随着俄罗斯和乌克兰边境重兵集结，美军情报分析人员每天必须从海量的卫星图片中，寻找和计算车辆、导弹和补给卡车数量，评估实际入侵的可能性，为了降低分析人员的工作量，便找上专门以AI算法分析卫星图像的Orbital Insight公司协助。
Orbital Insight是一间位于加州帕罗奥图（Palo Alto）的地理分析公司，使用一套称为Orbital Insight GO的AI演算平台，接收卫星、无人机、飞行气球、手机定位信号和船舶定位系统等图像和信息，分析人类活动模式。
“军事情报官没有时间关注所有可疑目标，只能专注在最优先的前线人员和武器移动，但大后方看似平常的货车、火车和船只移动，对于分析敌方整体调度相当重要。”Orbital Insight的地理空间分析师Patrick Podejko表示，该公司目前协助观测分析全球超过8,100个机场，数千个港口和各种实验场地的日常活动。
以目前俄乌边境的情势来说，Orbital Insight的算法帮助美军分析俄罗斯后方众多任务厂、兵营、补给站，以及公路、铁路和港口的调动和运输，来观察俄军后勤补给线路的创建情形，因为大规模入侵势必会先有大规模的补给调动，而补给线活动的强度，能够预测目前集结在边境的十余万大军，是会真的大举进攻，还是只会进行演习。
Podejko也表示，该公司近期为AI平台增加了不明船只关注功能，针对特意将船舶定位系统（AIS）关闭的可疑船只，进行标定记录，并从这些可疑船只的AIS开关记录进行航道推算，在标定为可疑的情况下，也可主动警告分析师注意。
但目前AI算法也有局限，对于图像过少的机密目标，例如敌方导弹发射井、发射车或无人机等，缺乏足够的资料学习，会使AI无法发现这些机密目标的移动情况，目前美军与众AI企业的解决方案，是通过计算机合成资料（Synthetic Data）方式，让AI用少量的卫星或无人机照片，自行模拟计算目标物的3D图像。
但目前这项技术仍在发展阶段，准确率还相当不稳定，因此目前AI算法还是只能协助一般目标的关注分析，机密或敏感目标的识别，仍然必须依赖训练有素的情报分析师以肉眼进行。
（首图来源：视频截屏）