Ukrayna ve Rusya, muharebe için İHA verilerinden yapay zeka modelleri eğitiyor

(CLO) Yapay zekâ (YZ) savaş alanında giderek daha fazla kullanılırken, hem Ukrayna hem de Rusya paha biçilmez bir kaynağa sahip: insansız hava araçlarından (İHA) milyonlarca saatlik görüntü. Bu veriler, savaş alanında taktik kararlar alabilen YZ modellerinin eğitilmesinde kullanılacak.

Hem Ukrayna hem de Rusya, çatışmada yapay zekayı, özellikle hedeflerin belirlenmesi ve görüntülerin insanlardan çok daha hızlı analiz edilmesi konusunda kullanıyor.

Ukrayna'da 15.000'den fazla ön saflardaki İHA mürettebatından veri toplayan ve analiz eden kâr amacı gütmeyen bir dijital sistem olan OCHI'nin kurucusu Oleksandr Dmitriev, sisteminin 2022'den bu yana insansız hava araçlarından 2 milyon saatlik savaş alanı videosu topladığını söyledi. Bu, 228 yıllık veriye eşdeğer ve yapay zekanın öğrenebileceği değerli bir veri deposu sağlayacak.

Dmitriev, "Bu, yapay zekanın 'gıdası'. Yapay zekayı öğretmek istiyorsanız, ona 2 milyon saatlik video verin, doğaüstü bir araç haline gelecektir," dedi.

Ukrayna topçu birliğinden askerler, insansız hava araçlarını kullanma eğitimi alıyor. Fotoğraf: Dmytro Smolienko

İHA görüntüleri, yapay zekâ modellerinin muharebe taktiklerini tanıması, hedefleri tespit etmesi ve silah sistemlerinin etkinliğini değerlendirmesi için eğitilmesinde kullanılabilir. Dmitriev, "Deneyim matematiğe dönüştürülebilir," dedi. "Bir yapay zekâ programı, silahların en etkili şekilde çalıştığı yörüngeleri ve açıları inceleyebilir."

OCHI sistemi, ilk olarak 2022 yılında, yakındaki tüm mürettebatın İHA görüntülerini tek bir ekranda göstererek askeri komutanlara savaş alanına dair genel bir bakış sağlama amacıyla geliştirildi.

Görevlendirme sonrasında OCHI ekibi, bu görüntülerin yalnızca taktik yönetim için değil, aynı zamanda tüm muharebe sürecini kaydetmek için de önemli bir kaynak olduğunu fark etti ve bu videoları arşivlemeye karar verdi.

Dmitriev, sistemin her gün muharebelerden ortalama 5-6 terabayt veri topladığını ve yapay zekayı eğitmek için çok büyük miktarda bilgi sağladığını söyledi.

Görüntülerin kalitesi ve veri kümesinin boyutu, yapay zekanın hedefleri doğru bir şekilde belirlemesine yardımcı olan önemli faktörlerdir. Yeni Amerikan Güvenliği Merkezi'nde kıdemli araştırmacı olan Samuel Bendett, bu kadar büyük miktardaki verinin, yapay zeka sistemlerinin eğitilmesinde paha biçilmez olacağını ve nesneleri ve karşılaştıkları taktik durumları doğru bir şekilde belirlemelerine yardımcı olacağını söyledi.

"İnsanlar durumları görsel olarak tanıyabilir, ancak makineler tanıyamaz. Yollar, doğal engeller veya pusular gibi unsurları tanıyabilmeleri için eğitilmeleri gerekir," diye açıkladı.

Stratejik ve Uluslararası Araştırmalar Merkezi bünyesindeki Wadhwani Yapay Zeka Merkezi'nde araştırma görevlisi olan Kateryna Bondar, yapay zekanın hedefleri şekil, renk ve diğer özelliklere göre tanımayı öğrenmesi için görüntülerin kalitesinin ve verilerin ölçeğinin son derece önemli olduğunu vurguladı.

Ukrayna, OCHI'ye ek olarak, Savunma Bakanlığı tarafından geliştirilen ve İHA'lardan ve gözetleme kameralarından video toplayıp analiz eden Avengers adlı bir sisteme daha sahip. Ukrayna Savunma Bakanlığı sistem hakkında ayrıntı vermese de, Avengers'ın yapay zeka tanıma yoluyla haftada 12.000 Rus cihazını tespit edebildiğini daha önce açıklamıştı.

Ukrayna, veri toplama ve hedef belirleme için yapay zeka kullanmanın yanı sıra, otonom İHA teknolojisi de geliştiriyor. İHA'lar, insan kontrolü olmadan hedeflere uçabiliyor. Ayrıca, mayın temizleme görevlerinde de yapay zeka kullanılarak askeri güçler ve siviller için risklerin azaltılmasına yardımcı olunuyor.

Rusya ayrıca, özellikle Ukrayna zırhlı araçlarına yönelik saldırılarda etkili olduğu kanıtlanan Lancet saldırı İHA'larının hedef alınmasında yapay zekayı savaş alanına konuşlandırdı.

Hoai Phuong (Reuters, WP, TASS'a göre)

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