Відповідно до детального звіту Ars Technica, стартап, який підтримує НАТО, адаптує штучний інтелект, щоб малі військові дрони могли виявляти, ідентифікувати та атакувати цілі без прямих команд людини. Компанія Scaleout Systems продемонструвала боєприпас із підтримкою штучного інтелекту, який автономно визначав пріоритет для найціннішої цілі на полі бою та летів до неї, щоб скинути вибухівку — ознака того, як швидко автономне націлювання переміщується з дослідницьких статей у європейські оборонні програми.
Андреас Хелландер, співзасновник і генеральний директор Scaleout Systems, сказав Ars, що ця технологія розроблена, щоб дати союзникам по НАТО перевагу шляхом оперативного використання даних датчиків на межі поля бою. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
Від телеметрії вантажівок до поля бою
Scaleout Systems була заснована в 2018 році дослідниками з Упсальського університету в Швеції, і її початковий фокус був далекий від збройової промисловості: навчання та розгортання моделей машинного навчання безпосередньо на обладнанні всередині комерційних вантажівок та інших транспортних засобів. Це змінилося після того, як Росія почала повномасштабне вторгнення в Україну в 2022 році, коли компанія повернулася до оборонних програм.
«З війною в Україні та мінливим світом ми зрозуміли, що ця технологія може бути дуже важливою для операційних даних і даних датчиків для машинного навчання, щоб переконатися, що союзники по НАТО знайшли цю стратегічну перевагу», — сказав Хелландер Ars.
У 2025 році компанію було обрано для участі в програмі НАТО Defence Innovator Accelerator for the North Atlantic Challenge Program (DIANA), де вона працювала над проектом під назвою Federated Aerial Intelligence for Recon. Зусилля адаптують моделі машинного навчання для периферійного обчислювального обладнання, яке є на дронах, планшетах для пілотів безпілотників і польових командних пунктах — обладнання, яке, як сказав Хелландер Ars, варіюється від невеликих вбудованих пристроїв до потужних периферійних робочих станцій.
Федеративне навчання на передовій
Підхід Scaleout відрізняється від граничної моделі OpenAI або Anthropic. Замість великих централізованих моделей компанія використовує більш компактні моделі машинного навчання, які виконують завдання комп’ютерного зору безпосередньо на обладнанні дронів. Безпілотники допомагають операторам ідентифікувати ціль, у той час як їхні камери та датчики збирають дані з поля бою, а потім періодично обмінюються вибірковими оновленнями з обчислювальними вузлами в місцевому взводі чи штабі роти — без передачі конфіденційних необроблених даних.
Ці головні вузли перенавчають моделі на агрегованих даних із багатьох джерел і повертають оновлені можливості на периферійні пристрої, коли дозволяють умови. Перевагою є адаптивність: «Моделі могли бути навчені в пустельному середовищі, і якщо ми спробуємо розгорнути їх у міському середовищі, вони не працюватимуть добре», — сказав Хелландер Ars. Він стверджував, що моделі, які постійно навчаються та вдосконалюються на основі даних датчиків поля бою під час однієї операції, є «постійною перевагою».
У червні Scaleout випробувала цю концепцію на базі ВПС Швеції в Упсалі, де шведські військові вже мають ліцензію на програмну платформу компанії. Демонстрація показала, що передовий обчислювальний вузол може продовжувати запускати власні процеси штучного інтелекту та активного навчання навіть після втрати зв’язку з центральним вузлом у лабораторії компанії, синхронізуючи свої отримані оновлення після відновлення з’єднання. Хелландер сказав Ars, що ця федеративна стратегія може з часом поширитися на цілі регіони, зазначивши: «В принципі, ви можете розблокувати співпрацю між державами-членами НАТО».
ALMA: автономний боєприпас
Найбільш значущою заявкою є участь Scaleout у проекті Affordable Loitering Modular Ammunition (ALMA), очолюваному BAE Systems Bofors, метою якого є розробка недорогого автономного безпілотника-камікадзе. Концепція ALMA була вперше публічно продемонстрована на заході Winter Demo 2026 у Швеції в січні.
Згідно з презентацією Scaleout Systems, яку цитує Ars, під час цієї демонстрації дрон автономно «виявляв, ідентифікував і геолокував усі потенційно помічені загрози за допомогою ШІ». «Усі дані обробляються спеціальним бортовим комп’ютером, що дозволяє системі працювати в режимі реального часу без сторонньої обробки».
Потім безпілотник автоматично визначив пріоритет цілі з найвищим значенням, як це визначено його місією — у цьому випадку броньована інженерна машина — підлетів до неї та скинув вибухівку. Ars повідомила, що оператор-людина все ще може контролювати та керувати дроном, але дрон виконував місію самостійно без прямих команд людини. Хелландер розповів Ars, що компанія також створила діючу концепцію спостереження та розвідки, яку публічно продемонструвала у Швеції.
Чому Edge AI важливий у сучасній війні
Поштовх до вбудованого ШІ відображає реалії поточних конфліктів. Електронна боротьба та глушіння противника часто заважають комунікаціям, що є однією з причин, чому все більша кількість українських військових безпілотників уже використовують бортовий штучний інтелект у дешевих конструкціях камікадзе. Ars також зазначив, що покладатися на централізовані центри обробки даних для запуску моделей штучного інтелекту виглядає більш ризиковано в той час, коли великі центри обробки даних стали мішенями та знищені під час війни між США та Іраном.
Локальні моделі штучного інтелекту, які працюють незалежно — без постійного контакту з віддаленим сервером — продовжують працювати, коли з’єднання переривається, а це саме той сценарій, який найбільше хвилює військових планувальників.
Широкі дебати щодо автономної зброї
Демонстрація ALMA сталася посеред невирішеної міжнародної дискусії щодо смертоносної автономної зброї, де ключове питання полягає в тому, наскільки людський нагляд повинен залишатися в циклі, коли машини вибирають і вражають цілі. У публічних демонстраціях Scaleout людина-оператор зберіг можливість контролювати та спрямовувати безпілотник, а компанія використовує свою технологію як підтримку прийняття рішень для військових НАТО. Проте січнева демонстрація показала, що повний цикл місії — виявлення, ідентифікація, визначення пріоритетів, нанесення удару — тепер може працювати на бортовій системі недорогого дрона без зовнішньої обробки.
Як ясно зазначено у звіті Ars Technica, будівельні блоки можливостей автономної атаки більше не обмежуються секретними програмами великих держав. Вони збираються стартапами, прискорюються за допомогою інноваційних каналів НАТО та демонструються публічно — розвиток, за яким уважно спостерігатимуть як прихильники контролю над озброєннями, так і військові планувальники.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
