Wenn der Gegner aktiv radioelektronisches Störsignal (REB) einsetzt, verlieren herkömmliche Drohnen, die auf eine stabile Verbindung zum Operator angewiesen sind, ihre Einsatzfähigkeit. Genau diese Schwachstelle versucht der NATO-Verbund zu schließen, indem er die Bord-Künstliche Intelligenz des schwedischen Startups Scaleout Systems testet. Das System wird direkt an Bord des unbemannten Flugzeugs gestartet und ermöglicht ihm, autonom zu handeln – von der Zielortung bis zum Einschlag.

Von Lkw zur Verteidigung

Scaleout Systems wurde von Wissenschaftlern der Universität Uppsala gegründet und entwickelte zunächst Algorithmen der künstlichen Intelligenz für den Schwerlastverkehr. Nach Beginn des vollskaligen russischen Einmarschs in die Ukraine im Jahr 2022 orientierte sich das Startup vollständig auf den Verteidigungssektor um und passte seine Erfahrung im Computer-Vision-Bereich an die Aufgaben der militärischen Aufklärung und Zielaufklärung an.

Kompaktes Sehen statt Cloud

Der entscheidende Unterschied der Scaleout-Lösung liegt im Verzicht auf sperrige Cloud-Modelle wie OpenAI oder Anthropic. Die Entwickler passten kompakte Computer-Vision-Algorithmen an die schwächeren Prozessoren an, die an Bord von Drohnen, in Tablets und in fieldmäßigen Kommandopunkten installiert sind. Dadurch kann das System lokal arbeiten, ohne eine dauerhafte Verbindung zu externen Servern zu benötigen – was in der Reichweite von REB-Mitteln von entscheidender Bedeutung ist.

Tests: von der Ortung zum autonomen Einschlag

Im Rahmen des NATO-Programms DIANA integrierten die Entwickler ihre KI in das Projekt der günstigen Kamikaze-Drohne ALMA, die gemeinsam mit BAE Systems Bofors entwickelt wird. Laut Testdaten aus Januar 2026 in Schweden entdeckte, identifizierte und lokalisierte die Drohne eigenständig alle potenziellen Bedrohungen im Beobachtungsgebiet. Auf Basis der hinterlegten Prioritäten wählte der Algorithmus das wertvollste Ziel – einen gepanzerten Pionierpanzer – und steuerte die Sprengladung ohne direkte Operatoranweisung auf es zu.

Föderatives Lernen und Betrieb ohne Verbindung

Die Juni-Tests auf der Luftwaffenbasis in Uppsala zeigten, dass fieldmäßige Knotenpunkte die KI auch nach dem Verlust der Verbindung zur Zentrallabor weiter trainieren können und nach Wiederherstellung des Netzes die angesammelten Daten synchronisieren. Perspektivisch ermöglicht das neueste System des „föderativen Lernens“ den sofortigen Austausch von Aufklärungsdaten zwischen allen NATO-Mitgliedstaaten und schafft so ein gemeinsames Lagebild ohne zentralen Knotenpunkt.

Strategische Bedeutung

Die Kombination aus günstiger Plattform, Bord-KI und föderativem Datenaustausch verändert die Logik der REB-Bewältigung: Anstatt von einem Kommunikationskanal abhängig zu sein, wird die Drohne zu einem eigenständigen „Auge und Hand“ auf dem Schlachtfeld. Für den Verbund ist dies ein Schritt zur Massenverwendung autonomer Waffensysteme, die unter Bedingungen agieren können, in denen eine traditionelle Steuerung über Funkkanal unmöglich ist.