AI Agents Engineering: AI-агенти на Google ADK 2.0 + Go SDK ➡️
Марія БровінськаШІ
9 вересня 2026, 09:33
2026-09-09
Українська компанія AEROSTRATEG розробляє AI-платформу для аерокосмічної та оборонної інженерії — вже працює з 12 підприємствами ОПК
Українська deeptech-компанія AEROSTRATEG, заснована в Києві в січні 2026 року, розробляє Ares Core — AI-native платформу для інженерів аерокосмічної та оборонної галузі. За словами директора компанії Володимира Мітасова, продукт уже тестують 12 українських підприємств оборонно-промислового комплексу, а компанія має дві підписані комерційні SaaS-ліцензії та готує ще дві інсталяції локальних апаратно-програмних комплексів для промислових замовників.
Українська deeptech-компанія AEROSTRATEG, заснована в Києві в січні 2026 року, розробляє Ares Core — AI-native платформу для інженерів аерокосмічної та оборонної галузі. За словами директора компанії Володимира Мітасова, продукт уже тестують 12 українських підприємств оборонно-промислового комплексу, а компанія має дві підписані комерційні SaaS-ліцензії та готує ще дві інсталяції локальних апаратно-програмних комплексів для промислових замовників.
Як виникла ідея
Поштовхом до створення Ares Core стало знайомство команди з німецькою компанією LEAP 71 та її системою Noyron улітку 2025 року — вона показала альтернативний до чат-ботів напрям застосування ШІ: не робота з текстом, а computational engineering і створення фізичних об'єктів. Це спонукало засновників поєднати сучасний AI stack із власною експертизою в aerospace та defense engineering.
У компанії наголошують: Ares Core — не конкурент ChatGPT, Claude чи Gemini і не «файнтюн» готової моделі. Універсальні мовні моделі оптимізовані для роботи з текстом, тоді як інженеру потрібна система, здатна коректно оперувати вимогами, нормативною документацією, формулами, геометрією та результатами симуляцій — тобто даними, де ймовірнісна генерація LLM створює ризик помилок. Тому в архітектурі Ares Core мовна модель відповідає лише за інтерпретацію задачі, пошук і reasoning, а самі числові розрахунки виконують окремі детерміновані обчислювальні інструменти на Python, результати яких проходять окремий етап верифікації.
Технологія: від GraphRAG до власних foundation-моделей
Технічно поточна версія, Ares Core 1.0, розповів dev.ua Мітасов, — це agentic GraphRAG-система з гібридним пошуком (поєднання BM25 та семантичного/векторного пошуку), спеціалізованою базою знань і окремим шаром детермінованих обчислень. Паралельно компанія розвиває knowledge graphs та прямі інтеграції з інженерним софтом — наразі із SolidWorks, у планах ANSYS і MATLAB.
Дорожня карта продукту виглядає так:
Ares Core 1.0 (поточна версія) — AI, що знаходить, аналізує й пояснює інженерну інформацію, допомагає з розрахунками та пошуком варіантів.
Ares Core 2.0 — власні спеціалізовані foundation-моделі для engineering domain, що поєднають мовне моделювання з physics-aware обчисленнями.
Ares Core 3.0 — довгострокова мета компанії: Artificial General Engineer (AGE), система, здатна самостійно декомпозувати вимоги, генерувати й оцінювати варіанти дизайну, запускати симуляції та формувати validated digital twin виробу.
База знань і безпека даних
Компанія, за словами Мітасова, формує власний спеціалізований технічний корпус із наукових публікацій, стандартів, дисертацій і довідників — збір матеріалів розпочався ще у 2022–2023 роках, а системного характеру процес набув із 2025-го. Для складних інженерних документів (з формулами, таблицями, кресленнями) використовується спеціалізований OCR. Дані розділені на класи — відкриті матеріали, ліцензований контент, власні та партнерські дані, дані замовників — щоб proprietary-інформація одного клієнта не потрапляла в спільний корпус.
Для оборонного сектору в AEROSTRATEG роблять акцент не на «відсутності фільтрів», а на контролі: продукт можна розгорнути в закритому контурі підприємства (air-gapped environment) — з ізоляцією даних, рольовим контролем доступу, аудитом дій і без підключення до зовнішнього інтернету. Типове первинне впровадження такого локального комплексу займає близько місяця залежно від обсягу даних клієнта та вимог з інформаційної безпеки.
Один із кейсів, який наводить компанія, — застосування Ares Core 1.0 у глибокій модернізації складного виробу протиповітряної оборони: інженерна група опрацювала через систему 95 прикладних розрахункових запитів, використовуючи її для пошуку технічної інформації та порівняння варіантів рішень, що, за оцінкою команди, суттєво скоротило частину попереднього інженерного дослідження.
Бізнес-модель і фінансування
AEROSTRATEG використовує гібридну модель монетизації — SaaS-доступ через хмарну інфраструктуру компанії та enterprise on-premise/air-gap постачання апаратно-програмного комплексу під ключ. Для підприємства ОПК SaaS-підписка в середньому коштує $5 000–10 000 на місяць, залежно від обсягу даних, кількості інженерів та рівня інтеграції.
У розробку продукту вже інвестовано понад $400 000 власних коштів засновників, отриманих з іншого бізнесу компанії, — переважно на фонд оплати праці, R&D та технологічну інфраструктуру. Зараз компанія залучає зовнішній капітал і грантове фінансування для переходу до розробки Ares Core 2.0.
Команда
У команді 15 спеціалістів, об'єднаних у два напрями: AI/software-відділ (архітектори GraphRAG-систем, ML-інженери, backend-розробники) та R&D-відділ (інженери-конструктори, фахівці з міцності та аеродинаміки, значною мірою — випускники спеціальності «Авіаційна та ракетно-космічна техніка»).
Мітасов каже, що Ares Core будують за принципом human-in-the-loop — система бере на себе рутину (пошук інформації, аналіз нормативів, первинний синтез варіантів), але фінальне інженерне рішення й відповідальність за виріб залишаються за людиною.
Плани розвитку
Пріоритетний ринок для компанії — український aerospace- та defense-сектор; після валідації продукту в Україні AEROSTRATEG розглядає вихід у країни-партнери та dual-use сегменти (UAV, робототехніка, промислова інженерія, енергетика). Вихід на міжнародні ринки компанія планує здійснювати виключно в межах чинного законодавства та експортного контролю.
Компанія розвиває партнерства за чотирма напрямами — технологічні партнери (GPU та compute-інфраструктура), партнери зі знань (профільні університети та наукові установи, серед орієнтирів — КПІ та ХАІ), індустріальні партнери (оборонні та aerospace-підприємства) і капітальні партнери (стратегічні інвестори). У компанії зазначають, що принципово не співпрацюють із суб'єктами, пов’язаними з державою-агресором, капіталом незрозумілого походження, або структурами, які не можуть забезпечити належний захист оборонної інформації.
Український військовий розробив програму для роботи з координатами — миттєва конвертація, швидкий перегляд та масові позначки. Як працює система «Степан»
«Чи є у мене талант, якщо комп’ютер може імітувати мене?». Штучний інтелект пише книги авторам Amazon Kindle. The Verge поспілкувався з авторами та виявив багато цікавого
Письменники-романісти використовують штучний інтелект для створення своїх творів. Видання про технології The Verge поспілкувалося з письменницею Дженніфер Лепп, яка випускає нову книгу кожні дев’ять тижнів, й дізналося про те, як працює штучний інтелект для написання романів. Наводимо адаптований переклад статті.
Хочете повідомити важливу новину? Пишіть у Telegram-бот
Головні події та корисні посилання в нашому Telegram-каналі