סטארטאפ הנתמך על ידי נאט"ו מתאים בינה מלאכותית כך שמל"טים צבאיים קטנים יוכלו לזהות, לזהות ולתקוף מטרות ללא פקודות אנושיות ישירות, על פי דו"ח מפורט של Ars Technica. החברה, Scaleout Systems, הדגימה תחמושת משוטטת התומכת בינה מלאכותית שתעדפה באופן אוטונומי את מה שהיא חשבה כמטרה בעלת הערך הגבוה ביותר בשדה קרב וטסה אליה כדי להפיל חומר נפץ - סימן לכמה מהר התמקדות אוטונומית עוברת מעבודות מחקר לתוכניות הגנה אירופאיות.
אנדראס הלנדר, מייסד משותף ומנכ"ל Scaleout Systems, אמר ל-Ars שהטכנולוגיה נועדה לתת לבעלי ברית של נאט"ו יתרון על ידי הפעלת נתוני חיישנים בקצה שדה הקרב. For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
מטלמטריית משאיות לשדה הקרב
Scaleout Systems נוסדה בשנת 2018 על ידי חוקרים מאוניברסיטת אופסלה בשבדיה, וההתמקדות המקורית שלה הייתה רחוקה מתעשיית הנשק: הדרכה ופריסה של מודלים של למידת מכונה ישירות על חומרה בתוך משאיות מסחריות וכלי רכב אחרים. זה השתנה לאחר שרוסיה השיקה את הפלישה בקנה מידה מלא לאוקראינה בשנת 2022, כאשר החברה פנתה לכיוון יישומי הגנה.
"עם המלחמה באוקראינה ועולם משתנה, הבנו שהטכנולוגיה הזו יכולה להיות חשובה מאוד כדי להפעיל נתוני קצה ונתוני חיישנים ללמידת מכונה כדי לוודא שבעלי ברית נאט"ו מצאו את היתרון האסטרטגי הזה", אמר הלנדר לארס.
החברה נבחרה בשנת 2025 להצטרף ל-NATO Defense Innovator Accelerator עבור תוכנית האתגרים של צפון האוקיינוס האטלנטי (DIANA), שם היא עבדה על פרויקט בשם Federated Aerial Intelligence for Recon. המאמץ מתאים מודלים של למידת מכונה עבור חומרת מחשוב הקצה שנמצאת על רחפנים, טאבלטים של טייס מל"טים ועמדות פיקוד בשטח - חומרה שכפי שסיפר Hellander ל-Ars, נעה בין התקנים משובצים קטנים לתחנות עבודה קצה חזקות.
למידה מאוחדת בקו החזית
הגישה של Scaleout שונה מספר המשחקים של מודל הגבול של OpenAI או Anthropic. במקום מודלים מרכזיים גדולים, החברה משתמשת במודלים רזים יותר של למידת מכונה המריצים משימות ראייה ממוחשבת ישירות על חומרת מזל"ט. המל"טים עוזרים למפעילים בזיהוי מטרות בזמן שהמצלמות והחיישנים שלהם אוספים נתונים משדה הקרב, ואז חולקים לסירוגין עדכונים סלקטיביים עם צמתי מחשוב במחלקה המקומית או במטה החברה - מבלי להעביר נתונים גולמיים רגישים.
אותם צמתי מטה מאמנים מחדש את המודלים על נתונים מצטברים ממקורות מרובים ודוחפים את היכולות המעודכנות בחזרה אל מכשירי הקצה כאשר התנאים מאפשרים זאת. היתרון הוא יכולת הסתגלות: "ייתכן שהדגמים אומנו בסביבה מדברית, ואם ננסה לפרוס אותם בסביבה עירונית, הם לא יצליחו", אמר הלנדר לארס. הוא טען שמודלים שממשיכים ללמוד ולהשתפר מנתוני חיישני שדה הקרב במהלך פעולה אחת מייצגים "יתרון בר קיימא".
ביוני, Scaleout בדקה את הרעיון בבסיס חיל האוויר השוודי באופסלה, שם הצבא השוודי כבר מחזיק ברישיון לפלטפורמת התוכנה של החברה. ההדגמה הראתה שצומת מחשוב שנפרס קדימה יכול להמשיך להריץ תהליכי AI משלו ותהליכי למידה אקטיבית גם לאחר איבוד קשר עם צומת מרכזי במעבדה של החברה, ולסנכרן את העדכונים המלומדים שלו ברגע שהחיבור חזר. הלנדר אמר לארס שהאסטרטגיה הפדראלית הזו יכולה בסופו של דבר להתרחב על פני אזורים שלמים, וציינה, "באופן עקרוני, אתה יכול לפתוח שיתוף פעולה בין המדינות החברות בנאט"ו.
אלמה: תחמושת נודדת אוטונומית
היישום המשמעותי ביותר הוא השתתפותה של Scaleout בפרויקט Affordable Loitering Modular Ammunition (ALMA), בראשות BAE Systems Bofors, שמטרתו לפתח מזל"ט קמיקזה אוטונומי בעלות נמוכה. קונספט ALMA הוצג לראשונה בפומבי באירוע Winter Demo 2026 בשוודיה בינואר.
במהלך ההפגנה ההיא, מזל"ט "זיהה, זיהה ומאתר גיאוגרפי את כל האיומים הפוטנציאליים באמצעות AI", על פי מצגת של Scaleout Systems שצוטטה על ידי Ars. "כל הנתונים מטופלים על ידי מחשוב מובנה ייעודי, המאפשר למערכת לפעול בזמן אמת ללא כל עיבוד חיצוני".
לאחר מכן, המל"ט תיעדף אוטומטית את היעד בעל הערך הגבוה ביותר כפי שהוגדר במשימתו - במקרה זה, רכב הנדסי משוריין - טס אליו והפיל חומר נפץ. ארס דיווח כי מפעיל אנושי עדיין יכול לשלוט ולכוון את המל"ט, אך המל"ט ביצע את המשימה בכוחות עצמו ללא פקודות אנושיות ישירות. הלנדר אמר לארס שהחברה בנתה גם תפיסת מעקב וסיור מתפקדת שהודגמה בפומבי בשוודיה.
למה Edge AI חשוב במלחמה מודרנית
הדחיפה לעבר AI על הסיפון משקפת את המציאות של קונפליקטים עכשוויים. לוחמה אלקטרונית ושיבוש אויב מפריעים לעתים קרובות לתקשורת, וזו אחת הסיבות לכך שמספר הולך וגדל של מל"טים צבאיים אוקראינים כבר משלבים בינה מלאכותית בעיצובי קמיקזה זולים. Ars ציין גם שהסתמכות על מרכזי נתונים מרכזיים להפעלת מודלים של בינה מלאכותית נראית מסוכנת יותר בתקופה שבה מרכזי נתונים גדולים היו ממוקדים והושמדו במהלך המלחמה בין ארה"ב לאיראן.
מודלים מקומיים של AI הפועלים באופן עצמאי - ללא מגע רציף עם שרת מרוחק - ממשיכים לעבוד כאשר הקישורים יורדים, וזה בדיוק התרחיש שמתכננים צבאיים מודאגים ממנו.
הדיון הרחב יותר על כלי נשק אוטונומיים
הפגנת ALMA נוחתת בעיצומו של ויכוח בינלאומי לא פתור על נשק אוטונומי קטלני, כאשר שאלת המפתח היא עד כמה פיקוח אנושי חייב להישאר במעגל כאשר מכונות בוחרות ומעורבות מטרות. בהפגנות הפומביות של Scaleout, מפעיל אנושי שמר על היכולת לשלוט ולכוון את המל"ט, והחברה ממסגרת את הטכנולוגיה שלה כתמיכה בהחלטה עבור צבאות נאט"ו. מה שהדגמה של ינואר הראתה, עם זאת, הוא שמחזור המשימה המלא - זיהוי, זיהוי, תעדוף, תקיפה - יכול כעת לרוץ על מחשוב מובנה של מזל"ט בעלות נמוכה ללא עיבוד חיצוני.
כפי שמבהיר הדו"ח של Ars Technica, אבני הבניין של יכולת התקפה אוטונומית אינם מוגבלים עוד לתוכניות המסווגות של המעצמות הגדולות. הם נאספים על ידי סטארט-אפים, מואצים באמצעות ערוצי חדשנות של נאט"ו ומוצגים בפומבי - התפתחות שתומכי בקרת נשק ומתכננים צבאיים כאחד יצפו מקרוב.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
