכלי טיס בלתי מאוישים (UAVs). נתונים אלה ישמשו לאימון מודלים של בינה מלאכותית המסוגלים לקבל החלטות טקטיות בשדה הקרב.

גם אוקראינה וגם רוסיה השתמשו בבינה מלאכותית בסכסוך, במיוחד בזיהוי מטרות וניתוח תמונות מהר הרבה יותר מבני אדם.

אולכסנדר דמיטרייב, מייסד OCHI - מערכת דיגיטלית אוקראינית ללא מטרות רווח שאוספת ומנתחת נתונים מיותר מ-15,000 צוותי כטב"מים בחזית - אמר כי המערכת שלו אספה 2 מיליון שעות של וידאו משדה הקרב מרחפנים מאז 2022. זה שווה ערך ל-228 שנות נתונים ויספק מאגר נתונים יקר ערך עבור בינה מלאכותית ללמוד ממנו.

"זהו 'המזון' לבינה מלאכותית. אם אתם רוצים ללמד בינה מלאכותית, תנו לה 2 מיליון שעות של וידאו, זה יהפוך לכלי על טבעי", אמר דמיטרייב.

חיילים מיחידת ארטילריה אוקראינית מתאמנים בשימוש ברחפנים. צילום: דמיטרו סמולינקו

ניתן להשתמש בצילומי רחפנים כדי לאמן מודלים של בינה מלאכותית לזהות טקטיקות לחימה, לזהות מטרות ולהעריך את יעילותן של מערכות נשק. "ניתן לתרגם ניסיון למתמטיקה", אמר דמיטרייב. "תוכנית בינה מלאכותית יכולה ללמוד את המסלולים והזוויות שבהן כלי נשק פועלים בצורה היעילה ביותר".

מערכת OCHI פותחה במקור בשנת 2022 במטרה לספק למפקדים צבאיים סקירה כללית של שדה הקרב על ידי הצגת צילומים מכלי טיס בלתי מאוישים של כל הצוותים הסמוכים על מסך אחד.

לאחר הפריסה, צוות OCHI הבין שצילומים אלה לא רק שימושיים לניהול טקטי אלא גם משאב חשוב להקלטת כל תהליך הלחימה, ולכן הם החליטו לאחסן את הסרטונים הללו בארכיון.

לדברי דמיטרייב, המערכת אוספת בממוצע 5-6 טרה-בייט של נתונים מקרבות מדי יום, ומספקת כמות עצומה של מידע לאימון הבינה המלאכותית.

איכות התמונות וגודל מערך הנתונים הם גורמים חשובים המסייעים לבינה מלאכותית לזהות מטרות במדויק. סמואל בנדט, עמית בכיר במרכז לביטחון אמריקאי חדש, אמר כי כמויות גדולות כאלה של נתונים יהיו בעלות ערך רב באימון מערכות בינה מלאכותית, ויסייעו להן לזהות במדויק אובייקטים ואת המצבים הטקטיים העומדים בפניהם.

"בני אדם יכולים לזהות מצבים חזותית, אבל מכונות לא. יש לאמן אותם לזהות אלמנטים כמו כבישים, מכשולים טבעיים או מארבים", הוא הסביר.

קטרינה בונדר, עמיתת מחקר במרכז וודוואני לבינה מלאכותית במרכז ללימודים אסטרטגיים ובינלאומיים, הדגישה כי איכות התמונות וקנה המידה של הנתונים חשובים ביותר עבור בינה מלאכותית כדי ללמוד לזהות מטרות על סמך צורה, צבע ומאפיינים אחרים.

בנוסף ל-OCHI, לאוקראינה יש מערכת נוספת בשם Avengers, שפותחה על ידי משרד ההגנה , שאוספת ומנתחת גם וידאו ממל"טים ומצלמות מעקב. בעוד שמשרד ההגנה האוקראיני לא סיפק פרטים על המערכת, הוא חשף בעבר כי Avengers מסוגלת לזהות 12,000 מכשירים רוסיים בשבוע באמצעות זיהוי בינה מלאכותית.

בנוסף לשימוש בבינה מלאכותית לאיסוף נתונים וזיהוי מטרות, אוקראינה מפתחת גם טכנולוגיית רחפנים אוטונומית. הרחפנים יכולים לעוף לעבר מטרות ללא שליטה אנושית. בנוסף, בינה מלאכותית משמשת במשימות פינוי מוקשים, ומסייעת להפחית את הסיכון לכוחות צבא ולאזרחים.

רוסיה גם פרסה בינה מלאכותית בשדה הקרב, בעיקר במיקוד כטב"מים לתקיפה של Lancet, אשר הוכיחו את יעילותם בתקיפת כלי רכב משוריינים אוקראינים.

Hoai Phuong (על פי רויטרס, WP, TASS)

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