Das schwedische Startup Scaleout Systems, das von der NATO unterstützt wird, entwickelt künstliche Intelligenz (KI) für militärische Drohnen und Basen. Diese Technologie ermöglicht die autonome Zielerkennung und -auswahl auf dem Schlachtfeld. Die KI-Modelle sind so konzipiert, dass sie direkt auf der Hardware von Drohnen und Computern in vorgeschobenen Militärstandorten laufen können, was Überwachungs- und Angriffsmissionen unterstützt.
Entwicklung und Fokuswechsel
Scaleout Systems wurde 2018 von Forschenden der Universität Uppsala gegründet und konzentrierte sich zunächst auf maschinelles Lernen für kommerzielle Fahrzeuge. Nach dem vollständigen Einmarsch Russlands in die Ukraine im Jahr 2022 verlagerte das Unternehmen seinen Fokus auf Verteidigungsanwendungen. Andreas Hellander, Mitgründer und CEO von Scaleout Systems, betonte, wie wichtig diese Technologie für die operative Nutzung von Daten an der Peripherie ist, um NATO-Verbündeten einen strategischen Vorteil zu verschaffen.
Anstatt auf große KI-Modelle wie die von OpenAI oder Anthropic zu setzen, nutzt Scaleout schlankere Modelle. Diese sogenannten Edge-KI-Modelle können Computer-Vision-Aufgaben direkt auf der Hardware von Drohnen oder Computern an vorgeschobenen Stützpunkten ausführen. Hellander erklärte, dass diese Modelle auf einer Vielzahl von Hardware laufen müssen, von kleinen eingebetteten Geräten bis hin zu leistungsstarken Workstations.
Federated Learning und NATO-Kooperation
Scaleout wurde 2025 in das NATO Defence Innovator Accelerator for the North Atlantic (DIANA) Challenge Program aufgenommen. Dort arbeitet das Unternehmen am Projekt „Federated Aerial Intelligence for Recon“, um maschinelle Lernmodelle für die Edge-Computing-Hardware in Drohnen, Tablet-PCs für Drohnenpiloten und Feldkommandoposten anzupassen.
Diese KI-Modelle unterstützen Drohnenbetreiber bei der Zielidentifikation, während die Sensoren der Drohne Daten sammeln. Sie können selektive Updates an Rechenknoten in lokalen Hauptquartieren senden, ohne sensible Rohdaten zu übertragen. Diese Hauptquartiersknoten helfen, die KI-Modelle mit neuen, aggregierten Schlachtfelddaten zu trainieren und aktualisierte Fähigkeiten an die Edge-Geräte zu übertragen. Dieses Vorgehen wird als Federated Learning bezeichnet, bei dem mehrere dezentrale KI-Modelle gemeinsam lernen, ohne dass die Daten zentral gesammelt werden müssen.
Hellander erläuterte, dass Modelle, die beispielsweise in einer Wüstenumgebung trainiert wurden, in einer städtischen Umgebung schlecht abschneiden würden. Durch kontinuierliches Lernen und Verbessern auf Basis der großen Mengen von Sensordaten, die am Rande des Netzwerks generiert werden, kann ein nachhaltiger Vorteil erzielt werden.
Autonome Operationen und Resilienz
Die Technologie ermöglicht es militärischen Drohnen und Geräten, mit lokalen KI-Modellen autonom zu arbeiten, ohne auf eine ständige Kommunikation mit einem zentralen Server angewiesen zu sein. Diese Unabhängigkeit ist besonders relevant, da die Abhängigkeit von zentralen Servern als riskant gilt, zumal große Rechenzentren in Konflikten wie dem zwischen den USA und dem Iran angegriffen und zerstört wurden. Darüber hinaus ist dieser Ansatz auf modernen Schlachtfeldern nützlich, wo elektronische Kriegsführung und feindliche Störungen Kommunikationssignale häufig beeinträchtigen können. Eine wachsende Zahl ukrainischer Militärdrohnen integriert bereits Onboard-KI-Fähigkeiten in preiswerte Kamikaze-Drohnen.
Scaleout hat ein funktionierendes Konzept für Überwachungs- und Aufklärungssysteme auf Drohnenbasis entwickelt und dies öffentlich in Schweden demonstriert.
ALMA-Projekt und Feldtests
Das Unternehmen beteiligt sich auch am Projekt „Affordable Loitering Modular Ammunition“ (ALMA) unter der Leitung von BAE Systems Bofors, das eine kostengünstige, autonome Kamikaze-Drohne entwickeln soll. Das ALMA-Konzept wurde Anfang des Jahres bei einer Winter Demo 2026 in Schweden erstmals öffentlich vorgestellt.
Bei dieser Demonstration zeigte eine Drohne, wie sie mithilfe von KI autonom alle potenziellen Bedrohungen erkennen, identifizieren und geolokalisieren konnte. Eine Präsentation von Scaleout Systems zu den ALMA-Fähigkeiten verdeutlichte, dass alle Daten durch dediziertes Onboard-Computing verarbeitet werden, was eine Echtzeit-Leistung ohne externe Verarbeitung ermöglicht. Die Drohne priorisierte autonom das wertvollste Ziel – in diesem Fall ein gepanzertes Pionierfahrzeug – und flog es an, um einen Sprengsatz abzuwerfen. Ein menschlicher Bediener konnte die Drohne weiterhin steuern, doch die Mission wurde ohne direkte menschliche Befehle ausgeführt.
Im Juni testete Scaleout seine Technologie auch auf einem schwedischen Luftwaffenstützpunkt in Uppsala. Dabei wurde demonstriert, wie ein vorgeschobener Rechenknoten auf dem Stützpunkt seine eigenen KI-Inferenz- und Active-Learning-Prozesse fortsetzen konnte, nachdem die Verbindung zu einem zentralen Rechenknoten im Labor von Scaleout Systems verloren gegangen war. Nach Wiederherstellung der Verbindung wurden die lokalen KI-Modellaktualisierungen mit dem zentralen Knoten synchronisiert. Die schwedische Armee besitzt bereits eine Lizenz für die Hauptsoftwareplattform von Scaleout.
Diese Strategie des Federated Learning könnte sich Hellander zufolge schließlich über ganze geografische Regionen oder Länder ausdehnen und so die Zusammenarbeit zwischen NATO-Mitgliedstaaten ermöglichen.
Thema: Technologie / KI allgemein. Quelle/Inspiration: Ars Technica.