스케일아웃 시스템(Scaleout Systems)이 소형 드론에서 표적을 탐지·식별하고 임무에 따라 우선순위를 정하는 AI 기술을 개발해 정찰과 공격 임무에 적용하고 있다. 아스 테크니카는 9월 18일 북대서양조약기구(NATO) 지원을 받는 이 스타트업의 기술을 보도했다.
소형 드론에서 작동하는 분산형 AI
스웨덴 웁살라대 연구진이 2018년 설립한 스케일아웃 시스템은 상용 트럭과 차량에 장착된 하드웨어에서 머신러닝 모델을 학습·실행하는 기술로 출발했다. 러시아가 2022년 우크라이나를 전면 침공한 뒤에는 국방 분야로 사업 방향을 전환했다. 공동창업자이자 최고경영자(CEO)인 안드레아스 헬란더는 전장 센서 데이터를 현장에서 처리하는 기술이 NATO 동맹국에 전략적 우위를 제공할 수 있다고 설명했다.
이 회사는 오픈AI(OpenAI)나 앤트로픽(Anthropic)의 프런티어 AI(frontier AI) 모델 대신 드론과 전방 지휘소의 컴퓨터에서 실행할 수 있는 경량 머신러닝 모델을 사용한다. 모델은 소형 임베디드 장치부터 고성능 엣지 워크스테이션까지 서로 다른 하드웨어에 맞춰 작동해야 한다는 것이다. 드론이 주변 전장을 촬영하는 동안 AI가 표적 식별을 지원하고, 원시 데이터를 모두 전송하지 않은 채 선별한 업데이트만 소대·중대급 본부의 컴퓨팅 노드로 보낼 수 있다. 본부 노드는 여러 센서에서 모은 데이터로 모델을 재학습한 뒤 새 버전을 현장 장치에 배포한다.
NATO 국방 혁신 프로그램과 자율 공격 드론
스케일아웃 시스템은 2025년 NATO 국방혁신가속기(DIANA) 챌린지 프로그램 참여 기업으로 선정됐다. 이후 드론과 조종 태블릿, 야전 지휘소의 엣지 컴퓨팅 하드웨어에 머신러닝 모델을 적용하는 ‘정찰을 위한 연합 항공정보’ 프로젝트를 진행했다. 사막에서 학습한 모델을 도시에서 그대로 사용하면 성능이 떨어질 수 있지만, 작전 중 현장에서 수집한 센서 데이터로 여러 버전을 반복 개선하면 환경 변화에 대응할 수 있다는 설명이다.
이 방식은 중앙 데이터센터와의 상시 통신 없이도 드론과 전방 장치가 자체적으로 AI 추론을 수행하도록 한다. 전자전이나 적의 재밍으로 통신이 끊기는 상황에서도 작동할 수 있고, 중앙 서버가 공격받을 위험도 줄일 수 있다. 스케일아웃 시스템은 BAE시스템스 보포스가 주도하는 저가형 자율 배회탄약 프로젝트 ‘ALMA’에도 참여하고 있다. 2026년 1월 스웨덴에서 공개된 시연에서는 드론이 AI로 잠재적 위협을 탐지·식별·위치 확인한 뒤, 임무 목표로 지정된 장갑 공병 차량을 가장 가치 높은 표적으로 판단해 비행하고 폭발물을 투하했다. 인간 조종자는 여전히 드론을 통제할 수 있지만, 직접 명령하지 않아도 임무가 수행됐다.
스케일아웃 시스템은 6월 웁살라의 스웨덴 공군 기지에서 이 기술을 시험했다. 중앙 컴퓨팅 노드와 연결이 끊긴 뒤에도 전방 노드가 AI 추론과 능동학습을 계속 수행했고, 연결이 복구되자 현지 모델의 업데이트를 중앙 노드와 공유했다. 헬란더 CEO는 이런 연합학습 구조가 장기적으로 여러 지역과 국가에 걸쳐 확장돼 NATO 회원국 간 AI 모델 협력을 가능하게 할 수 있다고 말했다. 다만 원문은 상용화 일정이나 가격을 제시하지 않았으며, 현재 공개된 내용은 정찰 체계와 ALMA 시연, 군 기지 시험 등 기술 실증에 초점을 맞추고 있다.