Türkiye’nin Savunma Sanayinde Yapay Zeka Yatırımları
Türkiye, savunma sanayisinde yapay zeka ve otonom sistemlere yönelik yaptığı yatırımlarla bölgesel ve küresel bir güç haline gelmeyi hedefliyor. ASELSAN, HAVELSAN, ROKETSAN ve TUSAŞ gibi önde gelen savunma sanayii kuruluşları, yapay zeka tabanlı çözümler geliştirmekte ve bu teknolojileri askeri platformlara entegre etmektedir[4].
1. İnsansız Hava Araçları (İHA) ve Yapay Zeka Entegrasyonu
Türkiye, özellikle İHA teknolojilerinde dünya çapında tanınan bir ülke haline gelmiştir. Bayraktar TB2 ve ANKA gibi yerli üretim insansız hava araçları, sahada etkin şekilde kullanılan yapay zeka tabanlı sistemlerle donatılmıştır[4]. Bu araçlar, tehdit algılama, hedef belirleme ve otonom operasyon yetenekleri sayesinde savaş alanında operasyonel başarı sağlamaktadır[4].
- AI Destekli Görüntü İşleme Sistemleri: İHA’larda kullanılan yapay zeka tabanlı görüntü işleme sistemleri, düşman unsurlarını hızlı bir şekilde tespit ederek anında analiz yapabilmektedir[4]. Bu sistemler, keşif ve gözetleme operasyonlarında büyük avantaj sağlar[4].
- Otonom Hedef Takibi: İHA’lar, yapay zeka sayesinde otonom olarak hedef takip edebilir ve saldırı görevlerini başarıyla yerine getirebilir[4].
2. Otonom Kara Araçları
Savunma sanayisinde kara operasyonları için geliştirilen otonom sistemler, Türkiye’nin teknolojiye dayalı savunma kapasitesini artırmaktadır[4]. ASELSAN tarafından geliştirilen otonom kara araçları, yapay zeka ve sensör teknolojileri ile donatılarak insan müdahalesine ihtiyaç duymadan görev yapabilmektedir[4].
- Otonom Keşif ve Gözetleme: Otonom kara araçları, sahada keşif yapabilir, tehditleri tespit edebilir ve düşman unsurlarına karşı savunma yapabilir[4]. Yapay zeka tabanlı karar alma sistemleri, bu araçların tehditleri hızla değerlendirmesini sağlar[4].
- Gelişmiş Sensör Sistemleri: Yapay zeka, bu araçların çevresel koşulları analiz ederek güvenli bir şekilde ilerlemesini ve tehditlerden kaçınmasını sağlar[4].
3. Deniz Platformlarında Otonom Sistemler
Yapay zeka teknolojileri, deniz platformlarında da büyük bir dönüşüm yaratıyor[4]. Türkiye, insansız deniz araçları (İDA) geliştirmekte ve bu araçlara yapay zeka entegre etmektedir[4]. Bu sistemler, deniz güvenliği, mayın tespiti ve su altı tehditlerine karşı etkili savunma sağlar[4].
- Otonom Deniz Devriyesi: İDA’lar, yapay zeka desteği ile deniz sınırlarında devriye yapabilir, su üstü ve su altı tehditlerini tespit ederek müdahalede bulunabilir[4].
- Yapay Zeka Tabanlı Mayın Tespit Sistemleri: Su altı tehditlerine karşı yapay zeka tabanlı sensörler kullanılarak mayın tespiti yapılabilir ve güvenli deniz operasyonları yürütülebilir[4].
Savunma Sanayiinde Otonom Sistem Geliştirme: Stratejik Yetkinlikler ve Mühendislik Yaklaşımı
Savunma sanayii, günümüzde çalışmalarının önemli bir kısmını alt yükleniciler, yetenekli KOBİ'ler ve bağımsız araştırmacılar ile gerçekleştiren geniş bir ekosisteme dönüşmüştür. Geliştirilen projelerin mühendislik derinliği ve saha uygulanabilirliği yeterli seviyedeyse, bu çalışmaların sektöre entegre edilmesi, stratejik ortaklıkların kurulması ve hatta devlet destekli hibe programlarıyla ödüllendirilmesi mümkündür.
Siber güvenlikten yapay zekaya kadar geniş bir spektrumu kapsayan bu alanda, özellikle Otonom Sistemler üzerine çalışmak isteyen mühendisler için teknik beklentiler, standart yazılım süreçlerinden farklılaşmaktadır. Başarıya giden yol, belirli araçları ezberlemekten değil; mimariyi, donanımı ve algoritmaları kavramsal düzeyde yönetebilmekten geçer.
İşte bu alanda çalışacak bir mühendisin sahip olması gereken temel yetkinlik haritası:
1. Dağıtık Sistem Mimarisi ve İletişim Altyapısı
Otonom bir sistem, tek bir merkezi yazılımdan ibaret değildir; sensörlerin, karar destek mekanizmalarının ve motor sürücülerinin eş zamanlı çalıştığı dağıtık bir yapıdır. Bu nedenle mühendislerin monolitik (tek parça) yazılımlar yerine, modüler mimarilere hakim olması gerekir.
Ara Katman Yazılımları (Middleware): Sistemin farklı bileşenlerinin (örneğin kameradan gelen veri ile motor kontrolcüsü) birbiriyle konuşabilmesi için dağıtık iletişim altyapıları kullanılır. Bu yapıda, verilerin düğümler (nodes) arasında nasıl paketlendiğini ve taşındığını anlamak esastır.
Ağ Programlama ve Veri Protokolleri: Hazır iletişim katmanlarının yetersiz kaldığı durumlarda, birimler arası ham veri transferini yönetebilmek gerekir. Veri bütünlüğünün kritik olduğu durumlar ile hızın öncelikli olduğu (görüntü akışı gibi) durumlar arasındaki protokol farklarını bilmek ve buna uygun soket mimarileri tasarlamak, sistemin kararlılığı için zorunluluktur.
2. Yazılım Dili Seçimi: Yüksek Seviyeden Donanım Seviyesine
Otonom sistemlerde tek bir programlama dili ile tüm süreçleri yönetmek mümkün değildir. Mühendisler, problemin doğasına göre farklı soyutlama seviyelerindeki dilleri hibrit bir şekilde kullanabilmelidir.
Yüksek Seviyeli Diller ile Modelleme: Yapay zeka modellerinin eğitimi, veri analitiği ve hızlı prototipleme süreçlerinde; insan algısına daha yakın, esnek ve geliştirme hızı yüksek olan diller tercih edilir. Bu aşama, algoritmanın mantığının oturtulduğu yerdir.
Orta ve Düşük Seviyeli Diller ile Optimizasyon: Geliştirilen algoritmaların sahada, kısıtlı enerji ve işlem gücüne sahip donanımlar üzerinde gecikmesiz çalışabilmesi (Real-Time) gerekir. Bu noktada, bellek yönetimine (memory management) doğrudan izin veren, donanım kaynaklarına ve işlemci kayıtçılarına (registers) doğrudan erişebilen orta veya düşük seviyeli diller devreye girer. Yazılımın donanım üzerindeki fiziksel karşılığını bilmek, performansı belirleyen ana faktördür.
3. Simülasyon ve Dijital İkiz Yaklaşımı
Maliyetli ve stratejik donanımları riske atmamak adına, yazılım geliştirme süreci fiziksel dünyadan önce sanal dünyada başlar.
Sanal Doğrulama: Aracın ve çevresel koşulların birebir modellendiği fizik tabanlı simülasyon ortamlarında yazılım test edilmelidir.
Senaryo Bazlı Geliştirme: Otonom sistem, sanal ortamda oluşturulan zorlu hava koşulları veya sensör hataları gibi senaryolara karşı dayanıklılık testinden geçirilmeli; ancak bu aşamadan sonra "kaliteli ve güvenilir yazılım" olarak nitelendirilip sahaya indirilmelidir.
4. Görüntü İşleme ve Algoritmik Derinlik
Otonom sistemin çevresini algılaması için kullanılan görüntü işleme teknikleri, sadece hazır fonksiyonların çağrılmasından ibaret olmamalıdır.
Mühendis, ham sensör verisini (görüntü, derinlik, radar sinyali) matematiksel matrisler olarak görebilmeli ve bu veriyi işleyerek anlamlı hale getirecek özgün algoritmalar geliştirebilmelidir.
Farklı sensörlerden gelen verilerin birleştirilerek (sensör füzyonu) ortam haritasının çıkarılması ve konumlandırma yapılması, otonominin temel taşıdır.
1 - SAVUNMA SANAYINDE YAPAY ZEKA VE OTONOM SISTEMLER4- Savunma sanayinde yapay zeka
5- Military Africa