Scaleout впроваджує децентралізоване навчання на базі ШІ на військових базах і дронах.
Демонстрація можливостей розпізнавання та ураження цілей за допомогою ШІ від Scaleout Systems для автономного ударного дрона в рамках проєкту ALMA під керівництвом BAE Systems Bofors. Джерело: Scaleout Systems
Оскільки європейські військові адаптуються до використання ШІ та дронів у сучасній війні, стартап за підтримки НАТО допомагає впроваджувати виявлення та вибір цілей на основі ШІ, що може працювати на невеликих дронах для завдань спостереження та ударів.
Компанія Scaleout Systems була заснована у 2018 році дослідниками з Уппсальського університету у Швеції. Спочатку вона зосереджувалася на тренуванні та розгортанні моделей машинного навчання безпосередньо на обладнанні, доступному в комерційних вантажівках та інших транспортних засобах. Але після повномасштабного вторгнення Росії в Україну у 2022 році компанія переорієнтувалася на оборонні застосування.
«З війною в Україні та зміною світу ми усвідомили, що ця технологія може бути дуже важливою для оперативної роботи з крайовими даними та сенсорними даними для машинного навчання, щоб забезпечити стратегічну перевагу для союзників по НАТО», — розповів співзасновник та генеральний директор Scaleout Systems Андреас Хелландер.
Замість використання передових моделей ШІ від OpenAI або Anthropic, Scaleout використовує більш компактні, такі як моделі машинного навчання, які можуть виконувати завдання комп’ютерного зору на обладнанні дронів або комп’ютерах, що використовуються на передових базах. «Вони повинні вміщатися на розгорнутому на передовій обладнанні та крайовому обладнанні, яке може значно відрізнятися — від невеликих вбудованих пристроїв до досить потужних крайових робочих станцій», — зазначив Хелландер.
Scaleout була обрана для участі в програмі DIANA Challenge Program (Defence Innovator Accelerator for the North Atlantic) від НАТО у 2025 році. Там компанія працювала над проєктом Federated Aerial Intelligence for Recon, адаптуючи моделі машинного навчання для крайового обчислювального обладнання, що використовується в дронах, планшетах пілотів дронів та польових командних пунктах.
Такі моделі ШІ можуть допомагати операторам дронів у таких завданнях, як ідентифікація цілей, навіть коли камери та сенсори дрона збирають дані з навколишнього бойового середовища. Потім вони можуть періодично ділитися вибірковими оновленнями з обчислювальними вузлами на рівні місцевого взводу чи роти, не передаючи конфіденційні необроблені дані.
Ці обчислювальні вузли штабу допомагають перенавчати моделі ШІ на нових бойових даних, агрегованих з різних джерел, перш ніж передати оновлені можливості на крайові пристрої, коли з’явиться така можливість.
«Моделі могли бути навчені в пустельній місцевості, і якщо ми спробуємо розгорнути їх в міському середовищі, вони не працюватимуть добре», — сказав Хелландер. «Якщо ми зможемо випускати кілька нових версій цієї моделі, які протягом одного дня або, безумовно, операції, будуть продовжувати навчатися та вдосконалюватися на основі величезного обсягу сенсорних даних, що генеруються на практичному краю, це буде стійкою перевагою».
Тестування технології в реальних навчаннях
Ця технологія означає, що військові дрони та пристрої можуть отримати переваги від локальних моделей ШІ, які працюють незалежно, не покладаючись на постійний зв’язок із центральним сервером, що розміщує більші моделі ШІ в центрі обробки даних. Залежність від централізованого розташування для запуску моделей ШІ виглядає більш ризикованою в час, коли великі центри обробки даних були атаковані та знищені під час війни між США та Іраном.
Цей підхід також надзвичайно корисний на сучасних полях бою, де радіоелектронна боротьба та ворожі перешкоди можуть часто порушувати канали зв’язку. Зростаюча кількість українських військових дронів вже інтегрує бортові можливості ШІ в недорогі дрони-камікадзе.
«Ми створили функціонуючу концепцію того, як ми це робимо для системи спостереження та розвідки на базі дрона», — розповів Хелландер. «Ми також проводили це під час публічних демонстрацій у Швеції».
Scaleout бере участь у проєкті Affordable Loitering Modular Ammunition (ALMA) під керівництвом BAE Systems Bofors, метою якого є розробка недорогого автономного дрона-камікадзе. Концепція ALMA була вперше публічно продемонстрована під час події Winter Demo 2026, що відбулася в Швеції в січні.
Ця демонстрація показала, як дрон може автономно «виявляти, ідентифікувати та геолокувати всі виявлені потенційні загрози за допомогою ШІ», згідно з презентацією Scaleout Systems про можливості ALMA. «Усі дані обробляються виділеними бортовими обчислювальними засобами, що дозволяє системі працювати в реальному часі без зовнішньої обробки».
Використовуючи свої бортові можливості ШІ, дрон автоматично пріоритезував ціль найвищої цінності, визначеної його місією — у цьому випадку, броньовану інженерну машину — і полетів до цієї цілі, щоб скинути на неї вибухівку. Оператор-людина все ще міг керувати дроном і спрямовувати його, але дрон виконував місію самостійно, без прямих команд людини.
У червні Scaleout також протестувала свою технологію на базі ВПС Швеції в Уппсалі, де шведські військові вже мають ліцензію на використання основної програмної платформи Scaleout. Ця демонстрація показала, як передовий обчислювальний вузол на військовій базі міг продовжувати виконувати власні процеси виведення ШІ та активного навчання після втрати зв’язку з центральним обчислювальним вузлом у лабораторії Scaleout Systems. Після відновлення зв’язку оновлення локальної моделі ШІ були передані до центрального обчислювального вузла.
Ця федеративна стратегія навчання, яка дозволяє децентралізованій мережі моделей ШІ навчатися на агрегованих даних, у майбутньому може масштабуватися на цілі географічні регіони або країни, пояснив Хелландер. «За принципом, ви можете розблокувати співпрацю між державами-членами НАТО», — сказав він.
За даними порталу: arstechnica.com