Виклик
Розгортання AI на тактичному рубежі принципово відрізняється від хмарного машинного навчання. Оборонні середовища накладають жорсткі фізичні та оперативні обмеження, які унеможливлюють традиційні архітектури логічного висновку та вимагають спеціально розроблених рішень.
Обмеження пропускної здатності
Тактичні мережі працюють на низькошвидкісних радіолінках, де передача необроблених сенсорних даних на хмарний сервер логічного висновку є нереальною. Розвіддані повинні генеруватися на пристрої до того, як дані покинуть платформу.
Вимоги до затримки
Виявлення цілей, класифікація загроз та сповіщення про аномалії в каналах C2 потребують часу відгуку менше секунди. Час кругового обходу до віддаленого сервера є оперативно неприйнятним для критичних за часом рішень.
Ворожі умови середовища
Радіоелектронна боротьба, перешкоди та активне перехоплення мережі можуть перервати з'єднання в будь-який момент. Системи AI повинні залишатися повністю функціональними у повністю відключеному режимі без деградації основних можливостей.
Автономна робота
Передові підрозділи працюють тривалий час без жодного з'єднання. Моделі мають бути самодостатніми, локально оновлюваними через OTA при відновленні зв'язку та здатними працювати офлайн без обмежень.
Бюджет живлення
Захищені граничні платформи мають жорсткі обмеження SWaP-C. Модель, що ефективно працює на GPU центру обробки даних, може бути абсолютно непридатною при 10 Вт TDP. Квантування, прунінг та вибір архітектури мають бути апаратно-орієнтованими з самого початку.
Цілісність моделі
Атаки на супротивника та отруєння моделей є реальними ризиками у контестованих середовищах. Розгорнуті моделі мають бути валідованими, контрольованими за версіями та криптографічно підписаними для забезпечення стійкості до несанкціонованого втручання.
Що ми розробляємо
Наш напрям розробки Edge AI для оборони охоплює повний конвеєр — від відбору моделей та навчання до оптимізації, валідації обладнання та оперативного розгортання.
Комп'ютерний зір на захищеному обладнанні
Конвеєри виявлення об'єктів, класифікації та відстеження, оптимізовані для NVIDIA Jetson та Edge TPU. Валідовано на реальних сенсорних вхідних даних, включаючи EO/IR-камери та корисне навантаження БпЛА.
LLM для сортування розвідданих
Квантовані великі мовні моделі, розгорнуті локально для узагальнення OSINT, аналізу звітів про загрози та сортування розвідданих без необхідності підключення до зовнішніх API або хмарних точок логічного висновку.
Виявлення та відстеження об'єктів на пристрої
Відстеження кількох об'єктів у реальному часі зі збереженням ідентичності між кадрами. Підтримує виявлення транспортних засобів, особового складу та БпЛА в складних умовах: слабке освітлення, часткове перекриття та висока засміченість.
Виявлення аномалій для каналів C2
Легковагові моделі виявлення аномалій, що моніторять потоки даних командування та управління на предмет поведінкових відхилень, підроблених сенсорних входів та спроб ворожого вторгнення в реальному часі.
Федеративне навчання для розподілених сенсорних мереж
Розподілені архітектури навчання, що вдосконалюють спільні моделі на географічно розподілених граничних вузлах без централізації необроблених сенсорних даних, зберігаючи суверенітет даних та OPSEC.
Оптимізація моделей для Jetson та Edge TPU
Повний конвеєр оптимізації: постнавчальне квантування INT8/FP16 через TensorRT та ONNX Runtime, структурний прунінг, дистиляція знань та апаратна валідація відповідно до цільових бюджетів SWaP-C.
Розроблено з Corvus.Sense
Corvus.Sense — кіберрозвідка на основі LLM
Наша практика Edge AI — не теоретична. Corvus.Sense — це наша виробнича платформа кіберрозвідки, яка використовує вивід LLM на пристрої та поблизу межі для виявлення, класифікації та відстеження кібератак із відкритих джерел у реальному часі без розкриття необроблених розвідданих зовнішнім хмарним провайдерам. Ті самі методи квантування та оптимізації логічного висновку, які ми застосовуємо до Corvus.Sense, забезпечують тактичні AI-конвеєри, які ми розробляємо для оборонних клієнтів.
Corvus.Head, наша бойова платформа C2, також використовує Edge AI для злиття даних — кореляції інформації від піхоти, артилерії, БпЛА, РЕБ та SIGINT за допомогою виявлення аномалій та аналізу патернів на основі ML, що працює безпосередньо на передовому обладнанні.
Ознайомитися з Corvus.Sense →Наш підхід
Оборонні проєкти Edge AI зазнають невдачі, коли розробка моделей відокремлена від апаратних обмежень. Ми починаємо з цільової платформи та рухаємося назад через архітектуру моделі — а не навпаки.
- Спочатку — аналіз місії. Ми відображаємо оперативні вимоги до бюджетів затримки логічного висновку, потужності та точності перед вибором архітектури моделі або навчального набору даних.
- Обладнання в контурі розробки з першого дня. Цільове обладнання (Jetson, Edge TPU або кастомна вбудована платформа) є частиною середовища розробки з першого прототипу, а не запізнілою думкою при розгортанні.
- Безперервна валідація в ворожих умовах. Моделі перевіряються на деградацію сенсорів, часткове перекриття, ворожі збурення та підроблені вхідні сценарії перед постачанням.