Quá trình này bắt đầu với yêu cầu từ Bộ Quốc phòng Ukraine về xe bọc thép hoặc đạn. IDCC kiểm tra xem liệu có quốc gia hoặc tổ chức tài trợ nào có mặt hàng đó hay không, sau đó tạo quy trình để đưa chúng cho phía Ukraine. IDCC sẽ ghi lại những gì được yêu cầu, những gì đã được quyên góp và những gì đã nhận được. Các yêu cầu này cũng cho phép IDCC tính toán và theo dõi xem Ukraine đang sử dụng trang thiết bị viện trợ với tốc độ như thế nào.
Phía Ukraine liên tục và khẩn cấp yêu cầu cung cấp thêm vũ khí, khí tài. “Đó là một phần lý do tại sao bước tiếp theo là lấy một lượng lớn dữ liệu mà liên minh đang thu thập và phát triển các kỹ thuật dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) để đoán biết trước được nhu cầu đó”, ông Jared Summers, sĩ quan phụ trách công nghệ của Sư đoàn Không vận số 18 của Mỹ, người đang làm việc với IDCC ở Đức, giải thích.
Binh sĩ Ukraine nạp đạn pháo lên xe tăng tại khu vực chiến sự vùng Donetsk ngày 19/8. Ảnh: Gettty Images.
Ông Summers cho biết IDCC đang có kế hoạch phát triển các mô hình dự đoán từ dữ liệu hiện có. “Bạn có thể bắt đầu thấy tỷ lệ thất bại, hỏng hóc khi chúng tôi có đủ dữ liệu. Và chúng tôi thực sự có thể xây dựng mô hình đó mà không cần phải đầu tư vào thiết bị cảm biến (gắn trên các lô hàng)”, ông nói.
Biết khi nào một món đồ có thể bị vỡ là chìa khóa để biết khi nào cần thay thế. Ông Summers cho biết, các mô hình dự đoán nhu cầu của Ukraine đang trong quá trình phát triển và bày tỏ sự lạc quan thận trọng rằng chúng sẽ được đưa vào sử dụng từ cuối năm nay.
Khả năng dự đoán như vậy có thể tạo ra sự khác biệt quan trọng đối với Ukraine và các đồng minh phương Tây khi họ tìm cách đảm bảo rằng Ukraine có thể tiếp tục chấp nhận viện trợ và giao tranh với Nga trong suốt năm tới và xa hơn thế. Nó cũng có thể giúp giải quyết một số mối quan tâm của các nhà lập pháp Mỹ và những người khác về trách nhiệm giải trình đối với các khoản viện trợ.
Quân nhân Ukraine bên trong lựu pháo tự hành 155 mm Krab của Ba Lan tại khu vực Donetsk ngày 29/8. Ảnh: Getty Images.