Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Degradarea apărării aeriene rusești face Donețkul tot mai vulnerabil la lovituri ucrainene, inclusiv prin folosirea unor drone asistate de inteligență artificială care pot continua misiunea chiar și când sunt bruiate, potrivit Adevărul, care citează o analiză Euromaidan Press.
Donețkul, considerat anterior un „spate sigur” pentru forțele ruse, este descris acum ca un spațiu în care dronele ucrainene pot opera cu o libertate tot mai mare, pe fondul degradării sistemelor de apărare aeriană. În acest context, unități de drone ale Corpului 1 Azov atacă infrastructura logistică rusă din oraș și din jurul lui.
Un element central este utilizarea dronelor Hornet asistate de inteligență artificială, despre care materialul arată că pot trece de sistemele rusești de bruiaj electronic încă active. Hornet este o dronă cu aripă fixă produsă de compania americană Swift Beat LLC și are un algoritm care analizează imaginile camerei frontale pentru a identifica automat ținte militare.
Conform descrierii, inteligența artificială poate ghida drona de tip „kamikaze” către țintă chiar și atunci când operatorul pierde legătura cu aparatul, din cauza vremii, reliefului sau bruiajului. Corpul 1 Azov susține că unitățile sale mențin supraveghere constantă și „control de foc” asupra rutelor de aprovizionare din jurul Donețkului.
Orașul Donețk se află la aproximativ 40 km de linia frontului estic și rămâne un bastion rusesc, dar devine mai expus pe măsură ce apărarea aeriană este erodată. Forțele ucrainene vizează, potrivit textului, o gamă largă de capabilități: bruiaje radio, radare, sisteme de rachete sol-aer și artilerie mobilă de apărare aeriană de-a lungul liniei de front de 1.200 km.
Materialul citează și o investigație Tochnyi.info, care susține că atacurile contribuie la prăbușirea „arhitecturii defensive stratificate” pe care se bazează doctrina integrată de apărare aeriană a Rusiei. În perioada iunie 2025–începutul lui martie 2026 ar fi fost înregistrate cel puțin 492 de atacuri asupra sistemelor rusești de apărare aeriană, în cadrul unei strategii de a distruge aceste sisteme mai repede decât pot fi înlocuite.
Pe măsură ce spațiul aerian devine mai permisiv pentru Ucraina, operațiunile se diversifică. Un exemplu menționat este 14 aprilie, când avioane ucrainene au zburat suficient de aproape de aeroportul din Donețk pentru a lovi depozite de drone rusești cu bombe cu planare GBU-39, cu o rază de acțiune de aproximativ 40 km, lansate de la joasă altitudine — un tip de atac care, potrivit materialului, nu era posibil până recent.
În prezent, dronele par să vizeze în principal camioane și infrastructură logistică, însă extinderea loviturilor asupra sistemelor de apărare aeriană rămase ar putea slăbi și mai mult controlul rusesc asupra spațiului aerian din Donețk, deschizând calea pentru atacuri mai frecvente, mai precise și mai profunde în spatele frontului.
Recomandate
Ucraina își extinde rapid capacitatea operațională cu drone și sisteme AI , construind un ecosistem militar în care peste 200 de companii dezvoltă drone alimentate de inteligență artificială, iar zeci de soluții sunt deja folosite pe front, potrivit Adevărul . Miza imediată este scurtarea ciclului „idee–testare–implementare” și creșterea vitezei deciziei în luptă, nu doar cercetarea de laborator. Pe platforma Brave1 sunt înregistrate peste 300 de proiecte legate de inteligența artificială, iar mai mult de 70 de sisteme bazate pe AI și „computer vision” (viziune artificială, adică recunoaștere automată a obiectelor în imagini/video) sunt utilizate activ pe câmpul de luptă. De la proiecte punctuale la infrastructură militară de tehnologie Strategia Kievului depășește dezvoltările izolate: autoritățile construiesc o rețea de centre dedicate tehnologiei militare, orientate către domenii considerate decisive în războiul contemporan, precum lovituri la distanță medie și în adâncime, sisteme robotice terestre și artilerie. Primul hub menționat este centrul de inteligență artificială pentru apărare „A1”, care ar urma să livreze soluții direct pentru operațiunile din teren și, în paralel, să optimizeze procese interne din armată și industria de apărare, inclusiv în zone precum achizițiile, controlul financiar și managementul personalului. „Avantajul tehnologic este esențial în războiul modern. Trebuie să fim mai rapizi decât inamicul în fiecare etapă”, a declarat ministrul Apărării, Mihailo Fedorov . Ce face AI-ul „util” pe front și ce urmărește Kievul În teren, sistemele AI sunt folosite pentru: ghidarea autonomă a dronelor către ținte; detectarea echipamentelor și militarilor camuflați; operarea pozițiilor automate de tragere; analiza datelor din câmpul de luptă, inclusiv prin platforme precum Delta . Obiectivul Ministerului Apărării este ca toate dronele utilizate pe front să fie echipate cu sisteme de viziune artificială și inteligență artificială, conform articolului. Date reale de război și testare accelerată, inclusiv cu parteneri externi Un element central este Brave1 Dataroom, unde modelele AI sunt antrenate pe baza datelor reale din război (condiții meteo diferite, momente ale zilei, tipuri diverse de senzori), astfel încât experiența din teren să devină „combustibil” pentru algoritmi. În paralel, Ucraina își extinde cooperarea internațională: prin inițiative precum Avengers Labs și Test in Ukraine, companiile străine pot antrena algoritmi pe date reale de pe front și își pot testa tehnologiile în condiții de luptă. Publicația notează și semnarea, pe 14 aprilie, a primului acord cu Germania privind schimbul de date în domeniul apărării și dezvoltarea comună de tehnologii militare. Autonomie fără GPS și răspuns la războiul electronic O direcție majoră este dezvoltarea de platforme autonome — drone și sisteme robotice terestre — capabile să opereze fără GPS și în condiții de război electronic intens. Acestea ar urma să funcționeze în rețele interconectate, reducând nevoia de intervenție umană directă și, implicit, riscurile pentru personal. În logica centrului „A1”, accentul este pus pe aplicații utilizabile imediat și pe procesarea volumelor mari de date pentru „inteligență acționabilă”: anticiparea mișcărilor inamicului, simularea scenariilor și generarea de răspunsuri rapide. Publicația menționează că inițiativa este sprijinită de guvernul britanic și că, strategic, ar putea deveni un pilon al avantajului Ucrainei, inclusiv în dimensiunea economică a războiului modern. [...]
Agenția americană NSA folosește modelul de inteligență artificială Mythos Preview al Anthropic , în pofida conflictului prelungit dintre companie și Pentagon, potrivit Engadget . Informația indică faptul că accesul la instrumente avansate de IA pentru securitate cibernetică continuă în interiorul aparatului federal american, chiar și în condițiile unor restricții și dispute la nivel politic și contractual. Potrivit Axios, care citează două surse familiarizate cu situația, NSA utilizează Mythos Preview, un model prezentat de Anthropic la începutul lunii aprilie și descris de companie ca un model de limbaj de uz general „remarcabil de capabil în sarcini de securitate informatică”. Conform acelorași surse, NSA ar fi una dintre aproximativ 40 de organizații care au primit acces la Mythos Preview, iar unul dintre interlocutori susține că instrumentul „este folosit mai larg în cadrul departamentului”. De ce contează: utilizare operațională în ciuda interdicțiilor politice Contextul este cu atât mai relevant cu cât, în februarie, președintele Donald Trump a ordonat agențiilor guvernamentale să înceteze utilizarea serviciilor Anthropic, după ce compania „a refuzat să cedeze” asupra unor măsuri de protecție (safeguards) pentru utilizări militare în timpul negocierilor contractuale. În acest cadru, folosirea Mythos Preview de către NSA sugerează fie existența unor excepții, fie o aplicare neuniformă a ordinului, fie o delimitare între „servicii” și accesul controlat la un model aflat în testare — aspecte pe care materialul nu le clarifică. Întâlniri la Casa Albă și litigii cu Departamentul Apărării Știrea vine la câteva zile după ce CEO-ul Anthropic, Dario Amodei, s-a întâlnit cu șefa de cabinet a Casei Albe, Susie Wiles, și cu alți oficiali, discuțiile vizând, potrivit relatărilor, Mythos. Casa Albă a descris ulterior întâlnirea drept „productivă și constructivă”, însă Trump a declarat că „nu are nicio idee” despre ea, conform Reuters. În paralel, Anthropic rămâne într-o dispută juridică cu guvernul SUA. Compania a dat în judecată Departamentul Apărării în martie, în două instanțe, după ce administrația Trump a etichetat-o drept „risc pentru lanțul de aprovizionare” (supply chain risk). Un tribunal a acordat o ordonanță preliminară care blochează temporar această desemnare, în timp ce judecători federali din cealaltă cauză au respins cererea companiei de a ridica eticheta. [...]
Modelele AI „de ultimă generație” pot da greș la sarcini de birou simple, iar asta împinge companiile spre modele mai mici, mai ieftine și mai rapide , pe fondul presiunii de a scala aplicațiile la volume mari de utilizare, potrivit South China Morning Post , care îl citează pe David Meyer, senior vice-president of product la Databricks . Executivul spune că trăsăturile care fac un model „state-of-the-art” (Sota) performant la probleme complexe pot deveni un dezavantaj în munca de birou. Exemplul dat: pus să identifice un număr greșit pe o factură, un astfel de model „de multe ori corectează greșeala”, în loc să extragă eroarea pentru a fi reparată ulterior în fluxul de lucru. De ce contează pentru companii: cost, viteză și control operațional Diferența de performanță nu se limitează la sarcini administrative. Meyer afirmă că, deși modele avansate precum Claude (Anthropic) sunt puternice la programare, pot rămâne în urmă la „data engineering” (inginerie de date) față de modele cu antrenament și date mult mai specializate pe această zonă. În context, ingineria de date înseamnă transformarea seturilor de date la scară și operațiuni de curățare, inclusiv tratarea valorilor lipsă și a zerourilor. În viziunea lui Meyer, concluzia e una practică: nu există un singur model, indiferent cât de mare, care să fie la fel de bun la toate. „Un singur model, indiferent cât de mare, nu poate fi la fel de bun la toate.” Trecerea la modele mici: „ordine de mărime” mai ieftin și cu latență mai mică Ca alternativă, Meyer indică folosirea unor modele open-source mai mici, rafinate cu „reinforcement learning” (învățare prin recompensă), pentru scopuri specifice. Avantajul invocat este costul de antrenare „cu ordine de mărime” mai mic decât în cazul modelelor Sota. Tendința se vede și în produsele Databricks. Compania folosește, între altele, Genie – un asistent care traduce limbajul natural în interogări de date, susținut de un sistem de „agenți” și modele AI. Observând interacțiunile clienților cu platforma, Meyer spune că preferința pentru modele mai mici a crescut puternic, pe fondul a două beneficii: cost redus și latență mai mică (timpul până la primul răspuns și până la răspunsul complet). „Modelele mici, prin natura lor, sunt mult mai rapide” în timpul până la primul token și până la răspuns. Argumentul devine critic când aplicațiile trebuie să scaleze la „un număr uimitor de mare de interogări pe secundă”, situație în care companiile au nevoie de modele ieftine pentru a susține volumul. Limitări de utilizare: modelele chinezești și bariera de conformitate Meyer mai spune că, deși există entuziasm pentru modelele Qwen, iar modelele open-source din China sunt „uimitoare” ca performanță, latență și cost, preocupările de reglementare și conformitate le limitează, în prezent, utilizarea în mediul enterprise. Seria Qwen este dezvoltată de Alibaba Cloud. Context financiar: investiții accelerate, dar cu atenție la bilanț În pofida acestor constrângeri, graba de a integra AI în companii continuă, alimentată de teama de a nu rămâne în urmă, potrivit lui Meyer. El adaugă că firmele listate tind să fie mai prudente în privința impactului cheltuielilor cu AI asupra bilanțului, în timp ce companiile private sunt, în general, mai dispuse să cheltuiască. Databricks a anunțat în februarie că a încheiat o finanțare de circa 5 miliarde de dolari (aprox. 23 mld. lei) la o evaluare de 134 miliarde de dolari (aprox. 616 mld. lei). Compania a raportat o creștere de peste 65% de la an la an în ultimul trimestru din 2025 și estimează că este pe cale să genereze 5,4 miliarde de dolari (aprox. 25 mld. lei) în următoarele 12 luni. [...]
Roma analizează testarea semafoarelor cu patru culori , inclusiv un semnal alb dedicat vehiculelor autonome, potrivit Libertatea . Ideea este ca lumina albă să se aprindă doar când la intersecție ajunge un număr suficient de mașini autonome, astfel încât opririle „inutile” să fie reduse prin coordonare automată. Inițiativa ar transforma capitala Italiei într-un spațiu de testare pentru o soluție de management al traficului bazată pe inteligență artificială, cu scopul de a fluidiza intersecțiile aglomerate. Conceptul este inspirat din testele făcute în Statele Unite și este analizat de autoritățile locale, conform informațiilor preluate de Libertatea. Cum ar funcționa „semaforul alb” Spre deosebire de roșu, galben și verde, lumina albă ar fi gândită în primul rând pentru mașinile autonome, nu pentru șoferii umani. Conform studiilor realizate la Universitatea din Carolina de Nord, semnalul alb se activează doar când există suficiente vehicule autonome la intersecție, moment în care sistemul preia coordonarea fluxurilor pentru a optimiza circulația. Pentru șoferii de mașini convenționale, regula propusă este diferită de logica obișnuită a semaforului: ei nu ar mai aștepta neapărat „verde”, ci ar urma mișcarea coloanei. În formularea din material, șoferii trebuie să „urmeze mișcarea” vehiculului din față: dacă acesta pornește, pot avansa; dacă se oprește, se opresc și ei. „În loc să aștepte trecerea la verde, aceștia trebuie să «urmeze mișcarea».” De ce contează: timp, consum și emisii Miza economică și de mediu este reducerea timpilor pierduți în trafic. Implementarea unui astfel de semnal alb ar putea reduce timpii de așteptare la intersecții cu peste 25%, relatează Libertatea, citând sursa menționată în text. Prin coordonarea fluxului cu ajutorul inteligenței artificiale, opririle inutile ar fi eliminate mai des, ceea ce ar putea coborî consumul de combustibil și emisiile de dioxid de carbon. Materialul mai arată că, atunci când vehiculele convenționale devin majoritare, sistemul ar reveni la culorile clasice, însă obiectivul pe termen lung rămâne automatizarea gestionării traficului în zone dense pentru a preveni blocajele. Unde se testează și ce condiții sunt necesare Potrivit informațiilor din articol, semafoarele cu lumină albă sunt testate în medii controlate, în zone cu trafic pietonal redus, precum porturi și districte industriale. Pentru extindere la scară largă, ar fi necesar ca între 30% și 40% dintre vehiculele de pe drumuri să fie autonome, ceea ce face tranziția încă îndepărtată. Conceptul a fost dezvoltat de cercetători de la North Carolina State University (NCSU), coordonați de profesorul Ali Hajbabaie. În Statele Unite, testele sunt în desfășurare în Carolina de Nord, cu sprijinul autorităților din Michigan, iar între 2024 și 2025 sistemul a fost verificat în simulări computerizate și în zone industriale cu trafic autonom controlat. Alte idei: semafor albastru și contoare pentru pietoni Modernizarea semnalizării nu se oprește la lumina albă. Start-up-ul francez Mondial analizează un „semafor albastru”, destinat comunicării cu autoturismele conectate, mai notează articolul. Separat, în Franța, guvernul a autorizat testarea contoarelor de timp la semafoarele pietonale, afișaje care arată timpul rămas pentru traversare sau așteptare, o soluție folosită deja în multe orașe mari pentru a reduce accidentele și tensiunea în trafic. Ce urmează și ce trebuie urmărit În cazul Romei, demersul este, deocamdată, la nivel de analiză și intenție de testare, în linie cu ideea de „laborator deschis” pentru această tehnologie. Evoluția proiectului va depinde de cadrul de testare, de gradul de adopție al vehiculelor autonome și de modul în care autoritățile vor integra reguli noi pentru șoferii de mașini convenționale. În esență, „semaforul alb” este o soluție care devine relevantă doar când există suficient trafic autonom pentru ca algoritmii să coordoneze eficient intersecțiile, iar pragul de 30%-40% vehicule autonome indică un orizont încă îndepărtat pentru implementare pe scară largă. Lumina albă s-ar activa doar când la intersecție ajunge un număr suficient de mașini autonome. Inteligența artificială ar coordona vehiculele autonome pentru a optimiza fluxul. Șoferii mașinilor convenționale ar urma mișcarea vehiculului din față, nu neapărat schimbarea la verde. Extinderea ar necesita ca 30%-40% dintre vehicule să fie autonome, conform materialului. [...]
Un model AI major care ar rula integral pe cipuri Huawei ar putea accelera decuplarea de ecosistemul american , avertizează CEO-ul Nvidia, Jensen Huang , într-un material publicat de Gizmochina . Miza, în lectura lui Huang, nu este doar competiția tehnologică, ci riscul ca sistemele AI globale să înceapă să se bazeze mai puțin pe tehnologie din SUA, ceea ce ar slăbi poziția de lider a Americii în domeniu. Potrivit articolului, Huang a spus că ar fi un „rezultat oribil” pentru Statele Unite dacă viitorul model DeepSeek V4 va rula complet pe cipuri Huawei. DeepSeek V4 este așteptat „mai târziu luna aceasta”, iar relatările citate sugerează că ar putea folosi cipurile Ascend ale Huawei, în locul acceleratoarelor grafice (GPU) Nvidia care domină în prezent antrenarea și rularea modelelor AI. De ce contează: controlul ecosistemului, nu doar performanța brută Publicația notează că cipurile Huawei sunt considerate încă „ușor în urmă” față de alternativele americane ca putere brută, însă China ar compensa printr-o strategie diferită: folosirea unui număr mai mare de cipuri în paralel și optimizarea software-ului pentru eficiență. În acest context este menționată și tehnica „Mixture-of-Experts” (o arhitectură care activează selectiv părți ale modelului pentru a reduce costul de calcul), ca exemplu de abordare care poate crește performanța fără a depinde de cel mai avansat hardware. Cum ar putea China să compenseze dezavantajul de hardware Materialul indică două avantaje structurale care ar susține această strategie: un bazin mare de talente în AI; acces la energie mai ieftină, care permite operarea unor infrastructuri de calcul la scară mare. Ideea centrală este că, chiar și cu procesoare mai slabe individual, agregarea multor cipuri poate livra rezultate competitive. Presiune politică și semnale amestecate Gizmochina plasează evoluția într-un context de tensiuni SUA–China în creștere. Pe de o parte, legislatori americani ar împinge spre restricții mai dure pentru firmele chineze de AI; pe de altă parte, unele decizii legate de livrările de cipuri ar sugera o relaxare parțială, ceea ce ar transmite semnale neuniforme dinspre factorii de decizie. Competiția se mută de la „puterea hardware” către eficiență software și controlul ecosistemului. Dacă DeepSeek reușește să ruleze cu succes pe cipuri Huawei, ar putea deveni un punct de inflexiune pentru ierarhia globală din AI, cu efecte pe termen lung asupra dependenței de tehnologiile americane. [...]
Samsung extinde către Galaxy S24 patru funcții AI din One UI 8.5, prelungind utilitatea modelelor fără upgrade de hardware , iar distribuția versiunii finale este programată să înceapă la nivel global în mai 2026, potrivit WinFuture . Actualizarea One UI 8.5 este bazată pe Android 16 și ajunge și pe seria Galaxy S24, după ce modelele Galaxy S25 au trecut deja prin mai multe versiuni beta. În Coreea de Sud, utilizatorii ar urma să primească pachetul la final de aprilie, înaintea lansării globale din mai. Ce aduce One UI 8.5 pe Galaxy S24: patru instrumente AI În centrul update-ului sunt patru funcții orientate spre utilizare de zi cu zi și editare media: Advanced Audio Eraser : reduce zgomotele de fundal în aplicații precum YouTube. Call Screening : o funcție de inteligență artificială locală preia apelurile și generează o transcriere text. Creative Studio : generează desene pe baza unor comenzi text. Photo Assist : permite inserarea de obiecte în imagini prin comandă text. Informațiile despre funcții și calendar provin dintr-o versiune internă de test, cu firmware-ul „S928BXXU5DZD9”, iar publicația notează că Samsung testează interfața încă din decembrie 2025. Potrivit Sam Mobile , înainte de lansare ar fi fost corectate probleme precum un consum ridicat de baterie. Limitări și impact operațional: nu toate funcțiile sunt pentru toate modelele WinFuture menționează și restricții tehnice: Creative Studio ar necesita un stilou , ceea ce ar face funcția utilizabilă doar pe modelul Ultra , care are S Pen integrat. În plus, procesarea locală a datelor vocale pentru Call Screening ar putea solicita mai mult procesoarele dispozitivelor mai vechi, însă Exynos 2400 sau Snapdragon 8 Gen 3 ar avea, potrivit aceleiași surse, suficiente rezerve de performanță. Cum se face distribuția și ce urmează Utilizatorii înscriși în programul beta ar urma să primească versiunea stabilă printr-un update automat. Pe lângă telefoanele „clasice”, Samsung ar intenționa să extindă actualizarea și către dispozitive pliabile. Seria Galaxy S24 a fost lansată în ianuarie 2024, iar Samsung a anunțat atunci o garanție de actualizări de șapte ani, care include atât patch-uri de securitate, cât și extinderi de funcționalitate. [...]
