Scaleout、小型AIで標的を自律選定する攻撃ドローンをBAEと実証

スウェーデンのAIスタートアップScaleout Systemsが、最先端とは言えない小型のコンピュータビジョンモデルだけで、ドローンが標的を自ら選んで攻撃するデモを実施した。使われたのはBAE Systems Boforsの低コスト徘徊型弾薬で、Affordable Loitering Modular Ammunition(ALMA)計画の一環となる。BAEのWinter Demo 2026では、ドローンが標的を検知して位置を特定し、装甲工兵車両を最も優先度の高い目標として順位付けしたうえで、自律的に飛行して爆発物を投下した。起動時のボタン操作を除けば人の入力は任意で、指定されたパイロットはフェイルセーフの位置づけに留まった。偵察に約200秒、任務全体は320秒未満。外部との通信なしで完了しており、電子戦下でも機能しうることを示している。

技術的な中身はむしろ地味だ。今年2月に同社が公開した「極寒地でのストライク実証」では、氷点下18度の雪中で、Airolit S1の機体にNVIDIAのJetson Orin Nanoを載せ、物体検出モデルYOLOv8 Nanoを走らせている。秒速約20mの飛行中に30fpsを維持し、レイテンシは目標30ms以下に対して実地でも約30msを維持したという。深度センサーがなくても、ピンホールカメラモデルと既知の物体サイズを組み合わせれば測距はできる。つまり、趣味のエンジニアでも買える基板の上で、標的選定が完結している。同社はさらにScaleout Edgeと連合学習(federated learning)を組み合わせた「Tactical Computer Vision Network(TCVN)」を掲げ、各機体が現地で学習してモデル更新だけを共有する形を取る。6月末に公表されたスウェーデン空軍でのデモでは、空軍基地の前方ノードALPHAと、ウプサラの研究所ノードBRAVOを用意し、BRAVOの接続を段階的に劣化させ最終的に遮断した。BRAVOはオフラインのまま推論と能動学習をフルフレームレートで継続し、再接続時に心拍・重大アラート・ドリフト・モデル更新・テレメトリの優先順で遡って送信したという。

この実証群は、正式なNATOの調達や実戦配備に先行するものだ。同社のFEDAIRプロジェクトはNATOのアクセラレータDIANAに採択され、10万ユーロの開発資金と訓練・試験環境の提供を受けている。一方で、自律型致死兵器をめぐっては国連の専門家グループが、戦時国際法を満たすには人間の判断と統制が必要だとする報告をまとめており、その勧告は11月にジュネーブで検討される。BAE Systems BoforsがALMAを実証から調達へ進めるかは、まだ分からない。