L’IA Scout di Coby Adcock raccoglie 100 milioni di dollari per addestrare i suoi modelli alla guerra. Abbiamo visitato il suo bootcamp.

In una base militare statunitense nella California centrale, veicoli fuoristrada a quattro posti percorrono sentieri collinari. Questo è un esercizio di addestramento, ma non per le persone nei veicoli: si tratta di uno sforzo per addestrare i modelli di intelligenza artificiale advert entrare nelle zone di conflitto.

Gli ATV militari autonomi sono gestiti da Scout AI, una startup fondata nel 2024 da Coby Adcock e Collin Otis, che si autodefinisce un “laboratorio di frontiera per la difesa”. Mercoledì la società ha dichiarato di aver raccolto un spherical di serie A da 100 milioni di dollari, guidato da Align Ventures e Draper Associates, dopo il spherical seed da 15 milioni di dollari del gennaio 2025.

Scout ha invitato TechCrunch per un tour esclusivo delle sue operazioni di addestramento presso una base militare che ci ha chiesto di non nominare.

L’azienda sta costruendo un modello di intelligenza artificiale chiamato “Fury” per operare e comandare risorse militari, prima per il supporto logistico ma presto per le armi autonome. Il CTO Collin Otis paragona questo lavoro, che si basa sui LLM esistenti, all’addestramento dei soldati.

“Iniziano quando hanno 18 anni e talvolta iniziano anche dopo il school, quindi è meglio iniziare con quel livello base di intelligenza”, ha detto Otis a TechCrunch. “È utile iniziare con qualcuno che ha già fatto un investimento e poi dire, ehi, cosa devo fare per insegnare a questa cosa a diventare un’incredibile AGI militare, invece di essere semplicemente un’AGI ampiamente intelligente?”

Scout si è assicurata contratti di sviluppo di tecnologia militare per un totale di 11 milioni di dollari da organizzazioni come DARPA, Military Functions Laboratory e altri clienti del Dipartimento della Difesa. È una delle 20 società autonome la cui tecnologia viene utilizzata dalla 1a divisione di cavalleria dell’esercito americano durante il suo regolare ciclo di addestramento a Ft. Hood in Texas, con l’aspettativa che l’unità porti con sé prodotti che si dimostrino validi quando verrà schierato nel 2027.

Per i check interni di Scout, la gomma incontra lo sporco nel terreno collinare della base. Lì, la squadra operativa della compagnia, guidata da ex soldati, sta mettendo alla prova i veicoli in missioni simulate.

Sebbene le auto autonome stiano iniziando a essere viste in sempre più città in tutto il mondo, lì operano in ambienti più strutturati e dotati di regole. Operare in autonomia su sentieri non segnalati o fuoristrada è tutta un’altra sfida. Otis, ex dirigente della società di autotrasporto autonoma Kodiak, ha affermato di essere stato motivato advert avviare Scout quando si è reso conto che il sistema che aveva contribuito a costruire non period abbastanza intelligente per operare in una zona di guerra imprevedibile.

Un nuovo approccio all’autonomia

Scout si sta rivolgendo a una nuova tecnologia di autonomia: i modelli Imaginative and prescient Language Motion, o VLA, basati su LLM e utilizzati per controllare i robotic. Rilasciata per la prima volta da Google DeepMind nel 2023, la tecnologia ha dato vita a start-up di robotica come Bodily Intelligence e Determine.AI, la società di robotic umanoidi guidata dal fratello di Adock, Brett.

Adcock è nel consiglio di amministrazione di Determine. Cube che l’esperienza lo ha convinto dell’opportunità di portare un’intelligenza più ampia alla crescente flotta di veicoli autonomi dell’esercito. Suo fratello lo presentò a Otis, che period consulente di Determine, e insieme iniziarono advert applicare le ultime novità in fatto di intelligenza artificiale alle soluzioni militari.

“Se ti passassi il controllore di un drone in questo momento e ti mettessi addosso un auricolare, potresti imparare a pilotarlo in pochi minuti”, ha detto Otis. “In realtà stai solo imparando a collegare le tue conoscenze pregresse a questi piccoli joystick. Non è un grande passo avanti. Questo è il modo di pensare ai VLA e al motivo per cui sono un story sblocco.”

In effetti, ho avuto la possibilità di guidare uno degli ATV di Scout lungo i sentieri accidentati e il terreno period impegnativo: colline ripide, sabbia sciolta nelle curve, tracce che scomparivano, incroci confusi. Non sono un pilota esperto di ATV, ma ho fatto un buon tentativo al mio primo tentativo (se lo dico io stesso). Questo è il tipo di intelligenza generale che l’azienda desidera nei suoi modelli, che ha addestrato tramite questi ATV solo sei settimane dopo aver utilizzato ATV civili per avviare il processo.

Ho anche guidato sull’ATV con controllo autonomo e ho potuto sentire la differenza: accelera più velocemente di un essere umano che potrebbe pensare al consolation del passeggero. La squadra operativa sottolinea come i veicoli seguano la destra sui sentieri più larghi ma rimangano in mezzo a quelli stretti, come gli autisti addestrati. Inoltre, quando sono confusi, rallentano improvvisamente per riflettere sulla loro prossima mossa, cosa che accade alcune volte mentre ci porta su un anello di 6,5 km prima di tornare alla base.

Sebbene i VLA siano abbastanza nuovi da non essere ancora stati schierati da alcuna azienda in un contesto operativo, “la tecnologia è abbastanza buona per fare quella sperimentazione sul campo con i soldati per capire come essere più efficaci per le forze statunitensi”, ha detto Stuart Younger, un ex responsabile del programma DARPA che ha lavorato sull’autonomia dei veicoli terrestri. E come altre società di autonomia, lo stack di piena autonomia di Scout embrace anche sistemi deterministici e altri tipi di intelligenza artificiale per completare le capacità dei suoi agenti.

Younger ha lasciato la DARPA questo mese per unirsi a Area dopo aver gestito un programma chiamato CORRENTE. Ha chiesto alle aziende di creare veicoli fuoristrada autonomi e advert alta velocità, contribuendo a diffondere questo spazio nello stesso modo in cui la Grand Problem dell’organizzazione ha potenziato le auto a guida autonoma. Due concorrenti in questo spazio, Area AI e Overland AI, furono eliminati da quel programma e anche Scout partecipò come aggiunta successiva.

Le prime applicazioni dell’autonomia terrestre, secondo i dirigenti scout e i tecnologi militari, saranno il rifornimento automatizzato: il trasporto di acqua o munizioni a posti di osservazione distanti, o in un convoglio dove un camion con equipaggio potrebbe essere seguito da sei-dieci veicoli autonomi, risparmiando prezioso lavoro umano per compiti più importanti. Brian Mathwich, un ufficiale di fanteria in servizio attivo che ha svolto un periodo come militare allo Scout, ha ricordato una recente esercitazione in Alaska dove ha guidato un convoglio di rifornimenti nell’oscurità totale e desiderava che i veicoli autonomi lo aiutassero.

Aggiungere intelligenza al parco macchine dell’Esercito

Scout si considera principalmente una società di software program, che costruisce un livello di intelligence per le macchine militari. Non intende realizzare i veicoli autonomi, ma costruire sopra di essi.

Adcock prevede che il primo prodotto della startup advert essere ampiamente adottato sarà quello chiamato “Ox”, il software program di comando e controllo dell’azienda, fornito in bundle su {hardware} di pc rinforzato (GPU, comunicazioni, fotocamere). Ha lo scopo di consentire ai singoli soldati di orchestrare più droni e veicoli terrestri autonomi con comandi simili a quelli rapidi: “Vai a questo punto di passaggio e fai attenzione alle forze nemiche”.

Tuttavia, per far funzionare il software program è necessaria una formazione su veicoli reali. Da qui Foundry, così l’azienda chiama il suo poligono di addestramento nella base militare. Lì, i conducenti trascorrono turni di otto ore mettendo alla prova gli ATV, quindi lavorano attraverso un sistema di apprendimento di rinforzo per registrare dove dovevano prendere il controllo, che viene poi utilizzato per migliorare il modello. Il comandante della base ha chiesto all’ATV della compagnia di effettuare un turno con le pattuglie di sicurezza.

Un’ipotesi che Scout sta testando è che i VLA consentiranno a questo set di dati relativamente limitato, insieme ai dati di addestramento nelle simulazioni, di fornire un agente di guida pienamente capace. Anche se il veicolo sembra a suo agio sui sentieri, advert esempio, non è pronto per operare completamente fuoristrada.

Scout si sta anche esercitando con i droni per la ricognizione e come armi, fornendo loro intelligenza con modelli di linguaggio visivo, una variante LLM multimodale.

Scout sta lavorando a un sistema che vedrebbe gruppi di droni munizioni volare con una piattaforma “quarterback” più grande che fornisce più risorse di calcolo per comandarli. In una missione, i droni avrebbero cercato in un’space geografica carri armati nemici nascosti e li avrebbero attaccati, possibilmente senza l’intervento umano. Otis sostiene che l’approccio alternativo in questo state of affairs potrebbe essere il fuoco di artiglieria indiretto, che è impreciso rispetto agli attacchi dei droni.

Sebbene le armi autonome siano un punto critico nella politica della tecnologia di difesa, gli esperti sottolineano che il concetto è vecchio: i missili e le mine a ricerca di calore sono in uso da molti decenni. La domanda per i tecnici è come vengono controllate le armi, ha detto a TechCrunch Jay Adams, un capitano dell’esercito americano in pensione che guida la squadra operativa di Scout.

Sottolinea che i droni muniti dell’azienda possono essere programmati per attaccare solo minacce in un’space geografica specifica o solo con la conferma umana. Cube anche che è improbabile che le piattaforme di armi autonome sparino perché hanno paura, come potrebbe fare un soldato diciottenne.

Anche i VLA offrono la promessa di un focusing on migliore. Scout afferma che i suoi modelli sono preaddestrati su una serie specifica di dati militari per prepararli, advert esempio, a imbattersi in un carro armato nemico durante una missione di rifornimento. Il tenente colonnello Nick Rinaldi, che supervisiona il lavoro di Scout per l’Esercito Functions Laboratory, afferma che mentre il focusing on automatizzato è difficile ed è improbabile che venga utilizzato al di fuori di ambienti limitati nel breve termine, il potenziale dei VLA di ragionare sulle minacce li rende una tecnologia promettente su cui indagare.

Adams afferma che la promessa di droni in grado di identificare i propri obiettivi è fondamentale per la guerra futura: mentre l’invasione dell’Ucraina da parte della Russia ha generato un intenso interesse per la guerra con i droni, ritiene che avere esseri umani che utilizzano UAV individuali non sia sufficientemente scalabile da consentire agli Stati Uniti di affrontare un gran numero di sistemi senza pilota a basso costo nel caso in cui minacciassero le forze statunitensi.

Una missione per contrastare le vibrazioni antimilitari

Come molte startup nel settore della difesa, Scout porta apertamente la propria missione e i dirigenti criticheranno liberamente le aziende che sono riluttanti a consegnare la propria tecnologia al governo. Google, advert esempio, secondo quanto riferito ritirato da un concorso del Pentagono per sviluppare sistemi di controllo per sciami di droni autonomi, una capacità su cui sta lavorando anche Scout.

“Gli addetti all’intelligenza artificiale non vogliono lavorare con i militari”, ha detto Otis a TechCrunch, riferendosi al diverbio tra Anthropic e il Pentagono sui suoi termini di servizio. “Nessuno di loro è disposto a utilizzare agenti su droni d’attacco unidirezionali o a utilizzare agenti su sistemi missilistici”.

Tuttavia, Scout sta effettivamente utilizzando i LLM esistenti come base per costruire i suoi agenti, anche se ha rifiutato di dire quali. Otis afferma di avere accordi con “hyperscaler molto noti” per fornire l’intelligenza preaddestrata per il modello di base di Scout. Otis ha inoltre rifiutato di commentare se utilizza modelli a peso aperto, come quelli offerti dalle società cinesi. Molte aziende che fanno affidamento sull’inferenza dell’intelligenza artificiale si basano su questi modelli per operare a costi inferiori rispetto ai modelli di laboratori di frontiera come Anthropic o OpenAI.

Scout prevede di affrontare questo problema costruendo il proprio modello da zero negli anni a venire, e i fondatori affermano che gran parte del suo capitale sarà destinato a costi di formazione e calcolo. In effetti, Otis si chiede se Scout batterà i chief attuali dell’AGI perché il suo modello interagirà costantemente con il mondo reale.

“Nella comunità AGI si sostiene che si può diventare così intelligenti solo leggendo Web, e che la maggior parte dell’intelligenza arriva interagendo nel mondo”, ha detto Otis.

Ciò significa che Adcock è in competizione con l’esercito di robotic umanoidi di suo fratello a Determine? No, cube Otis, ma “possiamo crescere molto più velocemente perché i nostri clienti hanno risorse”, ha detto, riferendosi al Pentagono.