Türkiye'nin en büyük inovasyon ve girişimcilik bültenine katılın
Teşekkürler!
Türkiye'nin en kapsamlı girişimcilik ve inovasyon bültenine kaydolduğunuz için teşekkür ederiz.
Belirli aralıklarla e-posta kutunuza; girişimcilik, inovasyon, teknoloji, proje geliştirme ve üretim kültürüne dair rafine edilmiş içerikler göndereceğiz. Dilediğiniz zaman aboneliğinizi kolayca iptal edebilirsiniz.
Bültene kaydolmak güzel bir başlangıç. Peki, inovanadolu'nun bir parçası olmaya ne dersiniz?
inovanadolu.com'a şimdi üye olarak topluluklara katılabilir, projelerinizi görünür kılabilir, yeni insanlarla tanışabilir ve fikirlerinizi üretime dönüştürebileceğiniz araçlara erişebilirsiniz.
Bir sonraki versiyonunuzu ortaya çıkarmak ve üretim yolculuğunuza başlamak için sizi inovanadolu'ya bekliyoruz.
Türkiye savunma sanayiinin kanalı: yerli ve milli üretim, İHA/SİHA ekosistemi, ASELSAN, Baykar, ROKETSAN ve TEKNOFEST kültürü. Sektör haberleri, kariyer yolları, tedarik zinciri ve girişim fırsatları.
Gerçek kullanım alanları var ve çoğu sanıldığı gibi 'karar veren robot' değil, daha çok veri boğulmasını çözmek üzerine:
1. Görüntü analizi: bir İHA'nın saatlerce kaydettiği görüntüyü insanın izlemesi mümkün değil. Otomatik hedef tespiti ve sınıflandırma burada devrede.
2. Veri füzyonu: farklı sensörlerden gelen bilgiyi tek tutarlı resme çevirme.
3. Elektronik harp: bilinmeyen bir radar dalga formunu tanıyıp uygun karıştırma tekniğini seçme.
4. Otonomi: GPS olmadan seyrüsefer, sürü hâlinde koordineli hareket.
5. Kestirimci bakım: uçak ve motorun arıza vermeden önce bakıma alınması — en az konuşulan ama en çok para kazandıran uygulama.
6. Lojistik ve planlama optimizasyonu.
Abartı olan kısım genelde otonom karar tarafı; hedef seçiminde insan onayı hâlâ standart.
Newday'in listesine sınırları da ekleyeyim, çünkü bu alanda en çok atlanan kısım orası:
Sivil yapay zekâ modelleri bol veriyle eğitilir. Savunmada ise ilgilendiğiniz hedeften elinizde belki birkaç yüz görüntü vardır. Bu yüzden sentetik veri üretimi ve simülasyon bu alanda hayati.
İkincisi güvenilirlik: sivil bir modelde yüzde 95 doğruluk başarı sayılır, burada yüzde 5 yanlış sınıflandırmanın sonucu çok ağır olabilir. Bu yüzden 'insan döngüde' tasarımı ve modelin neden o kararı verdiğini açıklayabilmesi zorunlu.
Üçüncüsü hasmane ortam: karşı taraf modelinizi kandırmaya çalışıyor. Sivil hayatta olmayan bir tehdit bu ve modelleri buna karşı dayanıklı kurmak ayrı bir uzmanlık.
Savunmada yapay zekâ konusunda abartı ile gerçeği ayırmak gerekiyor, somut kullanım alanlarını sayayım.
Bugün gerçekten çalışan ve sahada kullanılan alan otomatik hedef tanıma. Kameradan veya radar görüntüsünden araç, insan veya gemi sınıflandırması yapmak artık güvenilir seviyede. Bu, operatörün ekranda saatlerce görüntü izleme yükünü ciddi biçimde azaltıyor.
İkinci olgun alan veri füzyonu. Farklı sensörlerden gelen bilgiyi birleştirip tek bir durum resmi çıkarmak. Radar bir şey görüyor, termal kamera başka bir şey, elektronik destek üçüncü bir ipucu veriyor. Bunları birleştirip tek hedef olarak işaretlemek klasik yöntemlerle zor, öğrenme tabanlı yaklaşımlar burada iyi sonuç veriyor.
Üçüncüsü kestirimci bakım. Platform üzerindeki sensör verisinden arıza öncesi belirti yakalamak. Operasyonel hazırlık oranını doğrudan artırdığı için en çok yatırım yapılan alanlardan biri.
Abartı olan kısım ise otonom karar verme. Angaje kararının insansız verilmesi hem doktrin hem hukuk açısından tartışmalı ve pratikte insan onayı zinciri korunuyor. Bu yakın vadede değişecek gibi görünmüyor.