À medida que os militares europeus se adaptam ao uso de inteligência artificial e drones na guerra moderna, uma startup apoiada pela OTAN está ajudando a implantar detecção e seleção de alvos impulsionadas por IA que podem rodar em pequenos drones para missões de vigilância e ataque. A empresa Scaleout Systems foi originalmente fundada por pesquisadores da Universidade de Uppsala, na Suécia, em 2018, e inicialmente focou no treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina diretamente no hardware disponível em caminhões comerciais e outros veículos. Mas, assim que a Rússia lançou sua invasão em larga escala da Ucrânia em 2022, a empresa voltou-se para aplicações de defesa.

"Com a guerra na Ucrânia e um mundo em mudança, percebemos que esta tecnologia pode ser muito importante para operacionalizar dados de borda e dados de sensores para aprendizado de máquina, a fim de garantir que os aliados da OTAN encontrem essa vantagem estratégica", disse Andreas Hellander, cofundador e CEO da Scaleout Systems, ao Ars. Em vez de usar modelos de IA de ponta da OpenAI ou Anthropic, a Scaleout está aproveitando modelos mais enxutos, como modelos de aprendizado de máquina que podem executar tarefas de visão computacional no hardware de drones ou computadores usados em bases avançadas.

"Eles precisam caber em hardware implantado na vanguarda e hardware de borda, que pode variar bastante, desde pequenos dispositivos embutidos até estações de trabalho de borda bastante poderosas", disse Hellander. A Scaleout foi selecionada para integrar o Programa do Desafio do Acelerador de Inovação em Defesa para o Atlântico Norte (DIANA) da OTAN em 2025. Lá, ela trabalhou no projeto Federated Aerial Intelligence for Recon para adaptar modelos de aprendizado de máquina para o hardware de computação de borda encontrado em drones, tablets de pilotos de drones e postos de comando de campo.

Tais modelos de IA podem ajudar os operadores de drones em tarefas como identificação de alvos, mesmo enquanto as câmeras e sensores do drone coletam dados do ambiente de campo de batalha ao redor. Eles podem então compartilhar intermitentemente atualizações seletivas com nós de computação na sede local do pelotão ou da empresa sem transmitir dados brutos sensíveis. Esses nós de computação da sede ajudam a retreinar os modelos de IA com os novos dados do campo de batalha agregados de múltiplas fontes, antes de enviar as capacidades atualizadas para os dispositivos de borda quando a oportunidade surgir.

"Os modelos podem ter sido treinados em um ambiente de deserto, e se tentarmos implantá-los em um ambiente urbano, eles não vão ter um bom desempenho", disse Hellander ao Ars. "Se pudermos lançar várias novas versões deste modelo que — ao longo de um único dia ou certamente de uma operação — continuem aprendendo e melhorando com essa enorme quantidade de dados de sensores gerados em uma borda prática, essa é a vantagem sustentável."

Testando a tecnologia em exercícios ao vivo. A tecnologia significa que drones e dispositivos militares podem se beneficiar de modelos de IA locais que operam de forma independente, sem depender de comunicações contínuas com um servidor central que hospeda modelos de IA maiores em um centro de dados. A dependência de um local centralizado para executar modelos de IA parece mais arriscada em um momento em que grandes centros de dados foram alvejados e destruídos durante a guerra entre os EUA e o Irã.

Essa abordagem também é incrivelmente útil em campos de batalha modernos, onde a guerra eletrônica e o bloqueio inimigo podem interferir frequentemente nos sinais de comunicação. Um número crescente de drones militares ucranianos já está incorporando capacidades de IA a bordo em drones kamikaze baratos.

"Construímos um conceito funcional de como fazemos isso para um sistema de vigilância e reconhecimento baseado em um drone", disse Hellander ao Ars. "Isso é algo que também fizemos em demonstrações públicas na Suécia."

A Scaleout está participando do projeto Affordable Loitering Modular Ammunition (ALMA), liderado pela BAE Systems Bofors, que visa desenvolver um drone kamikaze autônomo de baixo custo. O conceito ALMA foi demonstrado publicamente pela primeira vez durante um evento Winter Demo 2026 realizado na Suécia em janeiro. Essa demonstração mostrou como um drone poderia autonomamente "detectar, identificar e geolocalizar todas as ameaças potenciais avistadas com o uso de IA", de acordo com uma apresentação da Scaleout Systems sobre as capacidades do ALMA.

"Todos os dados são manuseados por computação dedicada a bordo, permitindo que o sistema opere em tempo real sem qualquer processamento externo." Usando suas capacidades de IA a bordo, o drone priorizou automaticamente o alvo de maior valor conforme definido por sua missão — neste caso, um veículo blindado de engenharia — e voou até esse alvo para soltar um explosivo nele. Um operador humano ainda podia controlar e dirigir o drone, mas o drone realizou a missão por conta própria sem comandos humanos diretos.

Em junho, a Scaleout também testou sua tecnologia em uma base da Força Aérea Sueca em Uppsala, onde os militares suecos já possuem uma licença para usar a principal plataforma de software da Scaleout. Essa demonstração mostrou como um nó de computação implantado na vanguarda na base militar ainda podia executar seus próprios processos de inferência de IA e aprendizado ativo após perder a conexão com um nó de computação central no laboratório da Scaleout Systems.

Assim que a conexão foi restaurada, as atualizações locais do modelo de IA foram compartilhadas com o nó de computação central. Essa estratégia de aprendizado federado, que permite que a rede descentralizada de modelos de IA aprenda com dados agregados, poderá eventualmente se dimensionar por regiões geográficas inteiras ou países, explicou Hellander. "Em princípio, você pode desbloquear a colaboração entre os estados membros da OTAN", disse ele.