Scout AI milik Coby Adcock mengumpulkan $100 juta untuk melatih model perangnya. Kami mengunjungi bootcampnya.

Di pangkalan militer AS di California tengah, kendaraan segala medan dengan empat tempat duduk berkeliaran di jalur perbukitan. Ini adalah latihan, namun tidak untuk orang-orang yang berada di dalam kendaraan: Ini adalah upaya untuk melatih model AI untuk memasuki zona konflik.

ATV militer otonom dioperasikan oleh Scout AI, sebuah startup yang didirikan pada tahun 2024 oleh Coby Adcock dan Collin Otis, yang menyebut dirinya sebagai “laboratorium perbatasan untuk pertahanan.” Perusahaan mengatakan pada hari Rabu bahwa mereka telah mengumpulkan putaran Seri A senilai $100 juta, dipimpin oleh Align Ventures dan Draper Associates, setelah putaran awal senilai $15 juta pada Januari 2025.

Scout mengundang TechCrunch untuk tur eksklusif operasi pelatihannya di pangkalan militer yang tidak kami sebutkan namanya.

Perusahaan ini sedang membangun model AI yang disebut “Fury” untuk mengoperasikan dan mengendalikan aset militer, pertama untuk dukungan logistik, tetapi kemudian untuk senjata otonom. CTO Collin Otis membandingkan pekerjaan ini, yang didasarkan pada LLM yang sudah ada, dengan melatih tentara.

“Mereka memulainya ketika mereka berusia 18 tahun, dan terkadang bahkan memulainya setelah lulus kuliah, jadi Anda ingin memulai dengan tingkat kecerdasan dasar tersebut,” kata Otis kepada TechCrunch. “Adalah berguna untuk memulai dengan seseorang yang telah melakukan investasi dan kemudian berkata, hei, apa yang harus saya lakukan untuk mengajarkan hal ini untuk menjadi AGI militer yang luar biasa, dibandingkan hanya menjadi AGI yang memiliki kecerdasan luas?”

Scout telah mendapatkan kontrak pengembangan teknologi militer senilai total $11 juta dari organisasi seperti DARPA, Laboratorium Aplikasi Angkatan Darat, dan pelanggan Departemen Pertahanan lainnya. Ini adalah salah satu dari 20 perusahaan otonom yang teknologinya digunakan oleh Divisi Kavaleri ke-1 Angkatan Darat AS selama siklus pelatihan regulernya di Ft. Hood di Texas, dengan harapan bahwa unit tersebut akan membawa produk yang terbukti mampu digunakan pada tahun 2027.

Untuk pengujian internal Scout, karet bertemu dengan tanah di medan berbukit di pangkalan. Di sana, tim operasi perusahaan, yang dipimpin oleh mantan tentara, menjalankan kendaraan dalam misi simulasi.

Meskipun mobil otonom mulai terlihat di lebih banyak kota di seluruh dunia, mereka beroperasi di lingkungan yang lebih terstruktur dan memiliki peraturan. Beroperasi secara mandiri di jalur tak bertanda atau off-road merupakan tantangan lain. Otis, mantan eksekutif di perusahaan angkutan truk otonom Kodiak, mengatakan dia termotivasi untuk mendirikan Scout ketika dia menyadari sistem yang dia bantu bangun di sana tidak cukup cerdas untuk beroperasi di zona perang yang tidak dapat diprediksi.

Pendekatan baru terhadap otonomi

Scout beralih ke teknologi otonomi yang lebih baru: model Aksi Bahasa Visi, atau VLA, yang didasarkan pada LLM dan digunakan untuk mengendalikan robot. Pertama kali dirilis oleh Google DeepMind pada tahun 2023, teknologi unggulan start-up robotika seperti Physical Intelligence dan Figure.AI, perusahaan robot humanoid yang dipimpin oleh saudara laki-laki Adock, Brett.

Adcock ada di papan Figure. Dia mengatakan bahwa pengalaman tersebut meyakinkannya akan peluang untuk memberikan informasi intelijen yang lebih luas kepada armada kendaraan otonom milik militer yang terus berkembang. Saudaranya memperkenalkannya kepada Otis, yang menjadi penasihat Figure, dan mereka mulai menerapkan AI terkini pada solusi militer.

“Jika saya memberikan Anda pengontrol drone sekarang dan saya memasangkan headset pada Anda, Anda dapat belajar menerbangkannya dalam hitungan menit,” kata Otis. “Anda sebenarnya baru belajar bagaimana menghubungkan pengetahuan Anda sebelumnya dengan beberapa joystick kecil ini. Ini bukan sebuah lompatan besar. Itulah cara berpikir tentang VLA dan mengapa mereka begitu terbuka.”

Memang benar, saya mendapat kesempatan untuk mengendarai salah satu ATV Scout di sekitar jalan setapak yang rusak, dan medannya menantang: perbukitan terjal, pasir lepas di tikungan, jalur yang menghilang, persimpangan yang membingungkan. Saya bukan pengemudi ATV yang berpengalaman tetapi melakukan upaya yang adil pada upaya pertama saya (jika saya sendiri yang mengatakannya). Kecerdasan umum seperti itulah yang diinginkan perusahaan dalam modelnya, yang telah dilatih melalui ATV ini hanya selama enam minggu setelah menggunakan ATV sipil untuk memulai prosesnya.

Saya juga mengendarai ATV dengan kendali otonom, dan dapat merasakan perbedaannya — akselerasinya lebih cepat dibandingkan manusia yang mungkin memikirkan kenyamanan penumpang. Tim operasi menunjukkan bagaimana kendaraan berada di sisi kanan pada jalur yang lebih lebar namun tetap berada di tengah jalur yang sempit, seperti pengemudi pelatihan mereka. Mereka juga, ketika kebingungan, tiba-tiba melambat untuk memikirkan langkah selanjutnya, sesuatu yang terjadi beberapa kali saat membawa kita dalam putaran 6,5 km sebelum kembali ke pangkalan.

Meskipun VLA cukup baru sehingga belum digunakan oleh perusahaan mana pun dalam lingkungan operasional, “teknologi ini cukup baik untuk melakukan eksperimen di lapangan dengan tentara untuk mencari cara yang paling efektif terhadap pasukan AS,” kata Stuart Young, mantan manajer program DARPA yang bekerja di bidang otonomi kendaraan darat. Dan seperti perusahaan otonom lainnya, otonomi penuh Scout juga mencakup sistem deterministik dan jenis AI lainnya untuk melengkapi kemampuan agennya.

Young meninggalkan DARPA bulan ini untuk bergabung dengan Field setelah mengelola program bernama PEMBALAP. Hal ini meminta perusahaan-perusahaan untuk menciptakan kendaraan off-road otonom berkecepatan tinggi, membantu mengembangkan ruang ini dengan cara yang sama seperti Tantangan Besar organisasi tersebut yang mendorong mobil self-driving. Dua pesaing di bidang ini, Field AI dan Overland AI, dikeluarkan dari program tersebut, dan Scout juga berpartisipasi sebagai tambahan selanjutnya.

Penerapan pertama dari otonomi darat, menurut para eksekutif Scout dan ahli teknologi militer, akan berupa pasokan otomatis: Membawa air atau amunisi ke pos pengamatan yang jauh, atau dalam konvoi di mana truk berawak mungkin diikuti oleh enam hingga sepuluh kendaraan otonom, sehingga menghemat tenaga manusia yang berharga untuk tugas-tugas yang lebih penting. Brian Mathwich, seorang perwira infanteri aktif yang bertugas sebagai anggota militer di Scout, mengenang latihan baru-baru ini di Alaska di mana dia memimpin konvoi pasokan dalam kegelapan total dan mengharapkan kendaraan otonom untuk membantunya.

Menambahkan intelijen ke motorpool Angkatan Darat

Scout melihat dirinya terutama sebagai perusahaan perangkat lunak, yang membangun lapisan intelijen untuk mesin militer. Mereka tidak bermaksud membuat kendaraan otonom itu sendiri, melainkan membangun di atasnya.

Adcock memperkirakan produk pertama startup yang akan diadopsi secara luas adalah produk yang disebut “Ox,” perangkat lunak komando dan kontrol perusahaan, yang digabungkan dengan perangkat keras komputer (GPU, komunikasi, kamera). Hal ini dimaksudkan untuk memungkinkan masing-masing tentara mengatur beberapa drone dan kendaraan darat otonom dengan perintah seperti: “Pergi ke titik jalan ini dan waspadai pasukan musuh.”

Namun, agar perangkat lunak tersebut berfungsi memerlukan pelatihan tentang kendaraan nyata. Oleh karena itu Foundry, yang oleh perusahaan disebut sebagai tempat pelatihan di pangkalan militer. Di sana, pengemudi menghabiskan delapan jam shift untuk mengatur kecepatan ATV mereka, kemudian bekerja melalui sistem pembelajaran penguatan untuk mencatat di mana mereka harus mengambil alih, yang kemudian digunakan untuk meningkatkan model. Komandan pangkalan telah meminta ATV perusahaan untuk melakukan patroli keamanan secara bergantian.

Salah satu hipotesis yang diuji oleh Scout adalah bahwa VLA akan memungkinkan kumpulan data yang relatif terbatas ini, bersama dengan data pelatihan dalam simulasi, untuk menghasilkan agen penggerak yang berkemampuan penuh. Meskipun kendaraan tampak nyaman di jalan setapak, misalnya, ia belum siap untuk beroperasi sepenuhnya di luar jalan raya.

Scout juga berlatih dengan drone untuk pengintaian dan sebagai senjata, memberi mereka kecerdasan dengan model bahasa penglihatan, varian LLM multi-modal.

Scout sedang mengerjakan sistem yang memungkinkan sekelompok drone amunisi terbang dengan platform “quarterback” yang lebih besar yang menyediakan lebih banyak sumber daya komputasi untuk memerintahkan mereka. Dalam satu misi, drone akan mencari tank musuh yang tersembunyi di suatu wilayah geografis dan menyerang mereka, mungkin tanpa campur tangan manusia. Otis berpendapat bahwa pendekatan alternatif dalam skenario ini mungkin adalah tembakan artileri tidak langsung, yang tidak tepat jika dibandingkan dengan serangan pesawat tak berawak.

Meskipun senjata otonom merupakan titik awal dalam politik teknologi pertahanan, para ahli mencatat bahwa konsep tersebut sudah kuno: rudal dan ranjau pencari panas telah digunakan selama beberapa dekade. Pertanyaan bagi para ahli teknologi adalah bagaimana senjata dikendalikan, kata Jay Adams, pensiunan Kapten Angkatan Darat AS yang memimpin tim operasi Scout, kepada TechCrunch.

Dia mencatat bahwa drone amunisi perusahaan dapat diprogram untuk hanya menyerang ancaman di wilayah geografis tertentu, atau hanya dengan konfirmasi manusia. Dia juga mengatakan platform senjata otonom tidak mungkin menembak karena mereka takut, seperti yang mungkin terjadi pada tentara berusia delapan belas tahun.

VLA juga menjanjikan penargetan yang lebih baik. Scout mengatakan model-modelnya telah dilatih berdasarkan kumpulan data militer tertentu untuk mempersiapkan mereka, misalnya, menghadapi tank musuh saat menjalankan misi pasokan. Letkol Nick Rinaldi, yang mengawasi pekerjaan Scout untuk Laboratorium Aplikasi Angkatan Darat, mengatakan bahwa meskipun penargetan otomatis sulit dan tidak mungkin digunakan di luar lingkungan terbatas dalam waktu dekat, potensi VLA untuk mempertimbangkan ancaman menjadikannya teknologi yang menjanjikan untuk diselidiki.

Adams mengatakan janji drone yang dapat mengidentifikasi target mereka sendiri adalah kunci peperangan di masa depan: Meskipun invasi Rusia ke Ukraina telah membangkitkan minat yang besar terhadap peperangan drone, ia percaya bahwa memiliki manusia yang mengoperasikan UAV secara individu tidak akan cukup bagi AS untuk menghadapi sejumlah besar sistem tak berawak berbiaya rendah jika mereka mengancam pasukan AS.

Sebuah misi untuk melawan getaran anti-militer

Seperti kebanyakan startup pertahanan, Scout menjalankan misinya, dan para eksekutif akan dengan bebas mengkritik perusahaan yang enggan menyerahkan teknologi mereka kepada pemerintah. Google misalnya, dilaporkan menarik diri dari kontes Pentagon untuk mengembangkan sistem kontrol bagi kawanan drone otonom, sebuah kemampuan yang juga sedang dikembangkan oleh Scout.

“Orang-orang AI tidak ingin bekerja dengan militer,” kata Otis kepada TechCrunch, merujuk pada perselisihan Anthropic dengan Pentagon mengenai persyaratan layanannya. “Tak satu pun dari mereka terbuka untuk menjalankan agen pada drone serang satu arah, atau menjalankan agen pada sistem rudal.”

Meski demikian, Scout sebenarnya menggunakan LLM yang ada sebagai basis untuk membangun agennya, meski menolak menyebutkan yang mana. Otis mengatakan pihaknya memiliki perjanjian dengan “hyperscaler yang sangat terkenal” untuk memberikan kecerdasan yang telah dilatih sebelumnya untuk model dasar Scout. Otis juga enggan berkomentar jika menggunakan model open-weight, seperti yang ditawarkan perusahaan China. Banyak perusahaan yang mengandalkan inferensi AI membangun model ini untuk beroperasi dengan biaya lebih rendah dibandingkan model dari laboratorium terdepan seperti Anthropic atau OpenAI.

Scout berharap untuk mengatasi hal ini dengan membangun modelnya sendiri dari awal di tahun-tahun mendatang, dan para pendirinya mengatakan sebagian besar modalnya akan digunakan untuk pelatihan dan menghitung biaya tersebut. Memang benar, Otis bertanya-tanya apakah Scout akan mengalahkan pemimpin yang ada di AGI karena modelnya akan terus berinteraksi dengan dunia nyata.

“Ada argumen di komunitas AGI bahwa Anda hanya bisa menjadi sangat cerdas dengan membaca internet, dan sebagian besar kecerdasan muncul melalui interaksi di dunia,” kata Otis.

Apakah itu berarti Adcock bersaing dengan pasukan robot humanoid saudaranya di Figure? Tidak, kata Otis, namun “kami dapat melakukan penskalaan lebih cepat karena pelanggan kami memiliki aset,” katanya, mengacu pada Pentagon.