Датасет из боевого опыта Украины — 16 июля 2026 г. в 10:55:35.111

Датасет из боевого опыта Украины Параллельно с гонкой БЯМ развивается другой, возможно, чуть менее заметный процесс — государства конкурируют за уникальные массивы данных, на которых эти модели обучаются. Характерный пример появился в июне этого года. Американская компания Enabled Intelligence включила в свою библиотеку данных EView более 500 тыс. часов видео с беспилотников, снятых в ходе конфликта на Украине. Речь идёт о потоковом видео (full-motion video, FMV), которое уже прошло подготовку для обучения моделей ИИ. ⚡️ Ценность таких данных в том, что это реальные кадры одного из наиболее сложных и динамичных современных конфликтов. Они позволяют обучать модели различать типы техники, фиксировать движение, анализировать и оценивать обстановку и, потенциально, быть частью разведывательно-ударного цикла. Ещё важно то, что связь коммерческих компаний с разведывательной инфраструктурой США уверенно укрепляется. В 2025 году National Geospatial-Intelligence Agency (NGA) выбрало Enabled Intelligence исполнителем по контракту Sequoia стоимостью до 708 млн долл. на семилетний период. Проект направлен на поддержку геопространственных ИИ-возможностей, включая развитие программы Project Maven, где алгоритмы компьютерного зрения применяются для обработки разведывательных данных. За последние месяцы тренд стремительно усиливается: • Похожая логика прослеживается в китайской программе создания высококачественных отраслевых наборов данных для обучения ИИ-моделей; • Россия в рамках национального проекта «Экономика данных» формирует единое защищённое хранилище обезличенных данных и инфраструктуру доступа к датасетам для разработки отечественных ИИ-решений. Одновременно Минцифры развивает идею национальных репозиториев наборов данных и моделей машинного обучения, которые должны упростить доступ исследователей и разработчиков к качественным обучающим выборкам. Этот процесс не ограничивается созданием библиотек данных. Параллельно появляются специализированные платформы, позволяющие безопасно хранить, размечать и использовать такие массивы для обучения моделей. Об одной из таких систем — Brave1 Dataroom — мы расскажем отдельно. Таким образом, сегодня на шаг впереди в гонке тот, кто способен собрать, разметить, хранить и постоянно обновлять качественные данные для обучения ИИ-систем. #colab_аналитика