YAPAY ZEKA VE DENİZ SAVAŞLARI

SAVAŞ GEMİLERİNDEN BAYTLARA: AI DENİZ SAVAŞLARINI NASIL DEVRİMLEŞTİRİYOR

by

Giriş

Bugünlerde çevremizde sosyal medyada en çok kulağımıza çarpan ve dikkatimizi çeken 2 kelime var; YAPAY ZEKA …bu popüler deyimin anlamı ve kullanım şekilleri her gün gelişerek ve değişerek bizleri hayrete düşürmekte.. Hatta insanlığın geleceğinde çok önemli bir dönüm noktası oluşturabileceği konuşulmakta.. Akıllı telefonlar.. evler.. cihazlar.. vasıtalar konunun kapsamı içine girmiş durumda. Pekiyi.. Mesleğimiz bahriye teknolojisi bağlamında bu alanda nasıl yansımalar oluşmakta?

Bu yazıda sualin cevabı için genel bakışlı bir tur atmış olacağız.

Otonom Gemilerin Geleceği

Hayal edin: Dev bir deniz alanını devriye gezen, yapay zeka destekli sistemleri sayesinde manevraları sorunsuz şekilde koordine eden, potansiyel tehditleri tespit eden ve gerçek zamanlı olarak kritik kararlar veren bir otonom gemi filosu. Bu, bir bilim kurgu filminin sahnesi değil; yapay zekanın (AI) savaş kurallarını hızla değiştirdiği deniz savaşlarının geleceğine bir bakış.

Bu blog yazısı ile, yapay zekanın deniz işleri üzerindeki derin etkisini, uygulamalarını, faydalarını, zorluklarını ve önümüzdeki on yıllarda deniz alanını yeniden şekillendirme potansiyelini inceleyeceğiz.

Deniz Savaşlarında Yapay Zekâ Devrimi’ni Anlamak

Özel uygulamaları incelemeden önce, bu teknolojik devrimi yönlendiren temel kavramları anlamak önemlidir. En geniş anlamıyla yapay zekâ, makinelerin tipik olarak insan zekâsı gerektiren görevleri yerine getirme yeteneği anlamına gelir. Bu, deneyimlerden öğrenme, yeni bilgilere uyum sağlama ve karmaşık veri analizi temelinde karar vermeyi içerir.

Yapay zekâ, Alan Turing’in kavramı ilk kez 1930’ların ortalarında tanımladığından beri birçok abartılı döngüden geçti ve şimdi başka bir abartılı döneme geri dönüyoruz.

Yapay zekanın alanında üç kritik seviye ile karşılaşıyoruz:

  • Basit Yapay Zekâ: Bu seviye etkili bir şekilde otomasyon olarak işlev görür. Basit yapay zekâ, analog veya dijital işlevler aracılığıyla insanlardan daha hızlı hesaplamalar yapabilen ve bu hesaplamalar temelinde kararlar verebilen makineler anlamına gelir.
  • Dar Yapay Zekâ: Dar yapay zekâ, yalnızca dar veya uzmanlaşmış bir dizi etkinlik gerçekleştirmek için öğrenebilen ve kendini programlayabilen makineler anlamına gelir.
  • Genel Yapay Zekâ/Güçlü Yapay Zekâ: Genel yapay zekâ, güçlü yapay zekâ olarak da bilinir, insanların genellikle yapay zekâ olarak anladığı şeydir- insan zekasını taklit eden görevleri gerçekleştirebilen sistemler.

Yapay zekanın ilerlemesini iki önemli alt kümesi yönlendiriyor:

Makine Öğrenimi (Machine Learning): ML algoritmaları, bilgisayarların açık programlama olmadan veri öğrenebilmesini sağlar. Veri kümeleri içindeki kalıpları ve ilişkileri tanımlayarak ML sistemleri, belirli görevlerdeki performanslarını zaman içinde geliştirebilir. Hem dar hem de güçlü yapay zekâ, farklı derecelerde ML içerir.

Derin Öğrenme (Deep Learning): ML’nin daha uzmanlaşmış bir formu olan DL, çok katmanlı yapay sinir ağlarını büyük miktarda veriyi işlemek için kullanır. Bu katmanlı yaklaşım, DL sistemlerinin karmaşık özelliklerini çıkarmasına ve karmaşık kararlar vermesine olanak tanır, genellikle belirli alanlarda insan yeteneklerini aşar.

Yüksek Denizlerde Yapay Zekâ: Deniz Operasyonlarını Devrimleştiriyor

Yapay zekanın deniz savaşları üzerindeki etkisi, çok çeşitli uygulamalar arasında zaten hissedilir durumda:

  • Deniz Savaş Sistemlerinde Yapay Zekâ: Yapay zekâ, modern savaş gemilerinin beyni olan savaş yönetim sistemlerini (CMS) güçlendiriyor. Çeşitli sensörler ve kaynaklardan gelen verileri işleyerek yapay zekâ algoritmaları aşağıdakilere yardımcı olabilmekte:
  • Hedef Tanımlama ve Sınıflandırma: Karmaşık bir deniz ortamında dost, düşman ve tarafsız varlıklar arasında ayrım yapabilir.
  • Tehdit Değerlendirmesi: Potansiyel tehditleri analiz edebilir, hedefleri önceliklendirebilir ve en uygun eylem planlarını önerebilir.
  • Otomatikleştirilmiş Silahlı Sistemler: Hızlı ve hassas bir şekilde silahlı sistemlerin konuşlandırılmasını sağlayarak, tesadüfi hasar riskini potansiyel olarak azaltabilir.
  • İnsansız Deniz Araçlarında Yapay Zekâ: İnsansız yüzey araçları (USV’ler) ve insansız su altı araçları (UUV’ler) deniz operasyonlarında giderek daha yaygın hale geliyor. Yapay zekâ, bu araçlara aşağıdakilerle işlevler ile güç veriyor:
  • Otonom Navigasyon: Bağımsız olarak gezinmelerine, engellerden kaçınmalarına ve değişen deniz koşullarına uyum sağlamalarına olanak tanımak.
  • Görev Yürütme: Keşif, gözetleme veya mayın tespit gibi önceden programlanmış görevleri yerine getirmek.
  • Sürü Zekâ: Bir ağ bağlantılı sürü parçası olarak eylemlerini koordine etmek, güçlü bir kuvvet çarpanı oluşturmak.
  • Geliştirilmiş Durumsal Farkındalık İçin Yapay Zekâ: Geniş ve dinamik deniz alanında kapsamlı durum farkındalığını korumak çok önemlidir. Yapay zekâ buna katkıda bulunur:
  • Veri Birleştirme ve Analizi: Radar, sonar, uydu görüntüleri ve elektronik sinyal istihbaratı (ELINT) dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesi.
  • Anomali Algılama: Potansiyel tehditleri veya yasa dışı faaliyetleri gösterebilecek olağan dışı gelişmeleri saptama.
  • Güvenlik ve Güvenliği Artırma:
  • Yapay zekâ sistemleri, insan hatası ve yorgunluk riskini azaltarak daha güvenli navigasyon, daha hassas silah konuşlandırma ve daha etkili tehdit tespiti ve müdahaleye katkıda bulunabilir. Bu da, deniz personelinin güvenliğini artırabilir ve değerli varlıkları koruyabilir.

Ancak, buna rağmen, bahriyede yapay zekâ da önemli zorluklar ve hususlar sunmaktadır:

  • Veri Bağımlılığı ve Güvenilirlik: Yapay zekâ sistemleri, özellikle ML ve DL tabanlı olanlar, eğitim ve doğrulama için büyük, doğru ve çeşitli veri kümelerine büyük ölçüde dayanmaktadır. Karmaşık ve genellikle tahmin edilemez deniz ortamında bu tür veri kümelerini elde etmek önemli bir engel oluşturmaktadır. Ayrıca, özellikle rakiplerin veri akışlarını manipüle etmeye veya bozmaya çalışabileceği tartışmalı ortamlarda verilerin güvenilirliğini ve bütünlüğünü sağlamak çok önemlidir.
  • Güven ve Açıklanabilirlik: İnsan operatörleri ile yapay zekâ sistemleri arasında güven oluşturmak, başarılı entegrasyon için çok önemlidir. Bunun için:
    • Şeffaflık: İnsan operatörlerinin sistemin belirli bir sonuca nasıl ve neden ulaştığını anlamalarına izin veren, karar verme süreçleri hakkında fikirler sunan yapay zekâ modelleri geliştirmek.
    • Açıklanabilirlik: Kararlarını açıklayabilen ve tavsiyeleri için gerekçeler sunabilen, güven ve hesap verebilirliği teşvik eden yapay zekâ sistemleri oluşturmak.
  • Etik ve Yasal Etkiler: Savaşta yapay zekanın kullanımı, özellikle otonom silahlı sistemlerle ilgili karmaşık etik ve yasal sorular ortaya atmaktadır. Deniz yapay zekasının geliştirilmesi ve konuşlandırılması için açık kılavuzlar, uluslararası normlar ve etik çerçeveler oluşturmak, istenmeyen sonuçları önlemek ve sorumlu inovasyon sağlamak için çok önem kazanmaktadır.

Yol Haritası: Deniz Savaşlarında Yapay Zekânın Geleceği

Deniz operasyonlarına yapay zekanın entegrasyonu hala erken aşamalarındadır, ancak dönüştürücü potansiyeli tartışılmaz. Yapay zekâ teknolojileri gelişmeye devam ettikçe, aşağıdakileri görmeyi bekleyebiliriz:

  • Yapay Zekâ Teknolojilerinde Sürekli İlerleme: Makine öğrenimi, büyük veri analitiği ve otonom sistemler gibi alanlarda araştırma ve geliştirme, deniz uygulamaları için daha sofistike ve yetenekli yapay zekâ sistemlerine yol açacak şekilde inovasyonu yönlendirmeye devam edecektir.
  • Deniz Operasyonları Boyunca Yapay Zekânın Artan Entegrasyonu: Yapay zekâ muhtemelen savaş operasyonlarının ötesinde deniz savaşının çeşitli yönlerine nüfuz edecek, bunlar arasında:
    • Lojistik ve Bakım: Tedarik zincirlerini optimize etmek, bakım ihtiyaçlarını tahmin etmek ve deniz lojistiğinin verimliliğini artırmak.
    • İstihbarat Analizi: Büyük miktarda istihbarat verisini analiz etmek, kalıpları tanımlamak ve stratejik karar vermeyi desteklemek için uygulanabilir fikirler sunmak.
  • İnsan-Makine İş Birliği Üzerine Vurgulanması: Deniz savaşlarının geleceği muhtemelen insan uzmanlığı ve yapay zekâ yetenekleri arasında yakın bir ortaklık içerecektir. İnsan sezgi, yargı ve denetim ile yapay zekanın hızı, verimliliği ve analitik gücü arasında doğru dengeyi kurmak başarı için çok önemli olacaktır.

Sonuç: Yapay Zekâ Gücü ile Denizler ‘de dolaşmak

Yapay zekanın yükselen gelgiti, deniz alanını dönüştürüyor ve deniz savaşlarında eşi görülmemiş bir teknolojik gelişme dönemini başlatıyor. Yapay zekâ uzun süredir neredeyse kurgusal bir statüye sahip olsa da giderek gerçekte karmaşık verileri yönetmenin üstün yollarını tanımlamaktadır.

Zorluklar devam ederken, yapay zekanın gelişmiş yetenekler, iyileştirilmiş karar verme ve optimize edilmiş operasyonlar açısından potansiyel faydaları tartışılmazdır. Dünya genelindeki donanmalar bu bilinmeyen bölgeyi gezindikçe, sorumlu inovasyon, etik hususlar ve insan-makine iş birliğinin önemine bağlılık, yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkarırken risklerini azaltmak için çok önemli olacaktır. Deniz savaşlarının geleceği yapay zekanın evrimiyle iç içe geçmiştir ve bu teknolojiye hâkim olanlar, yarının yüksek denizlerinde önemli bir avantaj elde edeceklerdir.

KAYNAKÇA :

  • Anderson, C. (2010). Presenting and evaluating qualitative research. Guide to Qualitative Research Methods in Education, 17–33. https://doi.org/10.4135/9781483346284.n2 [1]
  • Belkin, B., Kuwertz, A., Fischer, S., & Beyerer, J. (2012). Requirements for an Autonomous System to be Applied in a Search and Rescue Scenario. In 2012 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (pp. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/SSRR.2012.6387175 [2, 3]
  • Burns, G., Collier, R., Cornish, R., Curley, K., Freeman, A., & Spears, J. (2021). Evaluating Artificial Intelligence Methods for Use in Kill Chain Functions. [4, 5]
  • DeFranzo, S. (2011). What is qualitative research? Qualitative Research, 11(1), 9–22. https://doi.org/10.3316/QRJ1101009 [1]
  • Grooms, G. B. (2019). Artificial Intelligence Applications for Automated Battle Management Aids in Future Military Endeavors (No. Thesis). [1-3, 6-62]
  • INCOSE. (2015). Systems Engineering Handbook: A Guide for System Life Cycle Processes and Activities. Wiley. [63]
  • Johnson, B. (2017). Human-Machine Teaming for Naval Tactical Decision Making: A Systems Engineering Perspective. [23, 30]
  • Johnson, B., & Treadway, J. (2018). Artificial Intelligence and future warfare. The Strategy Bridge, N. pag. [23]
  • Jones, N.d. An overview of the DARPA dynamic battle management program. DTIC. [22]
  • Keller, J. (2015). Navy Picks Teams for Automated Battle Management Aid Phase 2. Military & Aerospace Electronics, 26(8), 18–19. https://doi.org/10.1002/mae.20217 [22]
  • McLeod, S. (2017). Qualitative Research Methods. Simply Psychology. https://www.simplypsychology.org/qualitative-research.html [1]
  • Mukherjee, T. (2018). Securing the maritime commons: The role of artificial intelligence in naval operations. Occasional Papers, 162. [64-85]
  • Richardson, J. M. (2018). A Design for Maintaining Maritime Superiority, Version 2.0. Chief of Naval Operations. [26]
  • Soller, A., & Morrison, J. G. (2008). Designing and evaluating automated decision aids: A framework for ecological evaluation. [24]
  • Sutton, J., & Austin, Z. (2015). – Qualitative and Quantitative Research: A Critical Analysis of the Two Approaches. International Journal of Business and Management Invention, 4(7), 50–56. [1]
  • Van Creveld, M. (1985). Command in War. Harvard University Press. [21]
  • Williams, J. (2018). Naval operations and technology, 1914-present. Naval Institute Press. [42]