時事
烏克蘭利用大量的戰爭數據訓練人工智慧模型
火報記者 陳銳/報導
烏克蘭以無人機收集的大量戰場數據作為基礎,開發出能夠自我學習的人工智慧系統,用於優化戰鬥策略、識別敵方目標,甚至預測作戰結果。
根據OCHI系統的創始人Oleksandr Dmitriev介紹,該系統已收集超過200萬小時(相當於228年)的無人機戰場影片,並將其存儲為人工智慧模型訓練的基石。「人工智慧需要大量數據來理解和學習戰場環境,」Dmitriev說。「這些影像不僅是視覺資料,更是可轉化為數學公式的實戰經驗。」
這些數據為烏克蘭人工智慧系統的多方面應用提供了支持。例如,AI可以分析影片中的武器運動軌跡,找出最佳射擊角度;還能通過目標形狀和顏色來識別敵方裝備,從而實現更高效的目標定位。
烏克蘭國防部開發的另一套名為「復仇者」的系統,能夠每週辨識約12,000件俄羅斯軍事裝備。該系統結合無人機和閉路電視影像,利用AI工具進行即時分析,提升指揮官的戰場感知能力。此外,烏克蘭的人工智慧技術還被應用於排雷、無人機群的協同操作等領域,進一步拓展了軍事科技的應用邊界。
OCHI系統的潛力引起了烏克蘭外國盟友的關注。Dmitriev透露,已與多個國家進行討論,儘管細節尚未公開,但這些合作可能進一步推動國際軍事技術的共享與進步。同時,美國與歐洲的軍事專家也指出,如此龐大的數據池對於提升人工智慧模型的識別能力至關重要。