Scaleout Systems разработала малые ИИ-модели для дронов, позволяющие автономно выявлять и атаковать цели на поле боя.
Кратко:
- ●Scaleout Systems создала малые ИИ-модели для дронов
- ●Дроны могут автономно выявлять и атаковать цели
- ●Используются федеративное обучение и edge-AI
- ●Архитектура повышает устойчивость в условиях помех
Новая эра автономных дронов
Сегодня, 18 сентября 2026 года, стартап Scaleout Systems представил дронов, которые могут автономно выявлять и атаковать цели. Это стало возможным благодаря использованию небольших моделей искусственного интеллекта, адаптированных для работы на локальном оборудовании.
Кто стоит за разработкой
Scaleout Systems, основанная учёными из Уппсальского университета, изначально занималась коммерческими транспортными технологиями. Однако после начала полномасштабных военных действий в Украине в 2022 году, компания переключила своё внимание на оборонные приложения. В 2025 году Scaleout Systems была отобрана для участия в программе НАТО DIANA, где они разработали проект Federated Aerial Intelligence for Recon.
Технические особенности
Основой для новой архитектуры стали лёгкие компьютерно-зрительные модели, которые могут работать без постоянной связи с сервером. Это позволяет дронам выполнять задачи в условиях электронных помех или перебоев связи. Федеративное обучение позволяет локальным узлам обрабатывать данные и делиться обновлениями с другими узлами.
Показательные учения
На учениях ALMA дрон успешно обнаружил и атаковал инженерную бронемашину, не дожидаясь команды оператора. Это демонстрирует высокую степень автономности и точности модели.
Преимущества и вызовы
Автономность и децентрализация обеспечивают устойчивость работы дронов, даже когда связь с центрами обработки данных нарушена. Это открывает новые возможности для взаимодействия внутри НАТО, но также обостряет дискуссии о правовых и этических аспектах использования автономных систем.
Частые вопросы
Каковы преимущества использования малых ИИ-моделей на дронах?
▾
Малые ИИ-модели позволяют дронам работать автономно, снижая зависимость от центральных серверов и обеспечивая устойчивость в условиях перебоев связи.
Что такое федеративное обучение?
▾
Федеративное обучение — это подход, при котором локальные устройства обрабатывают данные и обновляют модели, обмениваясь информацией без необходимости передачи всех данных на центральный сервер.
Какие вызовы стоят перед применением таких технологий?
▾
Основные вызовы включают этические и правовые аспекты автономных решений об атаке, а также необходимость обеспечения безопасности данных.
Какова роль НАТО в этом проекте?
▾
НАТО поддерживает проект через программу DIANA, способствуя развитию технологий, повышающих автономность и эффективность военных операций.
