Ars Technica'nın ayrıntılı bir raporuna göre, NATO destekli bir girişim, küçük askeri dronların doğrudan insan komutları olmadan hedefleri tespit edebilmesi, tanımlayabilmesi ve saldırabilmesi için yapay zekayı uyarlıyor. Scaleout Systems şirketi, savaş alanında en yüksek değerli hedef olarak gördüğü hedefe otonom olarak öncelik veren ve ona patlayıcı atmak için uçan yapay zeka destekli bir başıboş mühimmatın tanıtımını yaptı; bu, otonom hedeflemenin araştırma makalelerinden Avrupa savunma programlarına ne kadar hızlı geçtiğinin bir işareti.
Scaleout Systems'in kurucu ortağı ve CEO'su Andreas Hellander, Ars'a teknolojinin, sensör verilerini savaş alanının kenarında operasyonel hale getirerek NATO müttefiklerine avantaj sağlamak için tasarlandığını söyledi. For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Kamyon Telemetrisinden Savaş Alanına
Scaleout Systems, 2018 yılında İsveç'teki Uppsala Üniversitesi'nden araştırmacılar tarafından kuruldu ve asıl odak noktası silah endüstrisinden çok uzaktaydı: makine öğrenimi modellerini doğrudan ticari kamyonların ve diğer araçların içindeki donanım üzerinde eğitmek ve dağıtmak. Rusya'nın 2022'de Ukrayna'yı tam ölçekli işgaline başlaması ve şirketin savunma uygulamalarına yönelmesiyle bu durum değişti.
Hellander, Ars'a şunları söyledi: "Ukrayna'daki savaş ve değişen dünyayla birlikte, NATO müttefiklerinin bu stratejik avantajı bulmasını sağlamak amacıyla makine öğrenimi için uç verileri ve sensör verilerini operasyonel hale getirmek için bu teknolojinin çok önemli olabileceğini fark ettik."
Şirket, 2025 yılında NATO'nun Kuzey Atlantik Savunma Yenilikçi Hızlandırıcısı (DIANA) Mücadelesi Programına katılmak üzere seçildi ve burada Keşif için Federal Hava İstihbaratı adlı bir proje üzerinde çalıştı. Bu çaba, Hellander'in Ars'a söylediği gibi, küçük gömülü cihazlardan güçlü uç iş istasyonlarına kadar uzanan donanımlar olan dronlar, drone pilot tabletleri ve saha komuta noktalarında bulunan uç bilgi işlem donanımı için makine öğrenimi modellerini uyarlıyor.
Ön Cephede Birleşik Öğrenim
Scaleout'un yaklaşımı OpenAI veya Anthropic'in sınır modeli taktik kitabından farklıdır. Şirket, büyük merkezi modeller yerine, bilgisayarla görme görevlerini doğrudan drone donanımı üzerinde çalıştıran daha yalın makine öğrenimi modellerini kullanıyor. Drone'lar, kameraları ve sensörleri savaş alanı verilerini toplarken, operatörlere hedef tanımlama konusunda yardımcı oluyor ve ardından hassas ham verileri iletmeden, yerel müfreze veya şirket merkezindeki bilgi işlem düğümleriyle aralıklı olarak seçici güncellemeleri paylaşıyor.
Bu merkez düğümleri, modelleri birden fazla kaynaktan toplanan veriler üzerinde yeniden eğitiyor ve koşullar izin verdiğinde güncellenmiş yetenekleri uç cihazlara geri aktarıyor. Faydası uyarlanabilirliktir: Hellander, Ars'a "Modeller çöl ortamında eğitilmiş olabilir ve onları kentsel bir ortamda yerleştirmeye çalışırsak iyi performans göstermeyecekler" dedi. Tek bir operasyon sırasında savaş alanı sensör verilerinden öğrenmeye ve gelişmeye devam eden modellerin "sürdürülebilir bir avantaj" temsil ettiğini savundu.
Haziran ayında Scaleout, konsepti İsveç ordusunun halihazırda şirketin yazılım platformu lisansına sahip olduğu Uppsala'daki İsveç Hava Kuvvetleri üssünde test etti. Gösteri, ileri konuşlandırılmış bir bilgi işlem düğümünün, şirketin laboratuvarındaki merkezi bir düğümle bağlantısını kaybettikten sonra bile kendi yapay zeka çıkarımını ve aktif öğrenme süreçlerini çalıştırmaya devam edebildiğini ve bağlantı geri geldiğinde öğrenilen güncellemelerini senkronize edebildiğini gösterdi. Hellander, Ars'a bu federe stratejinin eninde sonunda tüm bölgelere yayılabileceğini söyleyerek şunları kaydetti: "Prensip olarak, NATO üyesi ülkeler arasındaki işbirliğinin kilidini açabilirsiniz."
ALMA: Otonom Gezici Mühimmat
En önemli uygulama Scaleout'un, düşük maliyetli otonom bir kamikaze drone geliştirmeyi amaçlayan BAE Systems Bofors liderliğindeki Uygun Fiyatlı Gezinti Modüler Mühimmat (ALMA) projesine katılımıdır. ALMA konsepti ilk olarak Ocak ayında İsveç'te düzenlenen Kış Demosu 2026 etkinliğinde halka açık olarak tanıtıldı.
Ars tarafından aktarılan Scaleout Systems sunumuna göre, bu gösteri sırasında bir drone, yapay zeka kullanımıyla tespit edilen tüm potansiyel tehditleri otonom olarak "algılıyor, tanımlıyor ve coğrafi konumunu belirliyor". "Tüm veriler, özel yerleşik bilgi işlem tarafından işleniyor ve sistemin herhangi bir harici işleme gerek kalmadan gerçek zamanlı olarak çalışmasına olanak tanıyor."
Drone daha sonra görevi tarafından tanımlanan en yüksek değerli hedefe (bu durumda bir zırhlı mühendislik aracına) otomatik olarak öncelik verdi ve ona bir patlayıcı attı. Ars, bir insan operatörün drone'u kontrol edip yönlendirebileceğini ancak drone'un, doğrudan insan komutları olmadan görevi kendi başına yerine getirdiğini bildirdi. Hellander, Ars'a şirketin aynı zamanda İsveç'te halka açık olarak gösterilen işleyen bir gözetleme ve keşif konsepti de geliştirdiğini söyledi.
Modern Savaşta Uç Yapay Zeka Neden Önemli?
Yerleşik yapay zekaya doğru ilerleme, mevcut çatışmaların gerçeklerini yansıtıyor. Elektronik savaş ve düşman sinyal bozucuları sık sık iletişime müdahale ediyor; bu da giderek artan sayıda Ukrayna askeri insansız hava aracının yerleşik yapay zekayı ucuz kamikaze tasarımlarına dahil etmesinin nedenlerinden biri. Ars ayrıca, ABD ile İran arasındaki savaş sırasında büyük veri merkezlerinin hedef alınıp yok edildiği bir dönemde, yapay zeka modellerini çalıştırmak için merkezi veri merkezlerine güvenmenin daha riskli göründüğünü belirtti.
Uzak bir sunucuyla sürekli temas kurmadan, bağımsız olarak çalışan yerel yapay zeka modelleri, bağlantılar kesildiğinde de çalışmaya devam ediyor ki bu, askeri planlamacıların en çok endişelendiği senaryo.
Otonom Silahlar Üzerindeki Daha Geniş Tartışma
ALMA gösterisi, ölümcül otonom silahlarla ilgili çözülmemiş bir uluslararası tartışmanın ortasında yer alıyor; buradaki temel soru, makineler hedefleri seçip onlara saldırdığında döngüde ne kadar insan gözetiminin kalması gerektiğidir. Scaleout'un halka açık gösterilerinde, bir insan operatör drone'u kontrol etme ve yönlendirme yeteneğini korudu ve şirket, teknolojisini NATO orduları için karar desteği olarak çerçeveledi. Ancak Ocak demosunun gösterdiği şey, tüm görev döngüsünün (tespit etme, tanımlama, önceliklendirme, saldırı) artık düşük maliyetli bir drone'un yerleşik bilgi işleminde harici işleme gerek kalmadan çalışabileceğiydi.
Ars Technica'nın raporunun da açıkça ortaya koyduğu gibi, otonom saldırı yeteneğinin yapı taşları artık büyük güçlerin gizli programlarıyla sınırlı değil. Yeni kurulan şirketler tarafından bir araya getiriliyor, NATO inovasyon kanalları aracılığıyla hızlandırılıyor ve kamuoyuna sergileniyor; silah kontrolü savunucularının ve askeri planlamacıların benzer şekilde yakından izleyeceği bir gelişme.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
