यूक्रेन और रूस युद्ध के लिए यूएवी डेटा से एआई मॉडल को प्रशिक्षित कर रहे हैं

(सीएलओ) जैसे-जैसे युद्ध के मैदान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का इस्तेमाल बढ़ रहा है, यूक्रेन और रूस दोनों के पास एक अमूल्य संसाधन मौजूद है: मानवरहित हवाई वाहनों (यूएवी) के लाखों घंटों के फुटेज। इस डेटा का इस्तेमाल युद्ध के मैदान में सामरिक निर्णय लेने में सक्षम एआई मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाएगा।

यूक्रेन और रूस दोनों ने संघर्ष में एआई का उपयोग किया है, विशेष रूप से लक्ष्यों की पहचान करने और चित्रों का विश्लेषण करने में, जो मनुष्यों की तुलना में कहीं अधिक तेजी से किया जा सकता है।

ओसीएचआई के संस्थापक ओलेक्सांद्र दिमित्रिव, जो एक यूक्रेनी गैर-लाभकारी डिजिटल प्रणाली है, जो 15,000 से अधिक फ्रंटलाइन यूएवी क्रू से डेटा एकत्र और विश्लेषण करती है, ने कहा कि उनकी प्रणाली ने 2022 से ड्रोन से 2 मिलियन घंटे के युद्धक्षेत्र वीडियो एकत्र किए हैं। यह 228 वर्षों का डेटा है और यह एआई के लिए सीखने के लिए डेटा का एक मूल्यवान भंडार प्रदान करेगा।

दिमित्रिएव ने कहा, "यह एआई के लिए 'भोजन' है। यदि आप एआई को सिखाना चाहते हैं, तो उसे 2 मिलियन घंटे का वीडियो दें, यह एक अलौकिक उपकरण बन जाएगा।"

यूक्रेन और रूस ने यूएवी डेटा से एआई मॉडल को युद्ध में उपयोग के लिए प्रशिक्षित किया चित्र 1 — यूक्रेनी तोपखाने इकाई के सैनिक ड्रोन चलाने का प्रशिक्षण ले रहे हैं। फोटो: दिमित्रो स्मोलिएन्को

ड्रोन फुटेज का इस्तेमाल एआई मॉडल्स को युद्ध की रणनीति पहचानने, लक्ष्यों का पता लगाने और हथियार प्रणालियों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए प्रशिक्षित करने में किया जा सकता है। दिमित्रिएव ने कहा, "अनुभव को गणित में बदला जा सकता है। एक एआई प्रोग्राम उन प्रक्षेप पथों और कोणों का अध्ययन कर सकता है जिन पर हथियार सबसे प्रभावी ढंग से काम करते हैं।"

ओसीएचआई प्रणाली को मूल रूप से 2022 में विकसित किया गया था, जिसका उद्देश्य सैन्य कमांडरों को एक ही स्क्रीन पर आस-पास के सभी क्रू के यूएवी से फुटेज प्रदर्शित करके युद्धक्षेत्र का अवलोकन प्रदान करना था।

तैनाती के बाद, OCHI टीम को एहसास हुआ कि ये फुटेज न केवल सामरिक प्रबंधन के लिए उपयोगी थे, बल्कि संपूर्ण युद्ध प्रक्रिया को रिकॉर्ड करने के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन भी थे, इसलिए उन्होंने इन वीडियो को संग्रहीत करने का निर्णय लिया।

दिमित्रिएव के अनुसार, यह प्रणाली प्रतिदिन युद्ध संबंधी गतिविधियों से औसतन 5-6 टेराबाइट डेटा एकत्र करती है, जिससे एआई को प्रशिक्षित करने के लिए भारी मात्रा में जानकारी उपलब्ध होती है।

छवियों की गुणवत्ता और डेटासेट का आकार, एआई को लक्ष्यों की सटीक पहचान करने में मदद करने वाले महत्वपूर्ण कारक हैं। सेंटर फॉर ए न्यू अमेरिकन सिक्योरिटी के वरिष्ठ फेलो सैमुअल बेंडेट ने कहा कि इतनी बड़ी मात्रा में डेटा एआई प्रणालियों को लक्ष्यों और उनके सामने आने वाली सामरिक स्थितियों की सटीक पहचान करने के लिए प्रशिक्षित करने में अमूल्य होगा।

"इंसान परिस्थितियों को देखकर पहचान सकते हैं, लेकिन मशीनें नहीं। उन्हें सड़कों, प्राकृतिक बाधाओं या घात जैसी चीज़ों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जाना चाहिए," उन्होंने समझाया।

सामरिक एवं अंतर्राष्ट्रीय अध्ययन केंद्र के वाधवानी सेंटर फॉर एआई की अनुसंधान फेलो कैटरीना बोंडार ने इस बात पर जोर दिया कि छवियों की गुणवत्ता और डेटा का पैमाना एआई के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है, ताकि वह आकार, रंग और अन्य विशेषताओं के आधार पर लक्ष्यों को पहचानना सीख सके।

ओसीएचआई के अलावा, यूक्रेन के पास रक्षा मंत्रालय द्वारा विकसित एवेंजर्स नामक एक और प्रणाली है, जो यूएवी और निगरानी कैमरों से वीडियो एकत्र और विश्लेषण भी करती है। हालाँकि यूक्रेनी रक्षा मंत्रालय ने इस प्रणाली के बारे में विस्तृत जानकारी नहीं दी, लेकिन उसने पहले खुलासा किया था कि एवेंजर्स अपने एआई पहचान इंजन के माध्यम से प्रति सप्ताह 12,000 रूसी उपकरणों का पता लगाने में सक्षम है।

डेटा संग्रह और लक्ष्य पहचान के लिए एआई के इस्तेमाल के अलावा, यूक्रेन स्वायत्त यूएवी तकनीक भी विकसित कर रहा है। ये ड्रोन बिना किसी मानवीय नियंत्रण के लक्ष्यों पर उड़ान भर सकते हैं। इसके अलावा, एआई का इस्तेमाल बारूदी सुरंगों को हटाने के अभियानों में भी किया जा रहा है, जिससे सैन्य बलों और नागरिकों के लिए जोखिम कम करने में मदद मिल रही है।

रूस ने भी युद्ध के मैदान में एआई का प्रयोग किया है, विशेष रूप से अपने लैंसेट अटैक यूएवी को निशाना बनाने में, जो यूक्रेनी बख्तरबंद वाहनों पर हमला करने में प्रभावी साबित हुआ है।

होई फुओंग (रॉयटर्स, WP, TASS के अनुसार)

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