2 000 000. „Bus „antgamtiniai“ mūšiai“. Į frontą ateina sensacija ()

2024-12-23

Ginklai bus efektyviausi.

Asociatyvus stop kadras
© Stop kadras|https://www.dialog.ua/war/306742_1734807098

Prisijunk prie technologijos.lt komandos!

Laisvas grafikas, uždarbis, daug įdomių veiklų. Patirtis nebūtina, reikia tik entuziazmo.

Kyjivas renka karinių bepiločių orlaivių vaizdo įrašus, kad išmokytų dirbtinį intelektą naudoti mūšio taktiką ir aptikti taikinius.

Šiuolaikines technologijas, įskaitant dirbtinį intelektą, Ukraina aktyviai naudoja kare su Rusijos agresoriumi. Visų pirma renkamas didžiulis kiekis vaizdo informacijos iš bepiločių orlaivių, kuria remiantis dirbtinio intelekto modelius galima mokyti mūšio taktikos, taikinių aptikimo ir ginklų sistemų efektyvumo vertinimo.

Apie tai rašoma „Reuters“ straipsnyje.

Agentūra cituoja duomenų rinkimo sistemos „Oči“ įkūrėją Oleksandrą Dmitrijevą, kuris sakė, kad po plataus masto Rusijos invazijos į Ukrainą sistema surinko daugiau kaip 2 mln. valandų vaizdo įrašų iš mūšio lauko, kurie yra svarbus penas dirbtiniam intelektui.

[PAPILDYMAS] Masiškai perkamas ir giriamas pirkėjų! „Naudoju jau 3 mėn. Puikus komplektas. Apšildau garažą, netgi namą. Pirksiu tokį ir draugams“ („VEVOR WF5001“ atsiliepimai)

24967

Nuostabiai gera kaina

Specialus kuponas

Iš Vokietijos greitas ir saugus pristatymas

Aukščiausia kokybė

Labai ribotas kiekis

Puikūs pirkėjų atsiliepimai

Išsamiau

„Jei norite apmokyti dirbtinį intelektą, duokite jam 2 mln. valandų (vaizdo įrašų – red.), ir jis taps kažkuo antgamtišku“, – sakė pašnekovas.

Pasak Dmitrijevo, tai patirtis, kurią galima paversti matematika. Visų pirma, dirbtinio intelekto programa geba nustatyti trajektorijas ir kampus, kuriais ginklai bus efektyviausi.

Iš pradžių sistema buvo sumanyta tam, kad vadai galėtų geriau apžvelgti mūšio lauko vietoves, tačiau vėliau paaiškėjo, kad dronų siunčiamas vaizdo įrašas gali būti naudingas kaip karo įrašas. Kiekvieną kovos diena duoda 5 – 6 terabaitus naujų duomenų.

Kai kurios Ukrainos sąjungininkės susidomėjo šia sistema, tačiau Dmitrijevas jokių detalių apie ją neatskleidė.

JAV ekspertas Samuelis Bendetas pažymi, kad toks informacijos masyvas yra labai naudingas mokant dirbtinį intelektą nustatyti, ką jis mato, kokių veiksmų turėtų imtis.

Jekaterina Bondar iš Wadhwani AI strateginių ir tarptautinių studijų centro priduria, kad duomenų kiekis ir kokybė yra svarbūs, nes DI modeliai išmoko atpažinti taikinius pagal formas ir spalvas.

Pasidalinkite su draugais

Šaltiniai:

dialog.ua

Aut. teisės: MTPC

(27)

(1)

(26)

MTPC parengtą informaciją atgaminti visuomenės informavimo priemonėse bei interneto tinklalapiuose be raštiško VšĮ „Mokslo ir technologijų populiarinimo centras“ sutikimo draudžiama.

Komentarai ()