Özellikle ülkemizde son birkaç seçim öncesinde, hangi adayın Google arama motorunda daha fazla arandığı kriteri baz alınarak Google seçim öngörüleri yayımlandı. Seçim öngörüleri Google’ın belli bir süreç içerisinde yapılan kullanıcı girdileri sonucu, kayıt altına alınan Big Data’nın analiz edilmesi sonucunda elde edilmişti. Diğer taraftan Yapay Zeka ise birçok endüstri alanında kullanılmakta ancak ülkemizde kavram olarak özellikle bilgisayar oyunları ve cep telefonları ile birlikte çoğunlukla gündeme gelmektedir.
Biz bu yazımızda ise, Big Data ve Yapay Zeka kavramlarının Askeri İstihbarat, Platform ve Operasyonlarda kullanılması konusunu incelemeye çalışacağız. İncelmemiz kapsamında gelişmiş ülkelerde bu alanlarda atılan adımlar ve geliştirilen sistemlerden bahsedeceğiz.
Teknik olarak Big Data, online veya offline sistem ve uygulamalar ile üretilen milyonlarca metin, video ve konuşmalara verilen isimdir. Diğer bir deyişle Big Data geleneksel yöntemlerle kullanışlı bilgilere dönüştürülemeyen devasa veri yığınlarını ifade eder.
Halen dünyadaki toplanmış verilerin toplamının yaklaşık 33 zettabit olduğu, 2025 yılına kadar bu veri toplamının 175 zettabit ulaşacağı tahmin edilmektedir. Google günde yaklaşık 22 petabit bilgi işlemektedir.
Big Data ile ilgili olarak günümüzde karşılaşılan 5 temel zorluk bulunmaktadır. Bunlar; devasa veri hacmi, verinin çeşitliliği, veri akış hızı, verinin güvenilirliği, verinin doğru ve kritik karar almayı sağlayıp sağlamayacağıdır. Bu beş temel konuya kısaca göz atarak konunun daha iyi anlaşılmasını sağlamaya çalışalım;
Veri hacmi, katlanarak artmakta ve ölçeklenebilir çözümler gerektirmektedir, bu tip verileri depolamak ve başka bir alana taşımak mevcut Bilgi Teknolojileri altyapıları ile oldukça zor görünmektedir. Bu devasa verilerin saklanması için yeni teknolojiler geliştirmek gerekmektedir.
Halihazırda, Big Data’nın yüksek hızda işlenmesine engel teşkil eden önemli faktörler arasında yetersiz bant genişliği ve iletişim altyapısı ve bazı demode donanımlar yer almaktadır. Big Data’nın analizi zamanında ve gerçek zamanlı Kritik Karar alınmasını sağladığı sürece yararlı olacaktır.
Büyük Veriler yapılandırılmış veya yapılandırılmamış formatlarda olmak üzere çok çeşitli formatlarda üretilmektedir. Gözetleme görüntüleri, sensör tespitleri ve insanlar tarafından üretilmiş içerikler gibi yapılandırılmamış verilerin analizi en zor olanlar arasında sayılmaktadır. Uygun yazılım ve analiz teknikleri olmadan, karmaşık şekilde toplanmış verilerden oluşan bilgi yığınlarından kritik bilgilerin çıkarılması oldukça güç görünmektedir.
Toplanan veriler temiz ve hatasız olmalıdır. Veriye koruma sağlayan donanım, bütün verilerin güvenilir ve emniyetli şekilde depolandığını garantiye alınmasında önemli katkı sağlar. Ancak, Bilgi Savaşları ve Siber saldırılar verilerin güvenilirliği ve doğruluğunun korunmasında önemli oranda tehdit teşkil etmektedir, çünkü bu tehditler verilerin çalınmasına ve değiştirilmesine sebep olabilmektedir.
Big Data’dan elde edilen verilerden karar verecek şekilde istenen değer veya sonuç elde edilemediği sürece kullanışsızdır. Örneğin, Big Data analizinden elde edilen veriler karar verici konumunda olanlar için yapılacak görevle ilgili faydaları, maliyeti ve riskleri ortaya koyamadığı sürece, komuta kademesinde bulunanlar harekat ile ilgili nihai kararı veremezler ve birlikleri intikal ettiremezler.
Big Data Analizi
Kayıt altına alınan Big Data’ların faydalı bilgiler ve sonuçlara dönüştürülebilmesi için analiz edilmesi gerekmektedir. Big Data analiz ve çözümlemesi ise, karar vermeyi sağlayacak şekilde bu veriler içinde yer alan patern, korelasyon ve eğilimlerin analiz edilmesine denmektedir. Veya başka bir tanımla farklı kaynaklardan elde edilen terrabit ile zerabit büyüklüğünde yapılandırılmış, yarı yapılandırışmış ve yapılandırılmamış verileri içeren çok geniş ve farklı veri yığınlarına gelişmiş analiz tekniklerini uygulanması olarak da tanımlanabilir. Analiz teknikleri kapsamında Öğrenen Algoritma (Machine Learning), öngörü analizi, veri madenciliği, istatistik ve doğal dil işleme metotlarını kullanılmasını sayabiliriz.
Verinin az bulunduğu çağlardan hızla ilerleyen dijital bilgi çağına geçerken, kamunun ve özel kurumların aldığı kararların çoğu veriler kullanılarak alınmaktadır. Yani veriler artık her yerde ulaşılabilir duruma gelmiştir. Son on yılda, işlemci gücü ve hızındaki gelişmeler, bizleri manuel, sıkıcı ve ömür tüketen uygulamalardan daha çabuk, kolay ve otomatik veri analizlerine doğru taşıdı. Daha karmaşık data yığınları toplandıkça, içerikleri analiz etmek için daha fazla potansiyel ortaya çıktı.
Bankalar, perakendeciler, üreticiler, telekomünikasyon sağlayıcıları, sigortacılar ve daha birçok iş alanlarındaki kurumlar, fiyat iyileştirmesi, indirimler ve tüketici ile ilgili karar alabilmek için mevcut ekonomi, risk, rekabet ve sosyal medyanın; işlerini, gelirlerini, yönetimlerini ve müşteri ilişkilerini nasıl etkilediğini öğrenebilmek için veri madenciliğini (data mining) kullanmaktadırlar. Sivil kurum ve kuruluşların yanı sıra Big Data Analizi, artık Askeri Kurumlar için de önemli bir ihtiyaç haline gelmiştir.
İstihbarat, Big Data ve Yapay Zeka
Askeri Kurumlar halihazırda 17’den fazla disiplinde İstihbarat Toplama faaliyetini devam ettirmektedir. Ancak biz burada İstihbaratı başlıca 4 ana başlık altında inceleyerek Big Data ve Yapay Zeka ile ilgisini anlamaya çalışacağız. Bunlar; İnsan İstihbaratı, Konum İstihbaratı, Sinyal İstihbaratı ve Açık Kaynak İstihbaratıdır. Bu İstihbarat alanlarına kısaca göz atalım.
İnsan İstihbaratı, en eski istihbarat toplama yöntemidir, istihbarat personelinin insanlarla temasından elde edilen bilgileri kapsar. Toplanan bilgiler örtülü olarak resmi olmayan kanallardan, açık şekilde diplomatik kanallardan veya büyük elçilik ve konsolosluk personelinin yabancı ülke resmi personelleriyle yapılan iletişimlerden, yabancı ülke vatandaşları ile ilgili dokuman, fotoğraf, dijital dosyalar ve diğer materyallerden oluşur.
İnsan İstihbaratı üzerinden toplanan veriler çoğunlukla analog ve dijital formatlarda olmaktadır. Bunlarda ses, video, metin ve imaj türünde olabilir. Bunların anlamlı bir sonuca ulaştırılabilmesi için diğer istihbarat disiplinlerden gelen verilerle birlikte entegre edilerek analiz edilmesi gerekmektedir. Halihazırda piyasada askeri amaçlı olarak kullanılmak üzere Savunma Sanayi Firmaları tarafından geliştirilen İnsan İstihbarat verilerini etiketleyebilen, organize eden ve analiz edebilen Yapay Zeka tabanlı yazılımlar bulunmaktadır.
Konum İstihbaratı; Hava, yer ve su altına ait imaj, video ve görsel simgelerden oluşan istihbarat çeşididir. Konum İstihbaratı’nın esas amacı askeri kararların alınmasına yardımcı olmak amacıyla objelerin hassas konumlarını ve aktivitelerini, bunların ne anlama geldiğini yorumlanmasını sağlar. Bu görsel veriler, uydulardan, İHA, otonomus sualtı araçlarından ve diğer teknolojilerinden gelmektedir.
Çoğu zamanda, hedef konumunun üç boyutlu gösterimini oluşturmak için, Konum İstihbarat verileri ve farklı kaynaklardan gelen diğer veriler Çoklu İstihbarat entegrasyonu ile birleştirilmektedir. Son yıllarda Konum İstihbaratı için Askeri kurumlar, personeli ve operasyonu desteklemek üzere uzun yıllardır dronlar üzerinden istihbarat toplanmaktadır. Bununla birlikte, artan iletişim hızı, depolama kapasitesi, dronları uçurmak için kullanılan otonom yazılımlar aşırı veri yüklemesi ile karşı karşıya gelinmesine sebep olmuş durumda.
Bunu destekleyecek bir örnek olarak MQ-9 Reaper dronunu örnek verebiliriz. Casusluk görevinde kullanılan tek bir MQ-9 Reaper dron 20 laptop kayıt kabiliyetine eşit bilgi toplamaktadır. Reaper ve Predetor UAV’lerin 12’şer kameraları bulunmakta olup, ABD tarafından geliştirilen yeni bir video çekim teknolojisi olan ve her saniyede kayıt yapan “Gorgon Stare” teknolojisi kullanılmaktadır. Öte yandan ABD’nin ARGUS uydu gözetleme sistemleri gibi birçok ülkeye ait casusluk amaçlı yer gözetleme uydu sistemleri saniyede yaklaşık 40 GB coğrafi konum verisi üretmektedir. Askeri kurumlar için kayıt edilen bu devasa verileri anlamlandırmak gittikçe daha fazla zorlaşmaktadır.
Bugün ülkelerin dronlara bağımlılığı artmış durumdadır ve yüzlerce dron istihbarat amaçlı uçurulmaktadır. Yerdeki askeri personel, Dronların elde ettiği video kayıtlarını incelemek ve çözümlemek için önemli zaman harcanmaktadırlar. Analizler, hassas ve zamanında yapılabiliyorsa elde edilen sonuç değerli olmaktadır ve karar vericilerin işine yaramaktadır. Eğer bunun aksi ise zaman ve emek boşa gitmektedir. Yapay Zeka ve Öğrenen Algoritmaların, askeri personelden videoları daha hızlı analiz ve tehditleri daha çabuk tespit edebildiği şeklinde bilgiler bulunmaktadır.
Sinyal İstihbaratı; sinyal ve yayınların tespit edilmesi yoluyla yabancı bir hedefle ilgili faaliyet, amaç ve kabiliyetlerin elde edilmesidir. Sinyal istihbaratının üç alt katmanı bulunmaktadır. Bunlar, İletişim sistemlerinden elde edilen Muhabere İstihbaratı (COMINT), Radar ve Silah Sistemlerinden elde edilen Elektronik İstihbaratı (ELINT) ve test edilen ve geliştirilmekte olan silah sistemlerinden elde edilen Yabancı Ülke Ölçme Cihazları Sinyal (FISINT) istihbaratlarıdır.
Sinyal İstihbaratı, son derce fazla istihbarat kaynaklarına sahiptir; telefon konuşmaları, eposta, radyo dalgaları, uydu gönderimleri, kablosuz (wireless) iletişimler ve hatta key board vibrasyonu bile sayılabilir. Sinyal İstihbaratında gelişigüzel sinyal yığını içerisinden istenen değerdeki bilgiyi çıkarmak çok önemli bir çabayı gerektirmektedir. İstihbarat Toplama işlemi öncelikle sinyal katmanlarından belli tiplerde sinyallerin veya karmaşık konuşma içerisinden işe yarar bölümün çıkarılmasını içerir. Bu aşamadan sonra Analiz uzmanları belirlenen parametrelere göre istenen bilgileri filtrelemektedir. Daha sonra İstihbarat kurumları bu filtrelenmiş bilgileri isteyen kurumlara göndermektedirler.
Sinyal İstihbarat aşamaları oldukça sıkıntı vericidir ve sonuçlar her zaman beklendiği gibi olmamaktadır. Bu nedenle Yapay Zeka ve Öğrenen Algoritma teknolojisinin geliştirilmesi ve mevcut aşamaların daha iyileştirmesi ve hızlandırılması kaçınılmazdır. İhtiyaç sahipleri Sinyal İstihbaratı’nın daha fazla şeyler yapmasını istemektedir, bu kapsamda toplanan istihbaratlardan geleceğin olaylarını kesin olarak tahmin edebilecek seviyeye gelmelerini beklemektedirler. Artık beklenti, Yapay Zeka ve Öğrenen Algoritma’nın kullanıldığı, devamlı ve otomatik Sinyal İstihbarat analizlerinin yapıldığı tekniklerinin geliştirilmesidir.
Yani, neredeyse askeri operasyonlar, sivil ayaklanmalar ve enfeksiyonlu hastalıkların ne zaman başlayacağının önceden tahmin edilmesini sağlayacak algoritmaların geliştirilmesi beklenmektedir.
Son dönemlerde, gelişmiş siber elektromanyetik faaliyetlerin ve elektronik harp kullanımı hızla yükselirken, buna etkin olarak karşı koyabilmek amacıyla Sinyal, Siber ve Elektromanyetik İstihbaratının tek bir platform üzerinde toplanarak entegre edilmesi çalışmaları başladı. Bu entegrasyona iş yükünü azaltmak amacıyla Öğrenen Algoritma yazılımının da ilave edilmesi öngörülmektedir.
Açık Kaynak İstihbaratı, isminden de anlaşılacağı gibi, açık veya kamuya açık kaynaklardan belli bir amaca yönelik olarak kullanmak amacıyla veri toplar. Açık Kaynak İstihbaratı, kaynakları zaman içerisinde değişiklik gösterdi. Önceki dönemlerde, en verimli Açık Kaynak İstihbaratı kaynakları televizyon, radyo ve yazılı basındı. O tarihlerde bu kaynaklardan elde edilen verileri personel tabanlı olarak analiz edilmekte iken, daha sonraki süreçte istihbarat kurumları, toplama, temizleme ve analiz işlemlerini hazır yazılımlarla yapmaya başladılar.
Geleneksel medya hala Açık Kaynak İstihbaratı’nın kaynağı olarak devam etmektedir. Fakat gerçek veri toplama güç kaynağı Internet’dir. Bunlar, blog, online gazeteler, sosyal ağlar, video oynatma siteleri, forumlar ve diğer kullanıcı katkılı içeriklerle birlikte web sayfalarının arka planında bulunan gizlenmiş değerli içeriklerdir.
Sosyal Medyadan elde edilen bilgiler, Yapay Zeka öngörüsü ile kişiler hakkında sayısız analizler yaparak öngörülerde bulunmaktadır. Bu öngörüler kapsamında kişinin şahsi bilgileri, ilişkileri, konumu, yaşadığı ev, finansal durumu, çocukları, alışveriş eğilimleri, aktiviteleri, yabancılarla iletişimi, inancı, medya kullanımı, ilgi alanları ve suça yatkınlığı gibi birçok bilgiler bulunmaktadır.
Açık kaynaklardaki problem, büyük hacim ve verinin karmaşıklığıdır. Internet den gelen veri akışı küçük nüans farklılıklarıyla birçok katmanlardan oluşur ve analizciler verinin gerçek bağlamından uzaklaşmadan olgu kontrolünden duygusallık analizine kadar her şeyi gerçekleştirmektedirler. Bu görevin büyüklüğünü anlatmak için sosyal medyayı gözümüzün önüne getirdiğimizde ortalama olarak, Twitter kullanıcıları günde 656 milyon tweet gönderirken Facebook kullanıcıları 4,3 milyar mesaj göndermektedirler. Google’da günde 5,2 milyar arama yapılmakta, yani analiz edilmesi için yığınlarca veri bir araya gelmektedir.
Askeri alandaki Big Data birçok değişik kaynaktan gelmekte ve aşırı bilgi yüklemesi gerçekten büyük bir problem teşkil etmektedir. Yapay Zeka ve Öğrenen Algoritma bu amaçla etkili bir çözüm olabilir. Askeri kurumlar ticari ve akademik kurumların Big Data ile ilgilenmesini ve stratejik bir hamle yapmasını beklemektedir.
Askeri strateji ve operasyonlarda ihtiyaç duyulacak verileri sınıflandırmak ve kimliklendirmek amacıyla filtrelemek ihtiyacı bulunmaktadır. Bu veriler belirli ülkeler, spesifik kişiler, risk taşıyan topluluklar, silah vb. konularla ilgili olabilir. Bu durum ciddi yardım almadan askeri operatörlerin tek başına yapabileceği gerçeğinden çok uzak görünmektedir ve İstihbarat Camiası bunun farkındadır.
Bu kapsamda ABD’den bazı bilgiler sunalım. ABD istihbarat örgütü CIA, Açık Kaynak İstihbaratı için Yapay Zeka kullanmayı planlamaktadır, fakat sadece analiz amaçlı değil. CIA, Yapay Zekayı sosyal ağ veri akışını ve diğer Açık Kaynak İstihbaratı kaynaklarını Doğal Dil İşleme algoritması ile birlikte kullanarak sistematik bir şekilde çözümleme yapmak istemektedir. Bu çalışma ile, teorik olarak Açık Kaynak İstihbaratı’nın veri toplama iş yoğunluğunun %75 azaltılması hedeflenmekte, sadece ilgili verilerin seçilmesinin sağlanması beklenmektedir. Burada ana amaç, 5 yıllık bir dönem için özel şirketlerle iş birliği içinde Öğrenen Algoritma ile Big Data toplama ve analizi konusunda deneyleme yapmak.
Hasımlara ait izleme (tracking) teknolojisini etkisiz hale getirme konusunda da Yapay Zeka’nın yakın dönemde önemli bir rol oynaması bekleniyor. Böyle sistemler özellikler casuslar için üretilme aşamasında bulunuyor. Bu amaca yönelik olarak birçok Yapay Zeka projesi yürütülmekte, bu cihazlar düşman coğrafyasındaki gözetleme kameraları, harita sistemleri ve gözetleme cihazlarını aldatmayı hedeflemektedir.
Bu arada CIA 2018 yılında Mesa VERDE projesini anons etti, ancak henüz bir gelişme görülemedi. Ticari sektör de bu kapsamda bazı uygulamalar geliştirdi. Google benzeri şirketlerin Big Data’yı çözümlemek üzere halihazırda bazı uygulamaları var. Örnek olarak; APIs şirketi Big Data’yı işlemek için tasarım yaptı. Google ise BigQuery’i kullanıma sundu.
Big Data ile ilgili olarak ortaya çıkan en önemli soru Big Data analizi/çözümlemesi ne zaman kullanıcılar tarafından gerçek zamanlı olarak okunabilir duruma gelecek? Bu sorunun cevabını önümüzdeki yıllarda yaşayarak görmeyi umut ediyoruz.
Askeri Operasyonlarda Taktik Üstünlük Kazanmak
Dijital çağın ortaya çıkışı ile birlikte, orantısız askeri güç ve kabiliyetlere sahip ülkeler ve gruplar arasındaki savaşlar son derece asimetrik olmaya başladı. Terör Gruplar ile Uluslararası Müttefikler arasındaki savaş çok yeni bir boyuta taşındı. İnsansız Hava Araçları (İHA) askeri operasyonlarda önemli oranda öncelik kazandı, İHA’lar özellikle uzak dağlık bölgelerde saklanan terörist konuşlanmalarını gerçek zamanlı olarak tespit edip geri bildirim yapmaktadırlar ve bu bilgelere göre teröristler hassas bir biçimde etkisiz hale getirilebilmektedir. Yine aynı şekilde füze sistemleri hedefler hakkında anlık bilgiler alarak başarılı biçimde angaje olmaktadırlar.
Bir kara, hava ve deniz platformunun bilgi toplama, analiz ve teşhir hızı görevin başarısını direkt olarak etkilemektedir. Günümüzde gelişmiş ülkeler tarafından üretilen savaş uçakları 2000’li yıllardan itibaren görev başarısını arttırmak amacıyla teknolojik seviyesi arttırılmış sensörler, IR sistemler, radar, ağ terminalleri, taktik ekranlar, giyilebilir kompüterler, Nesnelerin İnterneti ve Yapay Zeka ile destekli olarak boy göstermektedir.
Bu askeri platformlar devasa hacimde ve çeşitli formatlarda veri üretmekte ve bu verileri yer sistemlerine hızlıca ve güvenilir iletişim vasıtalarıyla göndererek, yerdeki karar vericilerin kritik karar almasını sağlamaktadır.
Artık yeni nesil savaş uçakları, ülkelerinden uzak, hasım ülke topraklarında ve riskli bölgelerde görev yapmaktadırlar. Günümüzün modern savaşları, gittikçe büyüyen yapılandırılmamış ve zaman kritik verilerin analiz sonuçlarının süratle analiz edilerek gerçek zamanlı olarak okunabilmesine ihtiyaç duymaktadır.
Big Data’nın Askeri operasyonlarda kullanımın ana amacı; düşmana karşı avantaj sağlamaktır ve geleceğin kara, hava ve deniz harekat ortamında düşmana karşı Taktik Üstünlük (Tactical Edge) sağlayabilecek şekilde kritik karar alınmasını sağlayacağı değerlendirilmektedir.
Taktik Üstünlük yeteneğini tanımlayacak olursak; ölümcül risk tehlikesi içinde savaş alanında veya kriz ortamlarında harekat sahasının ileri hattında bulunan Askeri Platformun, Birlik ve Personelin hayatta kalacak şekilde yüksek düşman tehdidi altında dahi görevin başarılması için gerçek zamanlı bilgi akışına ve yeterli donanıma sahip olması durumudur.
Ancak Taktik Üstünlük elde edebilmek için Big Data’nın işlenebileceği yeni nesil yazılım ve donanıma da ihtiyaç bulunmaktadır. Günümüzde Taktik Üstünlük sağlayacak yazılım ve donanımlar; boyut, ağırlık ve güç ile aşırı çevresel şartlar özellikleri dikkate alınarak dron, savaş uçağı, kara araçları ve deniz araçlarına entegre edilmektedir.
2018 yılında ABD’nin DARPA’sı savaş uçaklarına Yapay Zeka entegrasyonun hızlandırılması amacıyla 2 milyar dolarlık bir yatırım yapılacağını açıkladı. Yapay Zeka entegre edilen platformların daha akıllı olacağı, çünkü Yapay Zeka’nın Big Data’dan gerekli çıkarımları yapabileceği ve bununda platform otonomisini yükselteceği ve hataya yatkın insan girdilerini en aza indirilebileceği değerlendirilmektedir.
Savaş alanında elde edilen Big Data’nın etkin şekilde işlenmesi halinde Taktik Üstünlük sağlanabileceği, yani böylece yakın tehdidin belirlenmesi, düşman davranışlarının önceden tahmin edilmesi, lojistiğin optimize edilmesi ve askeri ağların siber saldırılardan korunmasının mümkün olabileceği düşünülmektedir.
İşte bu noktada, İnternet platformları ile standart askeri operasyonlarından toplanan Big Data bilgilerin farklı amaçlara hizmet edecek şekilde kullanılabilmesi için Modus Operandi isimli bir analiz şirketi, Wave Exploitation Ağı isimli uygulama geliştirerek, insanlar, konumlar, kurumlar, olaylarla ilgi elde edilen analiz sonuçlarını kullanılmak üzere ileri hat birliklerine gönderebileceği bir sistem geliştirdiği iddia edilmektedir. Ayrıca Big Data’nın aynı zamanda HBase, Accumulo ve CloudBASE gibi HADOOP uygulamaları ile analiz edilebilmekte ve çözümlenebilmektedir.
Big Data’nın analiz sonuçlarının kullanılması sonuç olarak Askeri Operasyonlara nasıl destek verecektir? Bazı örnekler verelim; Düşmanın harekat tarzı analiz edilerek kritik bölgelerde konuşlandırılan askeri birlikler hedef hakkında hızlı ve zamanında bilgi alacaktır, hedefi etkisiz hale getirmek için minimum seviyede güç kullanacaktır, dronlar sivil zayiat vermeksizin hassas şekilde hedefi tahrip edebilecektir, Füzeler daha akıllı hale gelecektir çünkü düşmanı nerede ve ne zaman vuracağını bilecektir, istihbaratçılar terör saldırılarını edinilen bilgiler doğrultusunda engelleyebilecek, siber saldırılar önceden engellenebilecektir ve terör örgüt propagandası önlenebilecektir.
Big Data’nın etkin analiz edilmesi ile Silahlı Kuvvetler; personel, sistemler, eğitim, kurumlar ve kuvvet hazırlık durumlarına ait bilgileri otomatik olarak işleyerek etkinliğini arttırabilecektir. Sonuç olarak savaş alanında daha fazla askerin hayatı kurtarılabilecektir.
Halihazırda envantere giren F-35 sensör füzyon sistemi, bilgisayar algoritmaları kullanarak elde ettiği istihbarat bilgilerini ayrıştırarak ve organize ederek pilota tek bir resimde içerisinde göstererek Yapay Zeka’nın ilk uygulama örneklerini kullanmaktadır. İlk versiyon Yapay Zeka ile donatılmış ve en son gelişmiş teknolojilerle üretilen F-35 uçağı da dahil olmak üzere, halihazırda bu tip sistemler görev uçuşunda iken tespit ettiği büyük boyutlardaki verileri uçak üzerindeki disklere kayıt etmekte, iniş sonrası kayıt edilen Big Data yerdeki sistemlerle analiz edilerek sonraki uçuşlar için hazırlanmakta ve uçak veri bankalarına yüklenerek sonraki uçuşlarda kullanılmaktadır.
Ayrıca, F-35’lerin Otonom Lojistik Bilgi Sistemi (ALIS), insan müdahalesi olmadan Yapay Zekanın ilk versiyonlarını kullanmaktadır. Bu sayede uçak üzerindeki bilgisayar değerlendirme yapmakta, kontrol listesine (check list) müracaat etmekte, bilgileri organize etmekte ve kendi kendine bazı kararlar almaktadır.
Geleceğin savaşlarında Taktik Üstünlük sağlayacak bir yeteneğe kavuşmak için mevcut kayıt ve analiz/çözümleme kabiliyetlerinin daha da geliştirilmesi gerekecektir. Burada ana amaç görev için havalanmadan önce uçak veri bankasında olmayan ve uçuş esnasında tespit edilen ve kaydedilen Big Data’nın uçak üzerinde gerçek zamanlı olarak Öğrenen Algoritma veya Yapay Zeka ile analiz edilerek mevcut göreve katkı sağlayacak hale getirilmesi olmalıdır.
Gelecekte, farklı istihbarat akışlarından elde edilen veriler ve çoklu-infüzyon (içeri bilgi aktarımı) sistemlerini kullanan daha fazla otonom platformlar geliştirilmesi planlanmaktadır. Platformlara daha fazla otonomi ve istihbarat kazandırıldığı sürece daha fazla kullanışlı olacakları düşünülmektedir.
Yakın dönemde ileri seviyede Yapay Zeka ile donatılmayı bekleyen bazı platformlar bulunmaktadır. Açık kaynaklardan edindiğimiz bilgilere göre F-35 ve F-22 ve diğer bazı savaş uçaklarına, yüksek riskli bölgelerde silah taşıma, düşman hava savunma sistemini test etme, istihbarat toplama, gözetleme ve keşif görev kabiliyeti sahip olan dronlardan oluşan kol uçuşunu kontrol etmek amacıyla yakın gelecekte ileri seviyede Yapay Zeka entegre edilmesi planlanmaktadır.
Ayrıca, dronların F-35 ve F-22 uçaklarının kokpitlerinden uçurulması, kollarında uçan sensor sistemlerine sahip keşif ve hedefleme fonksiyonu icra edebilen küçük dron sürüsünü kontrol edebileceği öngörülmektedir. Aynı zamanda kolda uçan dronlardan bir veya birkaçının bir kamyon gibi sadece belli sayıda sadece füze yüküyle uçurulabilmesi de bu öngörüde yer almaktadır.
Bu kapsamda F-35 ve F-22’lere eşlik edecek İHA’ların ilk çalışmaları kapsamında ABD Hava Kuvvetleri Araştırma Laboratuvarı ve KUAS Şirketi ile birlikte geliştirilen XQ-58A Valkyrie isimli dronla yapılmıştır. Piste ihtiyaç duymayan, düşük maliyetli, uzun menzilli ve “sadık kol uçucusu-loyal wingman” konseptine uygun tasarlanmış İHA Mart 2019’da Arizona’dan havalanarak ilk uçuşunda 76 dakika havada kalmıştır.
(https://nbcpalmsprings.com/2019/07/08/robotic-fighter-jets-could-soon-join-military-pilots-on-combat-missions/ adresinden alınmıştır)
İlave olarak dronların, iyi savunulan ve yüksek risk arz eden düşman sahasına insanlı jet uçağını tehlikeye sokmadan gönderilerek düşman hava sahası kıymetlendirebileceği ve pilota yönelik riskleri azaltılabileceği, bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler ile otonom ve yapay zekalı dronların insan yardımı olmaksızın belli bir bölgede uçarken tespit ettiği diğer hava objelerini tespit edip kimliklendirebileceği düşünülmektedir.
Gelecekte, Predetor, Reaper ve Global Hawk İnsansız Hava Araçları üzerinde bulunan EO&IR Sensörlerin video görüntülerinin direkt olarak F-35 kokpitine gönderilmesi, böylece pilotun taarruz etmeyi planladığı hedefle ilgili daha fazla taktik veri elde etmesi için geliştirme faaliyetleri yürütülmektedir.
Değişime uğrayacak platformlar arasında Boeing üretimi EA-18G Growler da bulunmaktadır, bu uçak düşman radar sinyallerini karıştırarak dost kuvvetlerini emniyete almaktadır. Growlwer’in tespit ettiği sinyalleri daha kısa sürede değerlendirerek dost veya düşman olduğunu daha kısa sürede belirleyebilmesi için Yapay Zeka yazılımı ilave edilmesi planlanmaktadır.
Bugüne kadar teknolojik sağlamlık ve güvenirlilik yaratılması konusunda öncülüğü inkar edilemeyecek olan Savunma Endüstrisinin, Big Data ve Yapay Zeka konusunda da öncülük edeceğinden herhangi bir şüphe duymamak gerekir diye düşünüyorum. Bu kapsamda, Milli çıkarları korumak amacıyla gelecek süreçte Yapay Zeka, Öğrenen Algoritma ve Big Data çözümlemesi Savunma Endüstrisi içerisinde ana alanlar olarak yerini alacaktır.
Yapay Zeka’nın Savaş platformlarına entegresi heyecan verici olduğu kadar, bazı sorunları da birlikte getirmektedir. Geleceğin komutanları karar vermek için Yapay Zekayı nasıl kullanacaklarını, özellikle ne zaman ve hangi durumda Yapay Zekaya güvenilemeyeceğini, öğrenmeleri gerekecek. Güvensizlik durumu ortaya çıktığında kararlar nasıl verilecek? Yapay Zeka insan kontrolünü ne kadar sınırlayacak? Sorulması gereken en önemli soru ise; İnsanoğlu gerçekten Yapay Zeka ve Otomasyonu kontrol edebilecek mi?
Bu sorulara cevap vermek o kadar kolay görünmüyor. Eğer Yapay Zeka insanların anlayıp takip edebileceğinin çok üstünde karmaşık ve hızlı işlem yapıyorsa, Yapay Zekaya güvensizlik sorunu, istendiğinde işlemi durdurmak üzere insanoğluna bir “dur” anahtarının verilmesi ile çözülebilecek basitlikte değil. Yapay Zeka ile ilgili uygulamalarda kritik karar verme konusunda, karar verme çevrimi içerisinde İnsan ve Otomasyonun hangi oranda yetki sahibi olacakları ile ilgili olarak önümüzdeki süreç zarfında gri bölgelerin olacağını öngörmek gerekir.
Son yıllarda birçok ülke Yapay Zeka Stratejilerini açıkladılar. Türkiye’nin de Yapay Zeka Strateji dokümanını bu yılın sonuna doğru açıklaması beklenmektedir. Ülkemizde bu kapsamda son yıllarda öncelikle Akademik anlamda üniversitelerimizde Bilgisayar Mühendisliği yanında Yazılım Mühendisliği ve Yapay Zeka Mühendislik bölümleri açılmıştır. Bu bölümlerden mezun olacak genç mühendislerimiz gerek sivil alanda gerekse savunma endüstrisi içerisinde finansmanı ve altyapısı sağlanmış projeler ile ülkemizin beklentilerini karşılamak için gerekli katkıları sağlayacaklardır. Halen Savunma Endüstrimiz içinde Yapay Zeka ile ilgili bazı çalışmaların başlatıldığını görebiliyoruz. Bu çalışmaların Silahlı Kuvvetlerimizin envanterinde bulunan platformların askeri operasyonlarda Taktik Üstünlük sağlayacak şekilde sistem ve cihazlarla donatılmasını hedeflemesi büyük önem arz etmektedir.
KAYNAKÇA:
http://mil-embedded.com/articles/the-big-data-battlefield/
https://emerj.com/ai-sector-overviews/big-data-military/
https://www.defence-industries.com/articles/roleofbigdata
https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/definition/big-data-analytics
https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/data-mining.html
https://www.airforce-technology.com/news/usaf-test-xq-58a-valkyrie-demonstrator/
https://breakingdefense.com/2019/11/the-art-of-command-the-science-of-ai/
https://innovator.news/europes-place-in-the-ai-race-c3e8c9dd0f10
