Дроны с бортовым ИИ сами выбирают и поражают цели: технологию тестируют по программе НАТО
Пока европейские военные осваивают ИИ и дроны в современной войне, стартап при поддержке НАТО помогает внедрять ИИ-обнаружение и выбор целей, работающее на небольших дронах в разведывательных и ударных миссиях.
Компанию Scaleout Systems в 2018 году основали исследователи Уппсальского университета в Швеции; сначала она занималась обучением и развёртыванием моделей машинного обучения прямо на том оборудовании, что стоит в коммерческих грузовиках и другой технике. Но после полномасштабного вторжения России в Украину в 2022 году компания развернулась в сторону оборонных применений.
«С войной в Украине и меняющимся миром мы поняли, что эта технология может быть очень важна для того, чтобы задействовать данные с переднего края и показания датчиков в машинном обучении и обеспечить союзникам по НАТО то самое стратегическое преимущество», — рассказал Ars Андреас Хелландер, соучредитель и генеральный директор Scaleout Systems.
Вместо передовых моделей от OpenAI или Anthropic Scaleout использует более лёгкие — например, модели компьютерного зрения, работающие на железе дронов или компьютеров передовых баз. «Они должны помещаться в развёрнутое впереди оборудование, а оно очень разное — от маленьких встраиваемых устройств до довольно мощных рабочих станций на переднем крае», — говорит Хелландер.
В 2025 году Scaleout отобрали в программу DIANA — акселератор оборонных инноваций НАТО для Северной Атлантики. Там компания работала над проектом Federated Aerial Intelligence for Recon: адаптацией моделей машинного обучения под периферийное железо дронов, планшетов операторов и полевых командных пунктов.
Такие ИИ-модели помогают операторам дронов, например в опознавании целей, пока камеры и датчики дрона собирают данные об окружающем поле боя. Затем они время от времени передают выборочные обновления на вычислительные узлы взвода или роты — без передачи чувствительных сырых данных.
Эти узлы в штабах помогают переобучать ИИ-модели на новых данных с поля боя, собранных из разных источников, а затем при первой возможности раздают обновлённые возможности обратно на периферийные устройства.
«Модели могли обучаться в пустыне, и если мы попробуем применить их в городе, они покажут себя плохо, — сказал Хелландер. — Если мы можем выпускать несколько новых версий модели, которые в течение одного дня или уж точно одной операции продолжают учиться на огромном объёме данных с датчиков на переднем крае, это и есть устойчивое преимущество».
Технологию проверяют на живых учениях
Такой подход означает, что военные дроны и устройства могут обходиться локальными ИИ-моделями, работающими самостоятельно, без постоянной связи с центральным сервером, где крутятся более крупные модели. Ставка на центральную площадку выглядит рискованнее в условиях, когда большие дата-центры становились целями и уничтожались в ходе войны между США и Ираном.
Кроме того, этот подход крайне полезен на современном поле боя, где радиоэлектронная борьба и глушение врагом часто мешают связи. Всё больше украинских военных дронов уже получают бортовой ИИ — в том числе дешёвые дроны-камикадзе.
«Мы построили работающую концепцию того, как это делается для разведывательной системы на базе дрона, — сказал Хелландер. — Мы также показывали это на публичных демонстрациях в Швеции».
Scaleout участвует в проекте ALMA (доступный барражирующий модульный боеприпас) под руководством BAE Systems Bofors: цель — дешёвый автономный дрон-камикадзе. Публично концепцию ALMA впервые показали в январе на Winter Demo 2026 в Швеции.
На демонстрации дрон самостоятельно «обнаружил, опознал и определил координаты всех замеченных потенциальных угроз с помощью ИИ», говорится в презентации Scaleout Systems о возможностях ALMA. «Все данные обрабатываются выделенными бортовыми вычислителями, что позволяет системе работать в реальном времени без внешней обработки».
Используя бортовые возможности ИИ, дрон сам приоритизировал самую ценную цель по условиям миссии — в этом случае бронированную инженерную машину — и подлетел к ней, чтобы сбросить взрывчатку. Оператор-человек всё ещё мог управлять дроном и направлять его, но миссию дрон выполнил сам, без прямых команд.
В июне Scaleout также испытала свою технологию на базе ВВС Швеции в Уппсале, где шведские военные уже имеют лицензию на основную программную платформу компании. Демонстрация показала, что развёрнутый впереди вычислительный узел на базе продолжает выполнять свой ИИ-инференс и активное обучение после потери связи с центральным узлом в лаборатории Scaleout. Когда связь восстановили, обновления локальной модели передали центральному узлу.
Такая стратегия федеративного обучения, при которой децентрализованная сеть ИИ-моделей учится на агрегированных данных, со временем может масштабироваться на целые регионы и страны, пояснил Хелландер. «В принципе, это открывает возможность сотрудничества между странами — членами НАТО», — сказал он.
