Ukraine er vidne til udviklingen af AI-systemer til droneoperationer, da landet søger en teknologisk fordel i krigsførelse. Disse AI-aktiverede droner har til formål at bekæmpe signal forstyrrelser fra russerne og tillade større grupper af ubemandede luftfartøjer (UAV'er) at operere. Udviklingen af AI-droneteknologi i Ukraine fokuserer på visuelle systemer til måleidentifikation og navigation samt komplekse programmer, der gør det muligt for UAV'er at arbejde i sammenhængende sværme. Swarmer, et ukrainsk firma, arbejder på software, der forbinder droner i et netværk, hvilket tillader øjeblikkelig implementering af beslutninger på tværs af gruppen. Swarmers administrerende direktør, Serhiy Kupriienko, mener, at opskalering af operationer med menneskelige piloter bliver upraktisk, hvilket gør AI afgørende for effektiv styring af drone sværme. Teknologien, der udvikles af Swarmer, kaldet Styx, tillader koordination mellem rekognoscerings- og angrebsdroner, hvilket gør det muligt for hver drone at planlægge sine egne bevægelser og forudsige andre i sværmen. Implementeringen af AI i droneoperationer er ikke uden sine udfordringer. Bekymringer om de etiske konsekvenser af våbensystemer uden menneskelig dømmekraft er blevet udtrykt.

Ikke desto mindre bliver AI allerede brugt i Ukraines langdistance droneangreb og har vist lovende resultater i målretning mod militære faciliteter og olieraffinaderier inde i Rusland. Behovet for AI-aktiverede droner er blevet mere kritisk, da begge sider i konflikten implementerer Elektronisk Krigsførelse (EW) systemer for at forstyrre signaler mellem piloter og droner. Signalforstyrrelser har betydeligt påvirket succesraterne for droner, især de små og billige FPV-droner, der bruges til at målrette fjendtlige køretøjer. For at modvirke EW-truslen udvikler droneproducenter funktioner, der gør det muligt for droner at låse sig fast på mål gennem deres kameraer og derved effektivt ophæve virkningen af forstyrrelser. Udviklingen af billige AI-målretningssystemer for droner er afgørende i Ukraine. Målet er at implementere disse systemer bredt langs den 1. 000 km lange frontlinje, hvor et stort antal FPV-droner anvendes ugentligt. Ved at køre AI-programmer på overkommelige enheder som Raspberry Pi kan omkostningerne ved at implementere et simpelt målretningssystem holdes så lave som $150 pr. drone.