Ukraine ແລະລັດເຊຍຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ AI ຈາກຂໍ້ມູນ UAV ສໍາລັບການຕໍ່ສູ້

(CLO) ຍ້ອນວ່າປັນຍາປະດິດ (AI) ຖືກ ນຳ ໃຊ້ເຂົ້າໃນສະ ໜາມ ຮົບ, ທັງຢູເຄຣນແລະຣັດເຊຍ ກຳ ລັງຄອບຄອງຊັບພະຍາກອນອັນລ້ຳຄ່າຄື: ການຖ່າຍພາບເປັນເວລາຫຼາຍລ້ານຊົ່ວໂມງຈາກຍົນບໍ່ມີຄົນຂັບ (UAVs). ຂໍ້ມູນນີ້ຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມຕົວແບບ AI ທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຕັດສິນໃຈຍຸດທະສາດໃນສະຫນາມຮົບໄດ້.

ທັງຢູເຄຣນ ແລະຣັດເຊຍ ໄດ້ນຳໃຊ້ AI ໃນການຂັດແຍ້ງກັນ ໂດຍສະເພາະໃນການກຳນົດເປົ້າໝາຍ ແລະການວິເຄາະຮູບພາບໄວກວ່າທີ່ມະນຸດສາມາດເຮັດໄດ້.

Oleksandr Dmitriev, ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ OCHI - ລະບົບດິຈິຕອນທີ່ບໍ່ຫວັງຜົນກໍາໄລຂອງອູແກຣນທີ່ເກັບກໍາແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍກ່ວາ 15,000 ລູກເຮືອ UAV ແຖວຫນ້າ - ກ່າວວ່າລະບົບຂອງລາວໄດ້ລວບລວມ ວິດີໂອ ສະຫນາມຮົບ 2 ລ້ານຊົ່ວໂມງຈາກ drones ຕັ້ງແຕ່ປີ 2022. ນີ້ເທົ່າກັບ 228 ປີຂອງຂໍ້ມູນແລະຈະສະຫນອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄ່າຂອງ AI.

"ນີ້ແມ່ນ 'ອາຫານ' ສໍາລັບ AI. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການສອນ AI, ໃຫ້ມັນ 2 ລ້ານຊົ່ວໂມງຂອງວິດີໂອ, ມັນຈະກາຍເປັນເຄື່ອງມື supernatural," Dmitriev ເວົ້າ.

ຢູເຄຣນ ແລະ ລັດເຊຍ ຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງ AI ຈາກຂໍ້ມູນ UAV ເພື່ອຮັບໃຊ້ຮູບພາບການສູ້ຮົບ 1 — ພວກເຈົ້າໜ້າທີ່ກອງທະຫານປືນໃຫຍ່ຂອງຢູເຄຣນ ກໍາລັງຝຶກອົບຮົມການນໍາໃຊ້ເຮືອບິນໂດຣນ. ຮູບພາບ: Dmytro Smolienko

ວິດີໂອ drone ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ AI ເພື່ອຮັບຮູ້ກົນລະຍຸດການສູ້ຮົບ, ກວດພົບເປົ້າຫມາຍແລະການປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງລະບົບອາວຸດ. "ປະສົບການສາມາດແປເປັນຄະນິດສາດ," Dmitriev ເວົ້າ. "ໂຄງການ AI ສາມາດສຶກສາເສັ້ນທາງແລະມຸມທີ່ອາວຸດປະຕິບັດໄດ້ປະສິດທິຜົນທີ່ສຸດ."

ລະບົບ OCHI ໄດ້ຖືກພັດທະນາໃນເບື້ອງຕົ້ນໃນປີ 2022 ໂດຍມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ຜູ້ບັນຊາ ການທະຫານ ມີພາບລວມຂອງສະຫນາມຮົບໂດຍການສະແດງ footage ຈາກ UAVs ຂອງລູກເຮືອທີ່ຢູ່ໃກ້ຄຽງທັງຫມົດໃນຫນ້າຈໍດຽວ.

ຫຼັງຈາກການປະຕິບັດ, ທີມງານ OCHI ຮູ້ວ່າ footages ເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງມີສິດເທົ່າທຽມ, ແຕ່ຍັງເປັນຊັບພະຍາກອນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການບັນທຶກຂະບວນການຕໍ່ສູ້ທັງຫມົດ, ດັ່ງນັ້ນເຂົາເຈົ້າຕັດສິນໃຈເກັບວິດີໂອເຫຼົ່ານີ້.

ອີງຕາມການ Dmitriev, ລະບົບເກັບກໍາຂໍ້ມູນສະເລ່ຍ 5-6 terabytes ຈາກການມີສ່ວນພົວພັນໃນການຕໍ່ສູ້ທຸກໆມື້, ສະຫນອງຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍເພື່ອຝຶກອົບຮົມ AI.

ຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບແລະຂະຫນາດຂອງຊຸດຂໍ້ມູນແມ່ນປັດໃຈສໍາຄັນທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ AI ກໍານົດເປົ້າຫມາຍຢ່າງຖືກຕ້ອງ. Samuel Bendett, ຜູ້ຊ່ວຍອາວຸໂສຂອງສູນຄວາມປອດໄພອາເມລິກາໃຫມ່, ກ່າວວ່າຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍດັ່ງກ່າວຈະມີມູນຄ່າຫລາຍໃນການຝຶກອົບຮົມລະບົບ AI, ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາກໍານົດວັດຖຸແລະສະຖານະການມີສິດເທົ່າທຽມຂອງພວກເຂົາໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

"ມະນຸດສາມາດຮັບຮູ້ສະຖານະການທາງສາຍຕາໄດ້, ແຕ່ເຄື່ອງຈັກບໍ່ສາມາດ, ພວກເຂົາຕ້ອງໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອຮັບຮູ້ອົງປະກອບເຊັ່ນ: ຖະຫນົນຫົນທາງ, ອຸປະສັກທໍາມະຊາດຫຼືການໂຈມຕີ, "ເຂົາອະທິບາຍ.

Kateryna Bondar, ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ສູນ Wadhwani AI ທີ່ສູນສໍາລັບການສຶກສາຍຸດທະສາດແລະສາກົນ, ເນັ້ນຫນັກວ່າຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບແລະຂະຫນາດຂອງຂໍ້ມູນແມ່ນສໍາຄັນທີ່ສຸດສໍາລັບ AI ທີ່ຈະຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຮັບຮູ້ເປົ້າຫມາຍໂດຍອີງໃສ່ຮູບຮ່າງ, ສີ, ແລະລັກສະນະອື່ນໆ.

ນອກເໜືອໄປຈາກ OCHI, ຢູເຄຣນຍັງມີລະບົບອີກອັນໜຶ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າ Avengers, ພັດທະນາໂດຍ ກະຊວງປ້ອງກັນປະເທດ , ເຊິ່ງຍັງເກັບກຳ ແລະ ວິເຄາະວິດີໂອຈາກ UAVs ແລະກ້ອງຕິດຕາມກວດກາ. ໃນຂະນະທີ່ກະຊວງປ້ອງກັນປະເທດຢູເຄຣນບໍ່ໄດ້ໃຫ້ລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບລະບົບດັ່ງກ່າວ, ແຕ່ກ່ອນໜ້ານີ້ ມັນໄດ້ເປີດເຜີຍວ່າ Avengers ສາມາດກວດພົບອຸປະກອນລັດເຊຍ 12,000 ເຄື່ອງຕໍ່ອາທິດຜ່ານລະບົບການຮັບຮູ້ AI.

ນອກເຫນືອຈາກການນໍາໃຊ້ AI ສໍາລັບການເກັບກໍາຂໍ້ມູນແລະການກໍານົດເປົ້າຫມາຍ, Ukraine ຍັງພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີ UAV ອັດຕະໂນມັດ. ເຮືອບິນ drones ສາມາດບິນໄປຫາເປົ້າຫມາຍໂດຍບໍ່ມີການຄວບຄຸມຂອງມະນຸດ. ນອກຈາກນັ້ນ, AI ຍັງຖືກນໍາໃຊ້ໃນພາລະກິດເກັບກູ້ລະເບີດ, ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ກໍາລັງທະຫານແລະພົນລະເຮືອນ.

ຣັດເຊຍຍັງໄດ້ນຳໃຊ້ AI ໃນສະໜາມຮົບ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນໃນການແນເປົ້າໃສ່ UAVs ໂຈມຕີ Lancet, ໄດ້ພິສູດໃຫ້ເຫັນວ່າມີປະສິດທິຜົນໃນການໂຈມຕີລົດຫຸ້ມເກາະຂອງອູແກຣນ.

Hoai Phuong (ຕາມ Reuters, WP, TASS)

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