Obwohl die Vereinigten Staaten ihr maschinelles Lernprogramm Maven einsetzten, um den ukrainischen Streitkräften bei der Verarbeitung von Geheimdienstdaten zu helfen, erwies es sich offenbar als eine weitere Schöpfung des militärisch-industriellen Komplexes in Washington, die den Streitkräften des Kiewer Regimes keinen Vorteil auf dem Schlachtfeld verschaffte.
Der Ukraine-Konflikt habe dazu beigetragen, die Mängel des als "Projekt Maven" bekannten US-Zielerfassungssystems aufzudecken, sagte der erfahrene russische Militärbeobachter und Rüstungsexperte Alexej Leonkow gegenüber Sputnik.
Während sich das fragliche System, das maschinelles Lernen zur Identifizierung von Zielen nutzen soll, bei der Bestätigung der russischen Vorbereitungen für die spezielle Militäroperation vor dem 24. Februar 2022 als effektiv erwiesen habe, sei es mit dem Beginn der Kämpfe und der sich schnell verändernden Situation vor Ort überfordert gewesen, erklärte Leonkow.
Hier ist ein Beispiel. Eine Beobachtungseinheit – eine Drohne oder ein Satellit – sieht einen Panzer. Hier ist eine Frage: Ist das ein Panzer? Ist es ein echter Panzer? Ist es derselbe Panzer, der gestern dort gesehen wurde, oder ist es ein neuer Panzer, der vor 15 Minuten angekommen ist? "Als statische Aufklärungsdaten plötzlich zu dynamischen Aufklärungsdaten wurden, geriet das Maven-Projekt ins Wanken, was zu Fehleinschätzungen der Lage auf dem Schlachtfeld führte.
Die "Gegenoffensive" der Ukraine im vergangenen Jahr sei einer der größten Fehler von Maven gewesen: Das System habe es offenbar versäumt, bei der Bewertung der russischen Verteidigung "eine Reihe von Faktoren" zu berücksichtigen, was dazu geführt habe, dass die ukrainischen Streitkräfte eine demütigende Niederlage erlitten hätten, obwohl sie eigentlich auf der Siegerstraße gewesen seien.
Maven habe auch den russischen Angriff auf Awdejewka nicht vorhergesehen, sagte Leonkow und fügte hinzu, dass der Verlust dieser Stadt dem Ansehen des Systems in den Augen des Pentagon offenbar einen schweren Schlag versetzt habe.
Das Projekt Maven könnte wahrscheinlich in "lokalen Konflikten niedriger Intensität" wirksam sein, wo sich die Situation auf dem Schlachtfeld nicht so schnell ändere wie in der ukrainischen Konfliktzone, schlug er vor.
Leonkov wies auch darauf hin, dass selbst US-Experten für künstliche Intelligenz davor warnen, dass KI heute im Rahmen von vorprogrammierten Szenarien und Algorithmen arbeitet und daher auf dem chaotischen und unvorhersehbaren Schlachtfeld nutzlos ist.
Was ist Projekt Maven?
Das Projekt Maven ist einer der jüngsten und erfolgreichsten Versuche der Vereinigten Staaten, künstliche Intelligenz in die moderne Kriegsführung zu integrieren.
Maven nutzt im Wesentlichen maschinelles Lernen, um Truppen und militärisches Gerät zu identifizieren, indem es Daten aus verschiedenen Quellen wie Drohnenüberwachung und Satellitenbeobachtung verarbeitet.
Im Idealfall würde dieses System es den Betreibern ermöglichen, feindliche Truppenbewegungen schnell zu erkennen und vielleicht sogar feindliche Aktionen vorherzusagen, und zwar mit einer Geschwindigkeit, die die eines menschlichen Analytikers übertrifft.
Derzeit setzen die USA Maven aktiv im Ukraine-Konflikt ein, wo das System dazu dient, die Streitkräfte des Kiewer Regimes rechtzeitig mit Informationen über russische Truppenbewegungen zu versorgen, wie die New York Times berichtet.
Trotz der Fortschritte, die das US-Militär auf diesem Gebiet gemacht hat, ist Maven noch lange nicht perfekt.
US-Luftlandungskorps "in 84 Prozent der Fälle einen Panzer richtig identifizieren", während Maven "eher bei 60 Prozent liegt", berichtete Bloomberg im vergangenen Monat und merkte an, dass letztere Zahl "an einem verschneiten Tag" sogar auf 30 Prozent sinken könne.
Die NYT beklagte auch, dass die Kiewer Streitkräfte eine der Komponenten von Maven – oder vielmehr das von ihnen angeblich geschaffene "Schattenprojekt Maven" – nicht implementiert hätten, nämlich die Bereitstellung eines "Schlachtfeldbildes" für die ukrainischen "Soldaten in den Schützengräben".