Primeiros veículos autônomos americanos entram em combate na Ucrânia
A Forterra, fabricante americana de veículos autônomos, anunciou hoje que mais de 100 ATVs autônomos foram deslocados para zonas de conflito na Ucrânia durante os últimos nove meses, no que a empresa acredita ser o maior deslocamento de veículos terrestres autônomos em combate realizado por qualquer empresa de tecnologia de defesa americana.
Scott Sanders, diretor de crescimento da Forterra e ex-oficial da Marinha dos EUA, explicou em entrevista ao TechCrunch que essa experiência real é fundamental para o desenvolvimento de tecnologias de defesa. "Acredito que isso seja verdadeiro para toda tecnologia de defesa que já foi criada — até você enfrentar as realidades do combate, você simplesmente não vai saber", afirmou Sanders.
Financiado por recursos de defesa americanos, o projeto integra um esforço crescente de transformação das forças armadas americanas por meio do apoio à resistência ucraniana contra invasores russos. Enquanto drones aéreos receberam a maior parte da atenção no conflito, as dinâmicas que criaram — extensas zonas de exclusão onde vigilância resulta em morte do alto — levaram estrategistas ucranianos a buscarem autonomia baseada em terra também.
O Sargento-Mor Corey Wilkens, que lidera um programa de desenvolvimento de veículos autônomos e táticas para o Exército dos EUA, explicou os desafios enfrentados pelas forças no terreno. "Não há onde se esconder", disse Wilkens. "Você fica muito, muito vulnerável a ser atacado por drones de visão em primeira pessoa, outros tipos de drones lançando munições, artilharia, morteiro, toda a gama de coisas que eles têm."
A Ucrânia já está construindo seus próprios veículos terrestres não tripulados (UGVs) para ajudar a movimentar suprimentos e munições ou evacuar soldados feridos, mas esses veículos típicamente são alimentados por baterias e só conseguem carregar até 250 quilogramas, segundo soldado do exército ucraniano que trabalhou com os veículos e que o TechCrunch optou por não identificar por razões de segurança.
Os veículos Lancer da Forterra, baseados em ATVs Polaris e equipados com um stack customizado de sensores e computação, são movidos a gasolina e conseguem transportar 750 quilogramas de carga, tornando-os mais versáteis e úteis. "O principal é que esse UGV para logística e apenas mantendo nossa defesa é o UGV mais importante na Ucrânia", disse o soldado. "É fantástico, e estamos desesperados para ter mais."
No início, o entusiasmo não era o mesmo. As Forças Armadas Ucranianas tiveram experiências mistas com contratadas ocidentais trazendo novas tecnologias para a batalha, e inicialmente as ofertas da Forterra pareciam muito direcionadas para os altos requisitos do Exército americano. Modificar o veículo para a situação — particularmente, adicionando uma antena de internet de satélite Starlink — tornou-o um grande diferencial.
Desde chegar na Ucrânia em outubro passado, os veículos rodaram mais de 2.500 milhas em mais de 1.100 missões, carregando 777.440 libras de peso total e completando 52 evacuações de feridos. Alguns foram perdidos em combate, particularmente se ficarem presos em lama profunda ou outro terreno onde forças russas podem alvo-atirar à vontade.
A Forterra aprendeu lições úteis — sobre guerra eletrônica, atualização de software remotamente, como manobrar em condições desafiadoras e garantir que seus veículos não quebrem. A empresa, que levantou mais de 500 milhões de dólares em financiamento de venture capital de fundos como XYZ Venture Capital e Moore Strategic Partners, agora está melhor posicionada para competir por lucrativos contratos de segurança nacional.
Também viram os limites da autonomia: por enquanto, soldados ucranianos principalmente teleoperaram os veículos em zonas de combate, em parte porque são muito valiosos para perder e em parte porque veículos autônomos ainda não estão prontos para as realidades da guerra. Enquanto, por exemplo, os veículos conseguem navegar autonomamente em terreno diverso, ainda não chegaram ao ponto em que conseguem identificar forças inimigas inesperadas e reagir apropriadamente. "Na verdade precisamos ser capazes de responder às ameaças inimigas, ao vivo, enquanto está na frente do inimigo, o que a autonomia ainda não sabe fazer", explicou o soldado ucraniano.
A Forterra, que começou trabalho em veículos autônomos há 20 anos, está trabalhando em como combinar os tipos de algoritmos que nos deram carros autônomos com software mais novo de IA generativa que permite máquinas reagirem a seus arredores de forma generalizada. Como com outros sistemas autônomos, um dos principais obstáculos é coletar os dados corretos.
"Há muitas coisas que você tem que fazer que não estão disponíveis em um modelo open source porque não são coisas que humanos fazem, seja descobrir como navegar em um campo minado ou operar um sistema de armas", disse Sanders ao TechCrunch. "Você precisa ser capaz de mexer nos dials e algumas coisas mais de uma abordagem clássica de robótica, e então aproveitar a IA onde você precisa."
Concorrentes neste espaço estão resolvendo desafios similares. Scout AI levantou 100 milhões de dólares no início deste ano para treinar foundation models e desenvolver uma suite de plataformas autônomas para o exército que inclui UGVs. Outras startups como Field AI e Overland AI estão testando UGVs com o Exército americano.
Mesmo com as limitações dos UGVs, especialistas militares americanos estão convencidos de que é hora de investir nessas ferramentas. "Autonomia de solo é alcançável agora e já vimos isso", disse Wilkens.
Scott Philips, diretor de inovação da Forterra, visitou um centro de operações de uma unidade ucraniana para ver os veículos em ação em primeira mão, conquistando respeito da unidade por visitar uma área dentro do alcance de ataques russos.
"O que me chamou mais atenção foi ver exatamente onde estão as costuras: quais passos ainda são manuais, onde dados têm que ser re-inseridos ou re-verificados à mão, e onde o time já encontrou formas de automatizar ou acelerar coisas", disse Philips ao TechCrunch. "Esse é o tipo de verdade sobre o terreno que você não consegue de um slide porque mostra precisamente onde ferramentas melhores poderiam tirar pressão das pessoas fazendo este trabalho em tempo real."
Um desafio lançado pelos ucranianos: tornar mais barato. Os Lancers da Forterra não são caros para sua categoria, graças a depender da cadeia de suprimentos comercial da Polaris para o veículo em si, mas ainda são muito valiosos para serem deslocados tão livremente quanto UAVs conseguem ser.
"Atrito é apenas um fato deste campo de batalha, e perdemos alguns até agora, e foi ruim, e precisamos de mais, e portanto precisamos deles mais baratos", disse o soldado ucraniano ao TechCrunch.
No campo mais amplo de IA física, duas abordagens distintas estão competindo. A primeira é focada em dados, seguindo avanços recentes em aprendizado de máquina, buscando reunir quantidades massivas de dados, treinar modelos cada vez maiores e deixar leis de escala fazerem o resto. Time de Physical Intelligence e Generalist nos EUA, 1X fundada na Noruega, e Flexion baseada em Zurique estão entre os times bem financiados perseguindo essa estratégia.
A segunda abordagem começa de um conjunto diferente de suposições, moldada pela pesquisa aplicada de robótica de campo e deslocamento no mundo real. Método que abraça a complexidade do mundo real desde o início, construindo arquitetura de modelo para se adequar ao mundo como ele é, ao invés de controlar o mundo para se adequar ao modelo. Field AI, iniciada por veteranos do Laboratório de Propulsão a Jato (JPL) da NASA, Google DeepMind e desafios de robótica da DARPA, combina métodos Bayesianos com aprendizado de máquina moderno em seus Field Foundation Models, que foram deslocados em centenas de sites através da Europa, Ásia e América do Norte.
Waymo fez a mesma aposta arquitetônica em direção autônoma. Pesquisou modelos end-to-end puros como EMMA, mas seu Waymo Foundation Model deslocado mantém um design estruturado com partes interpretáveis e um tratamento Bayesiano de incerteza, então suas decisões podem ser verificadas.
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