Ars Technica की एक विस्तृत रिपोर्ट के अनुसार, नाटो समर्थित स्टार्टअप कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपना रहा है ताकि छोटे सैन्य ड्रोन सीधे मानव आदेशों के बिना लक्ष्य का पता लगा सकें, पहचान सकें और हमला कर सकें। कंपनी, स्केलआउट सिस्टम्स ने एक एआई-सक्षम आवारा गोला-बारूद का प्रदर्शन किया, जो युद्ध के मैदान में सबसे अधिक मूल्यवान लक्ष्य को स्वायत्त रूप से प्राथमिकता देता है और एक विस्फोटक गिराने के लिए उस पर उड़ान भरता है - यह इस बात का संकेत है कि अनुसंधान पत्रों से यूरोपीय रक्षा कार्यक्रमों में स्वायत्त लक्ष्यीकरण कितनी तेजी से बढ़ रहा है।
स्केलआउट सिस्टम्स के सह-संस्थापक और सीईओ एंड्रियास हेलैंडर ने एर्स को बताया कि तकनीक को युद्ध के मैदान के किनारे सेंसर डेटा को संचालित करके नाटो सहयोगियों को बढ़त देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
ट्रक टेलीमेट्री से युद्धक्षेत्र तक
स्केलआउट सिस्टम्स की स्थापना 2018 में स्वीडन में उप्साला विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा की गई थी, और इसका मूल फोकस हथियार उद्योग से बहुत दूर था: वाणिज्यिक ट्रकों और अन्य वाहनों के अंदर सीधे हार्डवेयर पर मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करना और तैनात करना। 2022 में रूस द्वारा यूक्रेन पर पूर्ण पैमाने पर आक्रमण शुरू करने के बाद यह बदल गया, जब कंपनी ने रक्षा अनुप्रयोगों की ओर रुख किया।
हेलैंडर ने एर्स को बताया, "यूक्रेन में युद्ध और बदलती दुनिया के साथ, हमने महसूस किया कि मशीन लर्निंग के लिए एज डेटा और सेंसर डेटा को संचालित करने के लिए यह तकनीक बहुत महत्वपूर्ण हो सकती है ताकि नाटो सहयोगियों को रणनीतिक लाभ मिल सके।"
कंपनी को 2025 में नॉर्थ अटलांटिक (DIANA) चैलेंज प्रोग्राम के लिए NATO के डिफेंस इनोवेटर एक्सेलेरेटर में शामिल होने के लिए चुना गया था, जहां इसने फेडरेटेड एरियल इंटेलिजेंस फॉर रिकॉन नामक प्रोजेक्ट पर काम किया है। यह प्रयास ड्रोन, ड्रोन पायलट टैबलेट और फील्ड कमांड पोस्ट पर पाए जाने वाले एज कंप्यूटिंग हार्डवेयर के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को अनुकूलित करता है - हार्डवेयर, जैसा कि हेलैंडर ने एर्स को बताया, छोटे एम्बेडेड डिवाइस से लेकर शक्तिशाली एज वर्कस्टेशन तक होता है।
फ्रंट लाइन पर फेडरेटेड लर्निंग
स्केलआउट का दृष्टिकोण ओपनएआई या एंथ्रोपिक के फ्रंटियर-मॉडल प्लेबुक से भिन्न है। बड़े केंद्रीकृत मॉडल के बजाय, कंपनी कम मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करती है जो कंप्यूटर विज़न कार्यों को सीधे ड्रोन हार्डवेयर पर चलाते हैं। ड्रोन ऑपरेटरों को लक्ष्य की पहचान करने में मदद करते हैं, जबकि उनके कैमरे और सेंसर युद्धक्षेत्र डेटा एकत्र करते हैं, फिर संवेदनशील कच्चे डेटा को प्रसारित किए बिना, स्थानीय प्लाटून या कंपनी मुख्यालय में कंप्यूटिंग नोड्स के साथ चुनिंदा अपडेट साझा करते हैं।
वे मुख्यालय नोड कई स्रोतों से एकत्रित डेटा पर मॉडलों को फिर से प्रशिक्षित करते हैं और जब स्थिति अनुमति देती है तो अद्यतन क्षमताओं को किनारे के उपकरणों पर वापस भेज देते हैं। लाभ अनुकूलन क्षमता है: "मॉडल को रेगिस्तानी वातावरण में प्रशिक्षित किया गया होगा, और अगर हम उन्हें शहरी वातावरण में तैनात करने की कोशिश करते हैं, तो वे अच्छा प्रदर्शन नहीं करेंगे," हेलैंडर ने एर्स को बताया। उन्होंने तर्क दिया कि जो मॉडल एक ही ऑपरेशन के दौरान युद्धक्षेत्र सेंसर डेटा से सीखते और सुधार करते रहते हैं, वे "स्थायी लाभ" का प्रतिनिधित्व करते हैं।
जून में, स्केलआउट ने उप्साला में स्वीडिश वायु सेना बेस पर अवधारणा का परीक्षण किया, जहां स्वीडिश सेना के पास पहले से ही कंपनी के सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म के लिए लाइसेंस है। प्रदर्शन से पता चला कि एक अग्रेषित-तैनात कंप्यूटिंग नोड कंपनी की प्रयोगशाला में एक केंद्रीय नोड के साथ संपर्क खोने के बाद भी अपने स्वयं के एआई अनुमान और सक्रिय-शिक्षण प्रक्रियाओं को चला सकता है, कनेक्शन वापस आने के बाद अपने सीखे गए अपडेट को सिंक कर सकता है। हेलैंडर ने एर्स को बताया कि यह संघीय रणनीति अंततः पूरे क्षेत्रों में फैल सकती है, उन्होंने कहा, "सिद्धांत रूप में, आप नाटो सदस्य देशों के बीच सहयोग को अनलॉक कर सकते हैं।"
अल्मा: एक स्वायत्त आवारा हथियार
सबसे परिणामी अनुप्रयोग बीएई सिस्टम्स बोफोर्स की अध्यक्षता में अफोर्डेबल लोइटरिंग मॉड्यूलर एम्युनिशन (एएलएमए) परियोजना में स्केलआउट की भागीदारी है, जिसका उद्देश्य कम लागत वाली स्वायत्त कामिकेज़ ड्रोन विकसित करना है। ALMA अवधारणा को पहली बार जनवरी में स्वीडन में विंटर डेमो 2026 कार्यक्रम में सार्वजनिक रूप से प्रदर्शित किया गया था।
उस प्रदर्शन के दौरान, एर्स द्वारा उद्धृत स्केलआउट सिस्टम प्रस्तुति के अनुसार, एक ड्रोन स्वायत्त रूप से "एआई के उपयोग के साथ सभी संभावित खतरों का पता लगाता है, पहचानता है और उनका पता लगाता है।" "सभी डेटा को समर्पित ऑनबोर्ड कंप्यूटिंग द्वारा नियंत्रित किया जाता है, जिससे सिस्टम बिना किसी बाहरी प्रसंस्करण के वास्तविक समय में प्रदर्शन कर सकता है।"
फिर ड्रोन ने स्वचालित रूप से अपने मिशन द्वारा परिभाषित उच्चतम-मूल्य वाले लक्ष्य को प्राथमिकता दी - इस मामले में, एक बख्तरबंद इंजीनियरिंग वाहन - उसके पास उड़ गया, और एक विस्फोटक गिरा दिया। एर्स ने बताया कि एक मानव ऑपरेटर अभी भी ड्रोन को नियंत्रित और निर्देशित कर सकता है, लेकिन ड्रोन ने प्रत्यक्ष मानव आदेशों के बिना अपने दम पर मिशन को अंजाम दिया। हेलैंडर ने एर्स को बताया कि कंपनी ने स्वीडन में सार्वजनिक रूप से प्रदर्शित एक कार्यात्मक निगरानी और टोही अवधारणा भी बनाई है।
आधुनिक युद्ध में एज एआई क्यों मायने रखता है
ऑनबोर्ड एआई की ओर दबाव वर्तमान संघर्षों की वास्तविकताओं को दर्शाता है। इलेक्ट्रॉनिक युद्ध और शत्रु जैमिंग अक्सर संचार में बाधा डालते हैं, यही एक कारण है कि यूक्रेनी सैन्य ड्रोनों की बढ़ती संख्या पहले से ही सस्ते कामिकेज़ डिजाइनों में ऑनबोर्ड एआई को शामिल कर रही है। एर्स ने यह भी नोट किया कि एआई मॉडल चलाने के लिए केंद्रीकृत डेटा केंद्रों पर भरोसा करना ऐसे समय में जोखिम भरा लगता है जब अमेरिका और ईरान के बीच युद्ध के दौरान बड़े डेटा केंद्रों को लक्षित और नष्ट कर दिया गया है।
स्थानीय एआई मॉडल जो स्वतंत्र रूप से काम करते हैं - दूर के सर्वर के साथ निरंतर संपर्क के बिना - लिंक डाउन होने पर भी काम करते रहते हैं, ठीक यही वह परिदृश्य है जिसके बारे में सैन्य योजनाकारों को सबसे अधिक चिंता होती है।
स्वायत्त हथियारों पर व्यापक बहस
एएलएमए का प्रदर्शन घातक स्वायत्त हथियारों पर एक अनसुलझी अंतरराष्ट्रीय बहस के बीच में है, जहां मुख्य सवाल यह है कि जब मशीनें लक्ष्य का चयन करती हैं और उन्हें निशाना बनाती हैं तो कितनी मानवीय निगरानी होनी चाहिए। स्केलआउट के सार्वजनिक प्रदर्शनों में, एक मानव ऑपरेटर ने ड्रोन को नियंत्रित और निर्देशित करने की क्षमता बरकरार रखी, और कंपनी ने अपनी तकनीक को नाटो सेनाओं के लिए निर्णय समर्थन के रूप में तैयार किया। हालाँकि, जनवरी के डेमो ने जो दिखाया, वह यह है कि पूरा मिशन चक्र - पता लगाना, पहचानना, प्राथमिकता देना, हमला करना - अब बाहरी प्रसंस्करण के बिना कम लागत वाले ड्रोन के ऑनबोर्ड कंप्यूटिंग पर चल सकता है।
जैसा कि एर्स टेक्निका की रिपोर्ट स्पष्ट करती है, स्वायत्त हमले की क्षमता के निर्माण खंड अब प्रमुख शक्तियों के वर्गीकृत कार्यक्रमों तक ही सीमित नहीं हैं। उन्हें स्टार्टअप्स द्वारा इकट्ठा किया जा रहा है, नाटो नवाचार चैनलों के माध्यम से त्वरित किया जा रहा है, और सार्वजनिक रूप से प्रदर्शित किया जा रहा है - एक ऐसा विकास जिस पर हथियार-नियंत्रण की वकालत करने वाले और सैन्य योजनाकार समान रूप से नजर रखेंगे।
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