Tworzenie Edge AI dla obronności — wnioskowanie na linii taktycznej

Wyzwanie

Operacje taktyczne wymagają decyzji AI w milisekundach, bez łączności z centralnym serwerem. Środowisko brzegowe nakłada surowe ograniczenia, z którymi standardowe systemy AI sobie nie radzą:

Przepustowość łącza. Środowiska operacyjne często mają ograniczoną lub zerową łączność — modele AI muszą działać lokalnie, bez przesyłania danych do chmury.
Opóźnienia krytyczne dla misji. Wykrywanie zagrożeń, analiza sygnatur i klasyfikacja celów wymagają opóźnień poniżej 50ms — niemożliwych przy przetwarzaniu zdalnym.
Środowisko wrogie dla sprzętu. Urządzenia brzegowe działają w ekstremalnych temperaturach, przy wibracjach i wysokim poziomie EMI, wymagając specjalistycznych architektur odpornych na zakłócenia.
Operacje autonomiczne. Platformy bez operatora muszą podejmować decyzje taktyczne z kompletnością opartą na lokalnym kontekście, bez czekania na zatwierdzenie przez człowieka.
Budżet energetyczny. Urządzenia zasilane bateryjnie wymagają modeli zoptymalizowanych pod kątem efektywności energetycznej, a nie tylko dokładności.
Integralność modeli. Urządzenia brzegowe eksponowane na środowisko operacyjne wymagają kryptograficznej weryfikacji integralności modeli i mechanizmów wykrywania manipulacji.

Co tworzymy

Nasze zespoły inżynierskie dostarczają pełen stos Edge AI — od optymalizacji modeli po bezpieczne wdrożenie i zarządzanie cyklem życia.

Wizja komputerowa na bezpiecznym sprzęcie

Modele wykrywania obiektów i segmentacji scen zoptymalizowane dla NVIDIA Jetson i Edge TPU, z obsługą wielu strumieni kamer i klasyfikacją w czasie rzeczywistym poniżej 30ms.

LLM do triażu wywiadowczego

Modele językowe skompresowane (GGUF, AWQ, GPTQ) do działania on-device, zapewniające analizę języka naturalnego raportów wywiadowczych i syntezę OSINT bez łączności zewnętrznej.

Detekcja i śledzenie obiektów na urządzeniu

Potoki YOLOv8/RT-DETR z TensorRT zoptymalizowane dla konkretnych platform sprzętowych, łącząc wykrywanie obiektów z śledzeniem wieloobiektowym i klasyfikacją zagrożeń.

Wykrywanie anomalii w strumieniach C2

Modele anomalii działające lokalnie na węzłach C2, wykrywające odchylenia od normalnych wzorców operacyjnych i potencjalne kompromitacje systemu w czasie rzeczywistym.

Federacyjne uczenie maszynowe

Architektury FL umożliwiające doskonalenie modeli z danych zebranych na urządzeniach brzegowych bez centralnego przesyłania surowych danych — zachowując prywatność danych operacyjnych i bezpieczeństwo danych wywiadowczych.

Optymalizacja modeli dla Jetson/Edge TPU

Kwantyzacja INT8/INT4, przycinanie i optymalizacja TensorRT/TFLite dostosowane do profilów sprzętowych konkretnych platform brzegowych z gwarantowanymi celami opóźnień i energii.

Zbudowane z Corvus.Sense

Corvus.Sense — platforma percepcji taktycznej

Corvus.Sense to nasz produktyzowany system percepcji brzegowej łączący wizję komputerową, analizę SIGINT i fuzję danych sensorycznych na platformach taktycznych. Został opracowany na podstawie bezpośrednich doświadczeń operacyjnych i demonstruje możliwości Edge AI, które wdrażamy w projektach na zamówienie. Optymalizacje modeli i architektury wdrożeń opracowane dla Corvus.Sense są dostępne jako bloki budulcowe dla niestandardowych systemów percepcji brzegowej.

Dowiedz się więcej o Corvus.Sense →

Nasze podejście

Tworzenie Edge AI dla obronności wymaga specjalistycznej wiedzy sprzętowej i głębokiego zrozumienia ograniczeń operacyjnych. Stosujemy trzyfazową metodologię dopasowaną do Twoich platform docelowych.

Stos technologiczny

Python PyTorch TensorFlow Lite ONNX Runtime Hugging Face OpenCV NVIDIA Jetson Edge TPU CUDA TensorRT Kubernetes Docker

Dlaczego Corvus Intelligence

Rozwiązania AI sprawdzone podczas ćwiczeń interoperacyjności NATO.

Wdrożenia brzegowe w terenieSystemy AI wdrożone operacyjnie na urządzeniach taktycznych w aktywnych środowiskach.

ISO 27001:2022 CertyfikacjaBezpieczeństwo informacji jako wymóg architektoniczny pierwszej klasy.

Brave1 Defense-TechZweryfikowany członek klastra technologii obronnych pod nadzorem MON Ukrainy.

LLM w produkcjiModele językowe wdrożone w operacyjnych środowiskach wywiadowczych i C2.

Sprawdzone bojowo potoki percepcjiArchitektury wizji komputerowej zweryfikowane w aktywnych środowiskach operacyjnych.

Często zadawane pytania

Czym jest Edge AI w kontekście obronności?

Edge AI w kontekście obronności odnosi się do systemów sztucznej inteligencji działających bezpośrednio na urządzeniach taktycznych — dronach, pojazdach, sensorach polowych — bez wymogu łączności z centralnym serwerem. Modele ML są optymalizowane do działania na ograniczonym sprzęcie z niskim zużyciem energii i pełną funkcjonalnością w środowiskach bez łączności sieciowej.

Jakie platformy sprzętowe obsługujecie?

Specjalizujemy się w wdrożeniach na NVIDIA Jetson (Nano, Xavier, Orin), Google Edge TPU (Coral), procesorach ARM Cortex-A i M oraz niestandardowych platformach FPGA. Nasze modele są optymalizowane za pomocą TensorRT, TensorFlow Lite i ONNX Runtime dla konkretnych docelowych platform sprzętowych.

Jak radzi sobie Edge AI z aktualizacją modeli w terenie?

Implementujemy bezpieczne potoki aktualizacji modeli przez podpisane artefakty i weryfikację kryptograficzną. Federacyjne uczenie maszynowe pozwala na doskonalenie modeli z danych zebranych na urządzeniach brzegowych bez przesyłania surowych danych do centrum. W środowiskach air-gapped aktualizacje są dostarczane przez bezpieczne nośniki wymienne z pełnym łańcuchem weryfikacji.

Jak zapewniacie integralność modeli na niezabezpieczonych urządzeniach brzegowych?

Stosujemy wielowarstwową ochronę integralności modeli: kryptograficzne podpisywanie artefaktów modeli, bezpieczne enklawy sprzętowe (TEE) gdzie dostępne, monitorowanie runtime wykrywające próby manipulacji oraz mechanizmy wykrywania dystrybucji danych wskazujące na adversarial inputs.

Tworzenie Edge AI