Код + дрон = автономна война
За първи път беше потвърдено, че робот може освен да извършва команди, само че и самичък да програмира личната си „ мозъчна система “ – от началото до крайната реализация. Този пробив беше демонстриран от професора по електротехника и информатика от Калифорнийския университет в Ървайн Питър Бърк. В своя препринт той разказва по какъв начин благодарение на AI модели може да се сътвори пълноценна командно-управляваща станция за дрон, освен това ситуирана не на земята, както нормално, а непосредствено на борда на летателния уред.
По план, „ робот “ в плана се назовават незабавно два обекта. Първият е AI, който генерира програмния код, а вторият е дрон въз основата на Raspberry Pi Zero 2 W, който извършва този код.
Обикновено ръководството на полета се реализира посредством наземна станция – да вземем за пример, благодарение на стратегиите Mission Planner или QGroundControl, които се свързват с дрона по телеметричен канал. Тази система извършва функционалностите на промеждутъчен „ мозък “ – от обмисляне на задачите до проявление на картина в действително време. На борда на дрона работи фърмуер на ниско равнище (като Ardupilot), а за по-сложни задания дава отговор системата за самостоятелна навигация, да вземем за пример ROS.
Бърк сподели, че при грамотно слагане на дилемите, на AI моделите може да се разпореди написването на целия софтуерен комплекс – от взаимоотношението по MAVLink до построяването на уеб интерфейс. В резултат се получава WebGCS: уеб сървър, ситуиран на самата платка на дрона и осигуряващ цялостен цикъл на ръководство във въздуха. Потребителят може да се свърже с тази система по мрежата и да дава команди през браузъра, до момента в който устройството е в полет.
Проектът беше осъществен поетапно, посредством серия разнообразни AI принадлежности: Claude, Gemini, ChatGPT, както и профилирани среди за разработка като Cursor и Windsurf. В началната фаза на сесията с Claude бяха включени поръчки за писане на Python код за издигане на дрона на 15 метра, основаване на уеб страница с бутон за политане, проявление на карта с GPS позиция и опция за изтъкване на предназначение с клик. След това AI трябваше да генерира скрипт за инсталиране, включващ цялата файлова конструкция. Въпреки това, заради ограничавания контекстен прозорец, Claude не съумя да обработи цялата верига от поръчки.
Сесията с Gemini 2.5 се провали заради неточности в bash-скриптовете, а Cursor докара до работен първообраз, само че изискваше рефакторинг, защото размерът на кода надвишаваше лимитите на модела. Четвъртият опит с Windsurf се оказа сполучлив: той лиши 100 часа човешка работа за 2,5 седмици и приключи със основаването на 10 000 реда код. За съпоставяне, сходен по функционалност план Cloudstation се разработваше 4 години от няколко студенти.
Резултатът акцентира значимото ограничаване на актуалните AI модели – неспособността им дейно да се оправят с размери код, надвишаващи 10 000 реда.
Според Бърк, това е в сходство с предходно изследване, което демонстрира, че при модела Claude 3.5 Sonnet точността на LongSWEBench спада от 29% до 3% при увеличение на подтекста от 32K до 256K токена.
Въпреки футуристичния темперамент на плана, разработчиците са планували детайл на надзор: от самото начало в процеса е непокътната опцията за ръчна интервенция посредством авариен предавател. Това е належащо, като се има поради капацитетът на системите за самостоятелна навигация, който към този момент притегля вниманието на военните и промишлеността за тримерен AI.
От компанията Geolava нарекоха опита на Бърк знаков: съгласно нея, автономността на командния център в небето отваря пътя към нова парадигма на пространствения AI, в която датчиците, планирането и вземането на решения се сплотяват в едно цяло в режим действително време. Дори отчасти автоматизирани платформи като Skydio към този момент стартират да трансформират метода към разбора на околната среда.
Специалистите също подчертаха, че главното тестване за сходни AI системи е устойчивостта към промени в изискванията, когато се трансформира ландшафтът, задачата или структурата на системата. Създаването на самопрограмируеми летящи платформи, способни да се приспособяват по време на задачата е стъпка към универсална самостоятелност, а не просто към тясно профилирана роботика.
Авторите на плана резервират внимателен оптимизъм. Както самичък Бърк съобщи, той се надява, че сюжетът от „ Терминатор “ ще остане в жанра на фантастиката. Но в ера, в която AI се учи да написа личен код и да го слага непосредствено в облаците (или на крилата на дронове) увереността в това понижава.
