একটি ন্যাটো-সমর্থিত স্টার্টআপ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে খাপ খাইয়ে নিচ্ছে যাতে ছোট সামরিক ড্রোন সরাসরি মানুষের নির্দেশ ছাড়াই লক্ষ্যবস্তু সনাক্ত করতে, সনাক্ত করতে এবং আক্রমণ করতে পারে, আর্স টেকনিকার একটি বিশদ প্রতিবেদন অনুসারে। কোম্পানি, Scaleout Systems, একটি AI-সক্ষম লোটারিং যুদ্ধাস্ত্র প্রদর্শন করেছে যা স্বায়ত্তশাসিতভাবে যুদ্ধক্ষেত্রে সর্বোচ্চ-মূল্যের লক্ষ্য হিসাবে বিবেচিত জিনিসটিকে অগ্রাধিকার দেয় এবং একটি বিস্ফোরক ড্রপ করার জন্য এটিতে উড়ে যায় - এটির একটি চিহ্ন যে স্বায়ত্তশাসিত লক্ষ্যবস্তু কত দ্রুত গবেষণাপত্র থেকে ইউরোপীয় প্রতিরক্ষা প্রোগ্রামগুলিতে চলে যাচ্ছে।
স্কেলআউট সিস্টেমের সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও আন্দ্রেয়াস হেলান্ডার আর্সকে বলেছেন যে প্রযুক্তিটি ন্যাটো মিত্রদের যুদ্ধক্ষেত্রের প্রান্তে সেন্সর ডেটা কার্যকর করার মাধ্যমে একটি প্রান্ত দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
ট্রাক টেলিমেট্রি থেকে যুদ্ধক্ষেত্রে
2018 সালে সুইডেনের উপসালা ইউনিভার্সিটির গবেষকরা Scaleout Systems প্রতিষ্ঠা করেছিলেন, এবং এর মূল ফোকাস অস্ত্র শিল্প থেকে অনেক দূরে ছিল: বাণিজ্যিক ট্রাক এবং অন্যান্য যানবাহনের ভিতরের হার্ডওয়্যারে সরাসরি মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন। 2022 সালে রাশিয়া ইউক্রেনে তার পূর্ণ-স্কেল আক্রমণ শুরু করার পরে, যখন কোম্পানিটি প্রতিরক্ষা অ্যাপ্লিকেশনের দিকে অগ্রসর হয়েছিল তখন এটি পরিবর্তিত হয়েছিল।
"ইউক্রেনের যুদ্ধ এবং একটি পরিবর্তনশীল বিশ্বের সাথে, আমরা বুঝতে পেরেছি যে ন্যাটো মিত্ররা সেই কৌশলগত সুবিধা খুঁজে পেয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য মেশিন লার্নিংয়ের জন্য প্রান্ত ডেটা এবং সেন্সর ডেটা কার্যকর করার জন্য এই প্রযুক্তিটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে," হেলান্ডার আর্সকে বলেছেন৷
কোম্পানিটি 2025 সালে উত্তর আটলান্টিক (DIANA) চ্যালেঞ্জ প্রোগ্রামের জন্য ন্যাটোর প্রতিরক্ষা উদ্ভাবক অ্যাক্সিলারেটরে যোগদানের জন্য নির্বাচিত হয়েছিল, যেখানে এটি ফেডারেটেড এরিয়াল ইন্টেলিজেন্স ফর রিকন নামে একটি প্রকল্পে কাজ করেছে। প্রচেষ্টাটি ড্রোন, ড্রোন পাইলট ট্যাবলেট এবং ফিল্ড কমান্ড পোস্টে পাওয়া এজ কম্পিউটিং হার্ডওয়্যারের জন্য মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে অভিযোজিত করে — হার্ডওয়্যার যা, হেলান্ডার আর্সকে বলেছিল, ছোট এম্বেডেড ডিভাইস থেকে শক্তিশালী প্রান্ত ওয়ার্কস্টেশন পর্যন্ত বিস্তৃত।
ফ্রন্ট লাইনে ফেডারেটেড লার্নিং
স্কেলআউটের পদ্ধতি ওপেনএআই বা অ্যানথ্রপিকের ফ্রন্টিয়ার-মডেল প্লেবুক থেকে আলাদা। বৃহৎ কেন্দ্রীভূত মডেলের পরিবর্তে, কোম্পানি লিনিয়ার মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে যা সরাসরি ড্রোন হার্ডওয়্যারে কম্পিউটার ভিশন টাস্ক চালায়। ড্রোনগুলি অপারেটরদের লক্ষ্য সনাক্তকরণে সহায়তা করে যখন তাদের ক্যামেরা এবং সেন্সর যুদ্ধক্ষেত্রের ডেটা সংগ্রহ করে, তারপরে সংবেদনশীল কাঁচা ডেটা প্রেরণ না করেই - স্থানীয় প্লাটুন বা কোম্পানির সদর দফতরে কম্পিউটিং নোডগুলির সাথে মাঝে মাঝে নির্বাচনী আপডেটগুলি ভাগ করে।
এই হেডকোয়ার্টার নোডগুলি একাধিক উত্স থেকে সমষ্টিগত ডেটার উপর মডেলগুলিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেয় এবং যখন পরিস্থিতি অনুমতি দেয় তখন আপডেট করা ক্ষমতাগুলিকে প্রান্ত ডিভাইসগুলিতে ফিরিয়ে আনে৷ সুবিধা হল অভিযোজনযোগ্যতা: "মডেলগুলি একটি মরুভূমির পরিবেশে প্রশিক্ষিত হতে পারে, এবং যদি আমরা তাদের একটি শহুরে পরিবেশে স্থাপন করার চেষ্টা করি, তবে তারা ভাল পারফর্ম করতে যাচ্ছে না," হেলান্ডার আর্সকে বলেছিলেন। তিনি যুক্তি দিয়েছিলেন যে মডেলগুলি যেগুলি একটি একক অপারেশনের সময় যুদ্ধক্ষেত্রের সেন্সর ডেটা থেকে শেখা এবং উন্নতি করতে থাকে তা একটি "টেকসই সুবিধা" উপস্থাপন করে।
জুন মাসে, স্কেলআউট উপসালার একটি সুইডিশ বিমান বাহিনী ঘাঁটিতে ধারণাটি পরীক্ষা করে, যেখানে সুইডিশ সামরিক বাহিনী ইতিমধ্যে কোম্পানির সফ্টওয়্যার প্ল্যাটফর্মের জন্য একটি লাইসেন্স ধারণ করে। প্রদর্শনে দেখা গেছে যে একটি ফরওয়ার্ড-নিয়োজিত কম্পিউটিং নোড কোম্পানির ল্যাবে একটি কেন্দ্রীয় নোডের সাথে যোগাযোগ হারানোর পরেও তার নিজস্ব AI অনুমান এবং সক্রিয়-শিক্ষার প্রক্রিয়া চালিয়ে যেতে পারে, সংযোগ ফিরে আসার পরে তার শেখা আপডেটগুলি সিঙ্ক করে। হেলান্ডার আর্সকে বলেছিলেন যে এই ফেডারেটেড কৌশলটি শেষ পর্যন্ত পুরো অঞ্চল জুড়ে স্কেল করতে পারে, উল্লেখ করে, "নীতিগতভাবে, আপনি ন্যাটো সদস্য রাষ্ট্রগুলির মধ্যে সহযোগিতা আনলক করতে পারেন।"
আলমা: একটি স্বায়ত্তশাসিত লোটারিং যুদ্ধাস্ত্র
সবচেয়ে ফলপ্রসূ অ্যাপ্লিকেশন হল সাশ্রয়ী মূল্যের লোইটারিং মডুলার অ্যামুনিশন (ALMA) প্রকল্পে Scaleout-এর অংশগ্রহণ, যার নেতৃত্বে BAE Systems Bofors, যার লক্ষ্য একটি কম খরচে স্বায়ত্তশাসিত কামিকাজে ড্রোন তৈরি করা। ALMA ধারণাটি প্রথম জানুয়ারিতে সুইডেনে একটি শীতকালীন ডেমো 2026 ইভেন্টে সর্বজনীনভাবে প্রদর্শিত হয়েছিল।
সেই প্রদর্শনের সময়, একটি ড্রোন স্বায়ত্তশাসিতভাবে "এআই ব্যবহার করে সমস্ত সম্ভাব্য দাগযুক্ত হুমকিগুলি সনাক্ত করে [এডি], সনাক্ত করে এবং ভূ-নির্দেশ [ডি] করে"। "সমস্ত ডেটা ডেডিকেটেড অনবোর্ড কম্পিউটিং দ্বারা পরিচালিত হয়, যা সিস্টেমকে কোনো বাহ্যিক প্রক্রিয়াকরণ ছাড়াই রিয়েল-টাইমে সঞ্চালনের অনুমতি দেয়।"
ড্রোন তারপর স্বয়ংক্রিয়ভাবে তার মিশন দ্বারা সংজ্ঞায়িত সর্বোচ্চ-মূল্যের লক্ষ্যকে অগ্রাধিকার দেয় - এই ক্ষেত্রে, একটি সাঁজোয়া প্রকৌশল যান - এটিতে উড়ে যায় এবং একটি বিস্ফোরক ফেলে দেয়। আরস রিপোর্ট করেছে যে একজন মানব অপারেটর এখনও ড্রোনটিকে নিয়ন্ত্রণ করতে এবং পরিচালনা করতে পারে, তবে ড্রোনটি সরাসরি মানব নির্দেশ ছাড়াই মিশনটি নিজেরাই চালিয়েছিল। হেলান্ডার আর্সকে বলেন, কোম্পানিটি সুইডেনে প্রকাশ্যে প্রদর্শিত একটি কার্যকরী নজরদারি এবং পুনরুদ্ধার ধারণাও তৈরি করেছে।
আধুনিক যুদ্ধে কেন এজ এআই গুরুত্বপূর্ণ
অনবোর্ড এআই-এর দিকে ধাক্কা বর্তমান দ্বন্দ্বের বাস্তবতাকে প্রতিফলিত করে। বৈদ্যুতিন যুদ্ধ এবং শত্রুর জ্যামিং প্রায়শই যোগাযোগে হস্তক্ষেপ করে, যার একটি কারণ হল ক্রমবর্ধমান সংখ্যক ইউক্রেনীয় সামরিক ড্রোন ইতিমধ্যেই সস্তা কামিকাজে ডিজাইনে AI-কে অন্তর্ভুক্ত করেছে। আরস আরও উল্লেখ করেছেন যে AI মডেলগুলি চালানোর জন্য কেন্দ্রীভূত ডেটা সেন্টারের উপর নির্ভর করা এমন সময়ে ঝুঁকিপূর্ণ দেখায় যখন মার্কিন এবং ইরানের মধ্যে যুদ্ধের সময় বড় ডেটা সেন্টারগুলিকে লক্ষ্যবস্তু এবং ধ্বংস করা হয়েছে।
স্থানীয় AI মডেলগুলি যেগুলি স্বাধীনভাবে কাজ করে — দূরবর্তী সার্ভারের সাথে অবিচ্ছিন্ন যোগাযোগ ছাড়াই — লিঙ্কগুলি ডাউন হয়ে গেলে কাজ করা চালিয়ে যান, যা সামরিক পরিকল্পনাকারীরা বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই চিন্তিত।
স্বায়ত্তশাসিত অস্ত্র নিয়ে ব্যাপক বিতর্ক
ALMA প্রদর্শনটি প্রাণঘাতী স্বায়ত্তশাসিত অস্ত্র নিয়ে একটি অমীমাংসিত আন্তর্জাতিক বিতর্কের মাঝখানে অবতরণ করে, যেখানে মূল প্রশ্নটি হল যে মেশিনগুলি লক্ষ্য নির্বাচন এবং নিযুক্ত করার সময় কতটা মানব তদারকি লুপে থাকতে হবে। স্কেলআউটের পাবলিক বিক্ষোভে, একজন মানব অপারেটর ড্রোনকে নিয়ন্ত্রণ ও নির্দেশ করার ক্ষমতা ধরে রেখেছে এবং কোম্পানিটি তার প্রযুক্তিকে ন্যাটো সামরিক বাহিনীর সিদ্ধান্ত সমর্থন হিসাবে তৈরি করেছে। জানুয়ারী ডেমো যা দেখিয়েছে, তা হল, সম্পূর্ণ মিশন চক্র — সনাক্ত করা, সনাক্ত করা, অগ্রাধিকার দেওয়া, স্ট্রাইক — এখন বাহ্যিক প্রক্রিয়াকরণ ছাড়াই একটি কম খরচের ড্রোনের অনবোর্ড কম্পিউটিংয়ে চলতে পারে।
যেমন আরস টেকনিকার রিপোর্ট স্পষ্ট করে, স্বায়ত্তশাসিত আক্রমণ ক্ষমতার বিল্ডিং ব্লকগুলি আর বড় শক্তির শ্রেণীবদ্ধ প্রোগ্রামের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। তারা স্টার্টআপ দ্বারা একত্রিত হচ্ছে, NATO উদ্ভাবন চ্যানেলের মাধ্যমে ত্বরান্বিত করা হচ্ছে, এবং জনসমক্ষে প্রদর্শন করা হচ্ছে — এমন একটি উন্নয়ন যা অস্ত্র-নিয়ন্ত্রণ আইনজীবী এবং সামরিক পরিকল্পনাকারীরা একইভাবে ঘনিষ্ঠভাবে পর্যবেক্ষণ করবে।
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
