24 अलग-अलग मैकेनाइज्ड ब्रिगेड के ड्रोन स्क्वाड्रन रारोग के यूक्रेनी सैनिकों ने रूसी सैनिकों की स्थिति पर उड़ान भरने से पहले एक वैम्पायर लड़ाकू ड्रोन पर एक एंटी-टैंक माइन को लगाया, यूक्रेन पर रूस के हमले के बीच, चेसिव यार, डोनेट्स्क क्षेत्र, यूक्रेन के फ्रंटलाइन शहर में 26 जून, 2024.
यूक्रेन पर रूस के हमले के बीच, स्वॉर्मर कंपनी का एआई-सक्षम ड्रोन, 27 जून, 2024 को यूक्रेन के कीव क्षेत्र में उड़ान भरता है। REUTERS
कीव, 20 दिसम्बर (रायटर) – चूंकि युद्ध का भविष्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता की ओर बढ़ रहा है, यूक्रेन के पास एक बहुमूल्य संसाधन मौजूद है: ड्रोन से प्राप्त लाखों घंटों के फुटेज, जिनका उपयोग युद्ध के मैदान में निर्णय लेने के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।
रूस द्वारा यूक्रेन पर आक्रमण के दौरान दोनों पक्षों द्वारा लक्ष्यों की पहचान करने के लिए युद्ध के मैदान में कृत्रिम बुद्धि (AI) का उपयोग किया गया था, जो मानव की तुलना में कहीं अधिक तेजी से छवियों को स्कैन कर सकती थी।
ओसीएचआई के संस्थापक ओलेक्सांद्र दिमित्रिव, जो एक गैर-लाभकारी यूक्रेनी डिजिटल प्रणाली है, जो अग्रिम मोर्चे पर काम कर रहे 15,000 से अधिक ड्रोन चालक दल के वीडियो फीड को केंद्रीकृत और विश्लेषित करती है, ने रॉयटर्स को बताया कि उनके सिस्टम ने 2022 से ड्रोन से 2 मिलियन घंटे या 228 वर्षों के युद्धक्षेत्र वीडियो एकत्र किए हैं।
इससे एआई को सीखने के लिए महत्वपूर्ण डेटा उपलब्ध होगा।
“यह एआई के लिए भोजन है: यदि आप एआई को सिखाना चाहते हैं, तो आप उसे 2 मिलियन घंटे (वीडियो के) दें, यह कुछ अलौकिक बन जाएगा।”
दिमित्रिएव के अनुसार, फुटेज का उपयोग एआई मॉडलों को युद्ध रणनीति, लक्ष्यों की पहचान और हथियार प्रणालियों की प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।
उन्होंने कहा, “यह अनिवार्य रूप से अनुभव है जिसे गणित में बदला जा सकता है।” उन्होंने आगे कहा कि एक एआई प्रोग्राम उन प्रक्षेप पथों और कोणों का अध्ययन कर सकता है जिन पर हथियार सबसे अधिक प्रभावी होते हैं।
यह प्रणाली मूल रूप से 2022 में बनाई गई थी, ताकि सैन्य कमांडरों को एक स्क्रीन पर एक साथ सभी आस-पास के क्रू के ड्रोन फुटेज दिखाकर युद्ध के मैदान के अपने क्षेत्रों का अवलोकन दिया जा सके।
प्रणाली के लागू होने के बाद, इसे चलाने वाली टीम को एहसास हुआ कि ड्रोन द्वारा भेजे जा रहे वीडियो युद्ध के रिकॉर्ड के रूप में उपयोगी साबित हो सकते हैं – इसलिए उन्होंने इसे संग्रहीत करना शुरू कर दिया।
दिमित्रिएव ने बताया कि लड़ाई के कारण औसतन हर दिन पांच या छह टेराबाइट नया डेटा जुड़ता है।
छवि के गुणवत्ता
दिमित्रिएव ने कहा कि वह यूक्रेन के कुछ विदेशी सहयोगियों के प्रतिनिधियों से बात कर रहे हैं, जिन्होंने उनकी OCHI प्रणाली में रुचि व्यक्त की है, लेकिन उन्होंने विस्तृत जानकारी देने से इनकार कर दिया।
अमेरिका स्थित सेंटर फॉर ए न्यू अमेरिकन सिक्योरिटी के वरिष्ठ फेलो सैमुअल बेंडेट ने कहा कि डेटा का इतना विशाल भंडार एआई प्रणालियों को यह पहचानने में अत्यंत मूल्यवान होगा कि वे वास्तव में क्या देख रहे हैं, तथा उन्हें क्या कदम उठाने चाहिए।
उन्होंने कहा, “मनुष्य यह काम सहज रूप से कर सकता है, लेकिन मशीनें ऐसा नहीं कर सकतीं, और उन्हें इस बारे में प्रशिक्षित किया जाना चाहिए कि सड़क क्या है और क्या नहीं है, या प्राकृतिक बाधा क्या है, या घात क्या है।”
सामरिक एवं अंतर्राष्ट्रीय अध्ययन केंद्र के वाधवानी एआई सेंटर की फेलो कैटरीना बोंडार ने कहा कि डेटा सेट का आकार और छवि की गुणवत्ता महत्वपूर्ण है, क्योंकि एआई मॉडल आकार और रंग के आधार पर लक्ष्यों को पहचानना सीखते हैं।
यूक्रेन के पास एवेंजर्स नामक एक अन्य प्रणाली भी है, जिसे उसके रक्षा मंत्रालय ने विकसित किया है, जो ड्रोन और सीसीटीवी से वीडियो को केन्द्रीकृत और एकत्रित करती है।
मंत्रालय ने इस सिस्टम के बारे में जानकारी देने से मना कर दिया। हालाँकि, इसने पहले कहा था कि एवेंजर्स एआई पहचान उपकरणों का उपयोग करके एक सप्ताह में 12,000 रूसी उपकरणों को पहचानता है।
हजारों ड्रोन पहले से ही मानव नियंत्रण के बिना ही लक्ष्य तक पहुंचने के लिए एआई प्रणालियों का उपयोग कर रहे हैं, और यूक्रेन अपने क्षेत्र में बारूदी सुरंगों को हटाने में मदद के लिए एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग कर रहा है।
यूक्रेनी कंपनियां ड्रोन झुंड विकसित कर रही हैं , जहां एक कंप्यूटर सिस्टम दर्जनों ड्रोनों के आपस में जुड़े क्लाउड के लिए कमांड निष्पादित करने में सक्षम होगा।
रूस ने युद्धक्षेत्र एआई के अपने उपयोग की भी प्रशंसा की है, विशेष रूप से लैंसेट स्ट्राइक ड्रोन में लक्ष्य पहचान के लिए, जो यूक्रेनी बख्तरबंद वाहनों के खिलाफ घातक साबित हुआ है।
रिपोर्टिंग: मैक्स हंडर; संपादन: एलिसन विलियम्स
