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。

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