Локальне навчання замість громіздких серверів
Дослідники з Уппсальського університету заснували компанію у 2018 році для впровадження машинного навчання у цивільні вантажівки. Повномасштабне вторгнення Росії в Україну змусило розробників змінити фокус на оборонну сферу. Замість використання гігантських систем розробники застосовують компактні алгоритми комп'ютерного зору, які працюють на портативному обладнанні, пише Ars Technica.
З війною в Україні та зміною світу ми усвідомили, що ця технологія може бути дуже важливою для використання даних із датчиків, щоб забезпечити стратегічну перевагу союзникам по НАТО,
– прокоментував співзасновник та генеральний директор Scaleout Systems Андреас Хелландер.
Захист від РЕБ та автономні камікадзе
Нові алгоритми здатні донавчатися безпосередньо під час виконання бойового завдання. Модель, яку навчали у пустелі, можна швидко адаптувати до міських умов впродовж одного дня за допомогою нових даних із датчиків. Це дає змогу безпілотникам ефективно діяти навіть в умовах активного радіоелектронного глушіння.
Локальна обробка інформації також зменшує ризики, адже великі централізовані дата-центри стають вразливими цілями під час військових конфліктів.
Демонстрація роботи ШІ на борту дрона: дивіться відео
У 2025 році компанія приєдналася до оборонної програми NATO DIANA для адаптації алгоритмів під планшети пілотів, дрони та командні пункти. Зараз розробники також беруть участь у проєкті BAE Systems Bofors зі створення дешевих автономних дронів-камікадзе ALMA, які публічно випробували у січні 2026 року у Швеції.
Водночас подібні бортові рішення зі штучним інтелектом у дешевих баражуючих боєприпасах уже використовують українські військові.
Якщо алгоритми оновлюються протягом одного дня чи операції та постійно навчаються на основі поточних даних, це створює стійку перевагу,
– додав Андреас Хелландер.
Впровадження автономних систем змінює тактику ведення сучасних бойових дій, де ключову роль відіграє швидкість адаптації технологій на полі бою.