Scout AI привлекла $100 млн на обучение моделей для военных автономных машин

На военной базе США в центральной Калифорнии по холмистым тропам ездят четырехместные вездеходы. Это учебные маневры, но не для людей в машине: так Scout AI обучает модели для работы в зонах конфликта.

Автономными военными ATV управляет Scout AI — стартап, основанный в 2024 году Колби Адкоком и Коллином Отисом, который называет себя «frontier lab for defense». В среду компания сообщила, что привлекла $100 млн в раунде Series A, который возглавили Align Ventures и Draper Associates, после seed-раунда на $15 млн в январе 2025 года.

Scout пригласила TechCrunch на эксклюзивную экскурсию по своим тренировочным операциям на военной базе, название которой компания попросила не раскрывать.

Компания строит модель ИИ под названием Fury, которая должна управлять и командовать военными активами — сначала для логистической поддержки, а затем, как ожидается, и для автономного оружия. Технический директор Коллин Отис сравнивает эту работу, основанную на существующих больших языковых моделях (LLM), с подготовкой солдат.

«[Солдаты] начинают в 18 лет, а иногда и после колледжа, так что вам нужен этот базовый уровень интеллекта», — сказал Отис TechCrunch. — «Полезно начать с того, кто уже сделал вложение, и затем сказать: “Хорошо, что мне нужно сделать, чтобы научить это быть невероятным военным AGI, а не просто широко интеллектуальным AGI?”»

Scout получила контракты на разработку военных технологий на общую сумму $11 млн от организаций вроде DARPA, Army Applications Laboratory и других заказчиков из Минобороны США. Компания входит в число 20 компаний, работающих над автономией, чьи технологии используются 1-й кавалерийской дивизией армии США в рамках регулярного учебного цикла в Форт-Худе, штат Техас, с расчетом на то, что подразделение возьмет с собой продукты, которые докажут свою эффективность к следующему развертыванию в 2027 году.

Для внутреннего тестирования Scout все по-настоящему начинается на пересеченной местности базы, где операционная команда компании, которую возглавляют бывшие военные, гоняет машины по симулированным миссиям.

Автономные автомобили уже появляются во все большем числе городов по всему миру, но они работают в более структурированной среде с правилами. Автономная езда по немаркированным тропам или по бездорожью — совсем другая задача. Отис, ранее работавший в компании по автономным грузоперевозкам Kodiak, сказал, что его подтолкнуло к созданию Scout понимание: система, которую он помогал строить там, была недостаточно умной для работы в непредсказуемой зоне войны.

Новый подход к автономии

Scout делает ставку на более новую технологию автономии: Vision Language Action models, или VLA, которые основаны на LLM и используются для управления роботами. Впервые представленная Google DeepMind в 2023 году, эта технология дала импульс робототехническим стартапам вроде Physical Intelligence и Figure AI — компании, создающей гуманоидных роботов и возглавляемой братом Адкока, Бреттом.

Колби Адкок входит в совет директоров Figure, и, по его словам, этот опыт убедил его в возможности принести более широкую интеллектуальность в растущий парк автономных военных машин. Его брат познакомил его с Отисом, который консультировал Figure, и вместе они начали адаптировать последние достижения ИИ для военных решений.

«Если бы я прямо сейчас дал вам пульт от дрона и надел на вас шлем, вы бы научились летать на нем за минуты», — сказал Отис. — «На самом деле вы просто учитесь связывать уже имеющиеся знания с этими парой маленьких джойстиков. Это не такой уж большой скачок. Именно так и стоит думать о VLA и о том, почему они так важны».

И действительно, мне довелось проехать на одном из ATV Scout по разбитым тропам, и местность оказалась сложной: крутые подъемы, рыхлый песок на поворотах, исчезающие колеи, запутанные развилки. Я не опытный водитель ATV, но на первой попытке справился неплохо, если уж совсем честно. Именно такой общей интеллектуальности компания хочет добиться в своих моделях, которые она тренирует на этих ATV всего шесть недель — начинали они с гражданских вездеходов.

Я также проехался в ATV под автономным управлением и почувствовал разницу: он ускоряется резче, чем человек, который думает о комфорте пассажира. Операционная команда обращала внимание на то, как машины держатся правой стороны на широких тропах, но идут по центру на узких, как и водители, на которых они обучались. А еще, когда система «задумывается», она внезапно замедляется, чтобы обдумать следующий ход, — это случалось несколько раз, пока ATV вез нас по кругу длиной 6,5 км и возвращался на базу.

Хотя VLA пока слишком новы и ни одна компания еще не развернула их в операционной среде, «технология уже достаточно хороша, чтобы проводить полевые эксперименты вместе с солдатами и выяснять, как наиболее эффективно использовать ее для вооруженных сил США», — сказал Стюарт Янг, бывший менеджер программы DARPA, работавший над автономией наземных машин. Как и у других компаний в этой сфере, полный стек Scout также включает детерминированные системы и другие типы ИИ, чтобы расширить возможности агентов.

Янг покинул DARPA в этом месяце и перешел в Field после руководства программой RACER, в рамках которой компаниям предлагали создать высокоскоростные автономные машины для бездорожья, помогая сформировать этот рынок примерно так же, как Grand Challenge в свое время ускорил развитие беспилотных автомобилей. Два конкурента в этой области, Field AI и Overland AI, выросли из этой программы, а Scout присоединилась к ней позже.

По словам руководителей Scout и военных технологов, первые сценарии применения наземной автономии — это автоматизированное снабжение: доставка воды или боеприпасов на удаленные наблюдательные посты либо колонна, где за управляемым грузовиком следуют от шести до десяти автономных машин, освобождая людей для более важных задач.

Брайан Мэтьюич, действующий офицер пехоты, который проходит стажировку в Scout в качестве военного fellow, вспомнил недавние учения на Аляске, где он вел колонну снабжения в полной темноте и мечтал об автономных машинах, которые могли бы ему помочь.

Добавление интеллекта в автопарк армии

Scout видит себя прежде всего софтверной компанией, которая строит интеллектуальный слой для военных машин. Она не собирается производить сами автономные машины, а хочет создавать технологии поверх них.

Адкок ожидает, что первым широко востребованным продуктом стартапа станет система под названием Ox — software для command and control, дополненный защищенным компьютерным оборудованием вроде GPU, средств связи и камер. Он должен позволить отдельным солдатам координировать несколько дронов и наземных автономных машин с помощью запросов вроде: «Езжай к этой точке и следи за силами противника».

Однако чтобы такое ПО работало, нужна тренировка на реальных машинах, поэтому компания и создала Foundry — свою тренировочную площадку на военной базе. Там водители работают по восьмичасовым сменам, гоняя ATV в разных режимах, а затем проходят через систему reinforcement learning, фиксируя, где им приходилось брать управление на себя; эти данные используются для улучшения модели. Командир базы даже попросил компанию использовать ее ATV для патрулирования.

Одна из гипотез, которую проверяет Scout, заключается в том, что VLA, вместе с обучающими данными из симуляций, позволят на ограниченном датасете создать полнофункционального агента для вождения. При этом машина, например, уверенно чувствует себя на тропах, но пока не готова полноценно ездить по бездорожью.

Scout также тренируется с дронами для разведки и обороны, добавляя им интеллект с помощью vision language models.

Стартап работает над системой, в которой группы боеприпасных дронов летят вместе с более крупной платформой-«quarterback», предоставляющей больше вычислительных ресурсов для их управления. Например, дроны могут искать скрытые вражеские танки в заданной географической зоне и атаковать их, возможно, без участия человека. Отис утверждает, что альтернативой в таком сценарии может быть непрямой артиллерийский огонь, который по сравнению с ударами дронов менее точен.

Хотя автономное оружие — одна из самых острых тем в defense tech, эксперты отмечают, что сама концепция не нова: тепловые самонаводящиеся ракеты и мины используются в войнах десятилетиями. Вопрос для технологов — в том, как именно это оружие управляется, говорит Джей Адамс, отставной капитан армии США, который возглавляет операционную команду Scout.

Адамс отмечает, что дроны с боеприпасами компании можно запрограммировать так, чтобы они атаковали только угрозы в определенной географической зоне или только после подтверждения человеком. Он также говорит, что автономные оружейные платформы вряд ли будут стрелять из страха — как мог бы 18-летний солдат.

VLA, по его словам, также могут помочь с наведением. Scout утверждает, что ее модели предварительно обучены на специальном наборе военных данных, чтобы подготовить их, например, к встрече с вражеским танком во время миссии по снабжению. Подполковник Ник Ринальди, который курирует работу Scout для Army Applications Laboratory, говорит, что автоматизированное целеуказание сложно и в ближайшей перспективе вряд ли выйдет за пределы ограниченных сред, но способность VLA рассуждать об угрозах делает их перспективной технологией для изучения.

Адамс считает, что возможность дронов самостоятельно идентифицировать цели станет ключевой для будущей войны. Хотя вторжение России в Украину вызвало огромный интерес к дроновой войне, он уверен: управление отдельными UAV человеком не масштабируется достаточно хорошо, если США придется столкнуться с большим числом дешевых беспилотных систем, угрожающих американским силам.

Миссия против антивоенных настроений

Как и многие defense startups, Scout открыто заявляет о своей миссии, а ее руководители не стесняются критиковать компании, не готовые передавать свои технологии государству. Например, Google, как сообщалось, вышла из конкурса Пентагона на разработку систем управления автономными роями дронов — в этой области Scout тоже работает.

«Люди из AI не хотят работать с военными», — сказал Отис TechCrunch, вспоминая спор Anthropic с Пентагоном из-за условий использования. — «Никто из них не готов запускать агентов на одноразовых ударных дронах или на ракетных системах».

Тем не менее Scout использует существующие LLM как основу для своих агентов, но не раскрывает, какие именно. Отис говорит, что у компании есть соглашения с «очень известными hyperscalers» на предоставление предварительно обученного интеллекта для базовой модели Scout. Он также отказался говорить, использует ли компания open-weight модели, в том числе предлагаемые китайскими компаниями. Многие фирмы, зависящие от AI inference, строят решения поверх open-weight моделей, потому что они дешевле, чем предложения frontier labs вроде Anthropic или OpenAI.

В ближайшие годы Scout рассчитывает решить этот вопрос, создав собственную модель с нуля, и, по словам основателей, значительная часть капитала уйдет именно на обучение и вычислительные расходы. Отис даже задается вопросом, не обгонит ли Scout нынешних лидеров в гонке к AGI, потому что их модель будет постоянно взаимодействовать с реальным миром.

«В сообществе AGI есть аргумент в духе того, что, сколько ни читай интернет, стать по-настоящему умным можно лишь до определенного уровня, а большая часть интеллекта приходит через взаимодействие с миром», — сказал Отис.

Значит ли это, что Адкок конкурирует с армией гуманоидных роботов своего брата в Figure? Нет, говорит Отис, но «мы можем выйти на масштаб намного быстрее, потому что у нашего клиента есть активы», — имея в виду Пентагон.

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: Colby Adcock’s Scout AI raises $100M to train its models for war: We visited its bootcamp