Украина и Великобритания заключили соглашение, которого британские компании получили доступ к крупному набору размеченных боевых данных для обучения систем искусственного интеллекта. Речь идет о примерно пяти миллионах изображений, собранных с дронов и датчиков вдоль линии фронта, сообщает The Decoder со ссылкой на Financial Times. Эти данные, известные как Universal Military Dataset, представляют собой вручную размеченную коллекцию реальных боевых кадров с дронов и акустических датчиков, используемую для обучения моделей, которые классифицируют танки, дроны и артиллерию.
Проект вырос из работы украинских военных в области ИИ, начатой в 2022 году. Тогда украинский оператор дронов сообщал, что армия обучает нейросети на уже имеющихся кадрах с беспилотников, чтобы автоматически обнаруживать российских солдат и технику, ускоряя цикл OODA (наблюдение, ориентирование, решение, действие). До сих пор эти данные были доступны только украинским компаниям, что давало местным производителям дронов преимущество перед зарубежными конкурентами, чьи системы распознавания часто обучались на синтетических данных и хуже работали в реальных боевых условиях.
«Высококачественные размеченные боевые данные — одно из главных ограничений для разработки надежного ИИ в автономных системах», — заявил FT Миша Нестор из украинской компании Swarmer, разрабатывающей ПО для дронов. По его словам, Украина создала то, что крайне сложно воспроизвести где-либо еще. Соглашение предусматривает, что одобренные компании могут обучать и тестировать свои модели компьютерного зрения только внутри защищенного дата-рума, построенного при участии Palantir, а готовый ИИ остается у Украины.
Данные собраны из системы DELTA, объединяющей дроны, спутники и сенсоры в реальную картину боя.
Одна из систем, уже применяемая на поле боя, демонстрирует возможности таких моделей: она распознает 70% вражеской техники в видеопотоках и тратит всего 2,2 секунды на объект. Британские военные особенно заинтересованы в данных акустических датчиков, которые позволяют идентифицировать приближающиеся российские дроны — при правильном обучении это может быть точнее радара. Пилотные проекты уже запущены с тремя британскими стартапами: Sintela из Бристоля, Mind Foundry из Оксфорда и Skyral из Лондона. Один из проектов превращает заглубленные оптоволоконные кабели в ИИ-датчик для защиты военных баз, а в перспективе — аэропортов и железных дорог. Второй проект нацелен на разработку энергоэффективных ИИ-чипов для дронов и автономных систем.
Соглашение стало продолжением анонса министра обороны Великобритании Джона Хили о том, что MBDA может передать Украине классифицированную информацию о британских компонентах крылатых ракет SCALP для сборочных линий. Однако главный интерес — в развитии автономности дронов, которая делится на три этапа: автономная навигация без GPS, сопровождение цели на последнем участке, когда человек выбирает цель, а ИИ следует за ней, и автономный выбор цели, когда машина сама решает, какой объект атаковать. Первые два этапа давно применяются в войне в Украине: например, в 2024 году украинский FPV-дрон, потерявший радиосвязь, самостоятельно поразил заранее выбранный российский танк. Третий этап оказался в центре внимания после недавнего отчета New York Times о российском дроне «Молния», который в июле убил трех мирных жителей в Запорожье, включая 19-летнюю студентку Тетяну Бубенец. Операторы запрограммировали дрон на удар по заправке, но рядом с ней программное обеспечение само выбрало цель — вероятно, пропановые баллоны. В обломках нашли коммерческий мини-компьютер Nvidia Jetson Orin, который принял решение о наведении. Катерина Бондарь из CSIS называет это первым задокументированным случаем, когда российский дрон с самообучающейся ИИ-системой привел к гибели мирных жителей. Впрочем, сам по себе чип Nvidia не доказывает автономное решение: важно сочетание отсутствия радиосвязи с оператором и анализ кода и обучающих данных, найденных на компьютере. Это не первый случай автономной атаки, но он подчеркивает, насколько важно качество данных для таких систем.
Для отрасли это соглашение показательно: доступ к реальным боевым данным становится ключевым конкурентным преимуществом. Украина, накопившая уникальный массив данных, теперь монетизирует его через партнерства, сохраняя контроль над технологиями. Британские компании получают возможность обучать ИИ на данных, которые невозможно воспроизвести в лабораторных условиях, что может ускорить разработку автономных систем как военного, так и гражданского назначения.
