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[分享] 烏克蘭收集大量戰爭資料訓練人工智慧

看板Military標題[分享] 烏克蘭收集大量戰爭資料訓練人工智慧作者
Anderson0819
(炸醬牛肉烏龍麵)
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烏克蘭收集大量戰爭資料來訓練人工智慧模型

【摘要】

分析項目有200萬小時的戰場影片

專家表示人工智慧系統需要大量資料集來學習

烏克蘭和俄羅斯已經在戰場上使用人工智慧

隨著戰爭的未來轉向人工智慧,烏克蘭擁有寶貴
的資源:無人機拍攝的數百萬小時的鏡頭,可用
於訓練人工智慧模型在戰場上做出決策。

在俄羅斯入侵烏克蘭期間,雙方都在戰場上部署
了人工智慧來識別目標,掃描影像的速度比人類
快得多。

OCHI 是一個非營利的烏克蘭數位系統,該系統
集中並分析了超過15,000 名在前線工作的無人
機機組人員的視訊來源,自成立以來,系統已從
無人機收集了200 萬小時(即228 年)的戰場影片。

這將為人工智慧提供重要的學習數據。

「這是人工智慧的食物:如果你想教人工智慧,
你給它 200 萬小時(影片),它就會變成神。」

這些影片可用於訓練人工智慧模型的戰鬥戰術
、發現目標和評估武器系統的有效性。

他補充說,人工智慧程式可以研究武器最有效的
軌跡和角度。

該系統最初於 2022 年開發,目的在透過在一個
螢幕上並排顯示附近所有機組人員的無人機鏡頭
,讓軍事指揮官了解其戰場區域。

該系統推出後,運行該系統的團隊意識到無人機
發回的影片可以作為有用的戰爭記錄,因此他們
開始儲存影片。

平均每天都會從戰鬥中添加五到六兆位元組的
新數據。

【影像品質】

一些盟友對 OCHI 系統表示了興趣,但拒絕提供細節。

美國新美國安全中心高級研究員表示,如此龐大
的數據池對於教導人工智慧系統識別它們到底
看到了什麼,以及它們應該採取什麼步驟非常有
價值。

「人類可以憑直覺做到這一點,但機器不能,
它們必須接受訓練,了解什麼是或不是道路、
自然障礙或伏擊,」他說。

人工智慧中心的研究員表示,資料集的大小和
影像品質非常重要,因為人工智慧模型學會了
根據形狀和顏色識別目標。

研究員表示,該資料集對於對抗俄羅斯的訓練
非常有價值。

不過研究員表示,美國官員和無人機製造商
更喜歡訓練人工智慧系統在太平洋地區對抗潛在
中國對手的資料集。


「(他們希望)系統準備好並能夠對抗中國
,因為這是美國目前的首要任務,而不是獲取
大量烏克蘭田野和森林的鏡頭。」


烏克蘭還有另一個由其國防部開發的名為
「復仇者」的系統,該系統集中並收集來自
無人機和閉路電視的影片。

《復仇者》每週使用人工智慧辨識工具發現
12,000 件俄羅斯裝備。

數千架無人機已經使用人工智慧系統在沒有人類
引導的情況下飛向目標,而烏克蘭正在使用人工
智慧技術來幫助在其領土上排雷。

烏克蘭公司正在開發無人機群,其中電腦系統
將能夠為數十架無人機組成的互連雲端執行命令。

俄羅斯也大肆宣傳其戰場人工智慧的使用,
尤其是「柳葉刀」攻擊無人機的目標識別,事實
證明這種無人機對烏克蘭裝甲車是致命的。

(本文只節錄非全文轉載)
https://www.reuters.com/technology/ukraine-collects-vast-war-data-trove-train-ai-models-2024-12-20/

天網4你?
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https://i.imgur.com/mqXbjGq.png

圖 烏克蘭收集大量戰爭資料訓練人工智慧

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b777300 12/21 23:59Ai自動辨識敵方目標,蜂群自動攻擊

Edison1174 12/22 00:02天網誕生中

b777300 12/22 00:22其實科幻電影大多都是遇見未來的可能性

b777300 12/22 00:23我要是烏克蘭就會全力發展,這可能是烏克蘭現階段

b777300 12/22 00:23少數的幾個底牌

b777300 12/22 00:24反正就拿俄羅斯做實驗,權限開到最大直接Ai蜂群實

b777300 12/22 00:24

b777300 12/22 00:26Ai+雙鏡頭+影像辨識+100克高爆炸藥+3小時的巡航時

b777300 12/22 00:26

b777300 12/22 00:27夜間就多一個熱成像

yashiro 12/22 02:58戰爭就是科技進步的催化劑

b777300 12/22 03:07把整個前線的民眾都撤走,直接上微型無人自爆機前出

b777300 12/22 03:075公里,只要偵測到有熱源且會動的目標,就直接撞擊

b777300 12/22 03:07自爆

b777300 12/22 03:08三小時後,前線步兵在往前推進三公里,在釋放一批無

b777300 12/22 03:08人自爆機,以此類推

semind 12/22 05:25https://bit.ly/4gH1eeV