AI Agents Engineering: AI-агенти на Google ADK 2.0 + Go SDK ➡️

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.

Залишити коментар
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.

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.

Двоє українських айтівців створили трекер для спільного відстеження дій разом із партнером чи другом. Як працює Habit Tracker — Us+
Двоє українських айтівців створили трекер для спільного відстеження дій разом із партнером чи другом. Як працює Habit Tracker — Us+
По темi
Двоє українських айтівців створили трекер для спільного відстеження дій разом із партнером чи другом. Як працює Habit Tracker — Us+
Український військовий розробив програму для роботи з координатами — миттєва конвертація швидкий перегляд та масові позначки. Як працює система «Степан»
Український військовий розробив програму для роботи з координатами — миттєва конвертація, швидкий перегляд та масові позначки. Як працює система «Степан»
По темi
Український військовий розробив програму для роботи з координатами — миттєва конвертація, швидкий перегляд та масові позначки. Як працює система «Степан»
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
По темi
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
Читайте також
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
1 коментар
Штучний інтелект почав озвучувати фільми на MEGOGO
Штучний інтелект почав озвучувати фільми на MEGOGO
Штучний інтелект почав озвучувати фільми на MEGOGO
6 коментарів
Штучний інтелект навчився реставрувати старі фотографії, перетворюючи їх на якісні зображення: відео
Штучний інтелект навчився реставрувати старі фотографії, перетворюючи їх на якісні зображення: відео
Штучний інтелект навчився реставрувати старі фотографії, перетворюючи їх на якісні зображення: відео
2 коментарі
«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
«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
«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

Обговорення
Коментарів поки немає.