ШІ та ML
Edge AI та машинне навчання для оборони
Статті про edge AI, on-device інференс, federated learning, комп'ютерний зір та оборонні ML-розгортання.
14 статей у цій темі, агреговано з edge-ai і training-simulation.
тріаж даних ІСР
ШІ-тріаж даних ІСР: автоматизація обробки розвідувальних даних на периферії
Сенсори ІСР генерують значно більше даних, ніж аналітики можуть обробити вручну. ШІ-тріаж на периферії фільтрує, класифікує та пріоритизує розвідувальні дані до того, як вони потраплять до аналітика.
комп
Комп'ютерний зір у системах оборони: виявлення та відстеження об'єктів на пристрої
Виявлення та відстеження об
Edge AI для оборони: Jetson vs Hailo vs Movidius
Вибір правильного акселератора Edge AI для оборонної системи означає баланс між TOPS, споживанням потужності, робочою температурою та програмною екосистемою.
федеративне навчання
Федеративне навчання для розподілених військових сенсорних мереж
Федеративне навчання тренує моделі ШІ на розрізнених вузлах датчиків без централізації необроблених даних — критично для захищених і пропускно-обмежених оборонних середовищ.
LLM для тріажу розвідки: мовні моделі в оборонних системах ШІ
Великі мовні моделі можуть резюмувати, класифікувати та пріоритизувати розвідувальні звіти за лічені секунди. Ось як їх відповідально розгортають в оборонних контекстах.
ONNX та TensorRT: оптимізація моделей ШІ для тактичного периферійного розгортання
Моделі, навчені в PyTorch або TensorFlow, потребують оптимізації перед запуском на периферійному обладнанні. Ось як експорт ONNX та компіляція TensorRT працюють у конвеєрі оборонного розгортання.
Синтетичні дані для оборонного ШІ: навчання моделей без реальних секретних наборів
Класифіковані навчальні дані гальмують розробку оборонного ШІ. Генерація синтетичних даних за допомогою ігрових рушіїв, GAN та рандомізації домену дозволяє навчати якісні моделі без доступу до чутливих оперативних зображень.
розбір після навчань військове ПЗ
Програмне забезпечення для розбору після навчань: технічна реалізація
Системи розбору після навчань (AAR) записують, відтворюють та аналізують навчальні вправи. Як розробити програмне забезпечення AAR, що надає практичні висновки.
AI OpFor військовий варіграф
Системи OpFor на ШІ: реалістичні сили противника у варіграх
OpFor на основі ШІ моделює реалістичну поведінку противника у військових навчаннях та варіграх. Архітектура інтелектуальних систем OpFor для оборонного тренування.
HLA DIS військова симуляція
Протоколи HLA та DIS для розподіленої військової симуляції
HLA (High Level Architecture) та DIS (Distributed Interactive Simulation) — стандарти НАТО для з
генерація місцевості військова симуляція
Генерація місцевості для військової симуляції: 3D з супутника
Реалістична місцевість є основою ефективної військової симуляції. Як генерувати точне 3D місцевості з супутникових та LiDAR даних для оборонних навчальних систем.
віртуальна реальність військове навчання
VR у військовому навчанні: апаратура, ПЗ та інтеграція
VR забезпечує іммерсивне військове навчання без доступу до фізичного полігону. Як будуються військові системи навчання VR — від вибору гарнітури до проєктування сценаріїв.
периферійний ШІ військовий
Периферійний ШІ у військових системах: реальні кейси використання та технічні вимоги
Периферійний ШІ обробляє дані безпосередньо на датчику, а не в хмарі. Ось військові кейси, де периферійний інференс забезпечує вирішальну перевагу над хмарно-залежними системами.
програмне забезпечення для військового навчального моделювання
Програмне забезпечення для військового навчального моделювання: архітектура та ключові компоненти
Розробка тренажерного симулятора для оборони потребує специфічної архітектури: ШІ-керовані сили противника, сценарний скриптинг, розбір навчань та інтеграція AAR. Ось як це будується.
Статті з тегом «Edge AI та машинне навчання для оборони» написані інженерами Corvus Intelligence, які створюють оборонне ПЗ для організацій NATO та урядових структур. Про команду →
← Усі теми