Kolay Bilgiler

Online Faydali Makaleler!

Merhaba Ziyaretçi! Giriş veya kayıt yaparak makale gönderebilirsin!

Yapay Zekanın Askeri Uygulamaları

Ekleyen: Ahmet Polatlı RSS kaynağına abone ol | 07 Kasım 2018 | Gösterim:
loading
 
  


1) Yapay zeka teknolojilerinin akademik ve endüstriyel çevrelerdeki gerçek başarısı.
2) Günümüz askeri harekatlarının gittikçe genişleyen karmaşık yapısı ve muhtemel çatışmaların gelişme hızı.
3) Askeri uzmanların yapay zeka tekniklerinin, askeri problemlerin çözüm potansiyeli konusunda bilgilerinin artması.

Bu gün, birçok askeri alanda yapay zeka uygulamaları başlatılmıştır. Bu alanlardan bazıları şunlardır: Askeri araştırmalar, askeri imalat, bakım-onarım, harekat planlaması, lojistik, eğitim, istihbarat toplama ve işleme, istihbarat analizi ve durum tesbiti, sensör kaynaklarının dağıtımı, kuvvet dağıtımı, kuvvet komuta ve kontrolu, güzergah planlaması, muharebe taktikleri, otonom / yarı-otonom araçlar, aviyonik, elektronik harp, ve komuta kontrol istihbarat karşı-koyma, haberleşme, ağ kontrolu, ve enformasyon yönetimi ve ulaşımı.

Marmara Araştırma Merkezi'nde yapay zeka çalışmaları, 1991 yılında kurduğumuz Yapay Zeka Bölümü'nde başlamıştır. Bu bölüm ülkemizin yapay zeka adıyla kurulan ilk bölümüydü. Burada yapılan ilk çalışmalar Osmanlıca-Kiril Optik Karakter Tanıma ve Bilimsel Buluşların Modellendirilmesi alanında olmuştur.

Bölüm, daha sonra Marmara Araştırma Merkezi adına görev aldığı, ve MSB-ARGE Dairesi tarafından desteklenen uluslararası EUCLID RTP 11.3 projesinde (1993-97 yılları arasında) bir yapay zeka sistemini (AISim), gerçekleştirmiştir (Kocabaş, Öztemel, Uludağ ve Koç, 1995; 1996; Kocabaş ve Öztemel, 1998) AISim, yukarıda bahsedilen türden bir zeki etmen tasarımı içeren bir sistemdi. Bu program, dağıtık bir simülasyon ortamında 100'den fazla senaryo elemanının yer aldığı, İngiltere ve Almanya'dan kokpit simülatörlerinden pilotların da katıldığı, ve komuta kontrol istasyonunu da iceren kompleks bir hava harekatı (hava bombardımanı) senaryosu içinde, kırmızı kuvvet bombardıman ucaklarına eşlik eden (Escort) ve uzak (BVR) ve yakın (WVR) hava muharebesi özelliklerine sahip bir F16 uçağını harekat süresince başarılı bir şekilde kontrol etmiştir. Sistem ayrıca 1-1 testlerde Ingiliz pilotlara karşı hava önleme (CAP) görevini de başarı ile uygulamıştır. Geliştirdiğimiz bu yapay zeka sisteminin en önemli, ve dünyada bu alanda ilk defa uygulanan özellikleri ise, gerçek zamanda durum tesbiti, ve gene gerçek zamanda davranış açıklamaları yapabilmesiydi.
Bölüm 1996 yılında başlatılan ve gene MSB ARGE tarafından desteklenen 10 aylık EUCLID RTP 11.7 "Uçuşta Simülasyon" (WaSiF) projesini de başarıyla tamamlamıştır. Bu projenin nihai amacı, bir savaş uçağı (F16) üzerine monte edilebilir bir simülasyon sistemi ile muharebe pilotlarının, yapay zeka tehditlerinden oluşan sanal hedeflere karşı günlük muharebe eğitimlerini sağlamaktır. 10 aylık bu fizibilite çalışmasında böyle bir sistemin, ayrıntılı olarak nasıl geliştirilebileceği gösterilmektedir.

Bu alandaki çalışmalarımızı, gerekli imkanlar sağlandığı takdirde aşağıdaki konularda devam ettirmeyi düşünmekteyiz:

o Takım veya filo harekatlarında eşgüdümlü ve birliktelik davranışı gösterebilen zeki etmenler geliştirmek,
o Etmen takım ve filo davranışlarının gerçek zamanlı olarak modellendirilmesi.
o Rakip etmenlerin bireysel ve takım veya filo davranışlarının modellendirilmesi.

3. Harp Oyunlarında Yapay Zeka Uygulamaları

Harp oyunlarında bilgisayarca oluşturulan kuvvetlerin (CGF) eğitim ve analiz amaçlı olarak kullanılması ABD'de 1980'lerin sonlarında ciddi bir şekilde ele alınmaya başlamıştır. Bundan sonraki önemli gelişme, bilgisayarlı harp oyunlarına, gene ABD'de CFOR programıyla komuta-kontrol yeteneğinin eklenmesi olmuştur (Pratt, 1996).

Bilgisayarların gelişmesiyle, önceleri bazı strateji oyunlarına dayanan savaş oyunları sonunda yerini, simülatör sistemleri ve rakip kuvvetlerin (OPFOR) eklenmesiyle gelişmiş Yarı Otomatik Sistemlere (SAFOR) bıraktı. Halen en gelişmiş sistemler bu yarı otomatik sistemlerdir. Ancak, gelecek nesil bilgisayar kuvvetleri (Otonom Kuvvetler) üzerine çalışmalar da başlatılmış bulunmaktadır.

Mevcut bilgisayarca oluşturulan kuvvetlerin gelişmesi dört safhada incelenebilir (Pratt, 1996). Bu safhaları şu şekilde sıralayabiliriz:

         Nesil                       Bilişim Süreci
         ---------------------------------------------------------------------
            1                          Yok                              
            2                           Hedef tesbiti ve önleme
            3                           Görevin kesilmesi ve başlatılması
            4                           Çok katmanlı Komuta Kontrol
            5                           Amaç seçimi ve Öğrenme
        ---------------------------------------------------------------------

Birinci nesil CGF'lerin en bariz özelliği bunlarda bilişim sürecinin bulunmamasıdır. Bu nedenle, kendileri için oluşturulmuş olan senaryodan dışarı çıkamazlar. İkinci nesil sistemler ise, planlanmış faaliyetlerle çatışmayacak şekilde senaryo elemanlarına, hedef tesbiti, nişan alma, ve rakip kuvvetlerle çatışmaya girme gibi basit etkileşimli davranışlar yaptırabilme özelliğine sahiptir. Güzergahlar ve yollar kullanıcı tarafından önceden veya senaryo sırasında belirlenir ve etkileşimler de ancak bunlar üzerinde olabilir.
Üçüncü nesil sistemler genellikle Yarı Otomatik Kuvvetler (SAF) olarak isimlendirilir. Bu sistemler genellikle, önceden planlanmış, kural veya durum tabanlı modüllerden oluşan görevleri uygularlar. Bunlarda davranışlar görev çerçevelerine yerleştirilir ve bu çerçeveler de öteki görev çerçevelerine oturtulur. Ana amaçlar böylece bir görev hiyerarşisinden meydana gelir. Bu organizasyon, karmaşık görev ve davranışların oluşturulmasını kolaylaştırmaktadır.

Dördüncü nesil sistemler ise bu gelişmiş üçüncü nesil sistemler üzerinde komuta kontrol (C2) süreçlerine sahip sistemlerdir. Görünüşte basit sanılan bu görev, savaş alanının en zor görevlerinden biridir. Ancak bu sistemlerin çoğunda sadece komutanın görevi temsil edilmektedir. Dördüncü nesil CGF'lere örnek DARPA'nın Komuta Kuvvetleri (CFOR) programıdır. CFOR, C2 süreçlerini, komuta kademesinin bir dizi davranış ve etkileşimi şeklinde temsil eder. Dağıtık Etkileşimli Benzetim (DIS) ortamları dördüncü nesil sistemleri bireyler ve birlikler düzeyinde temsil edebilmektedir, fakat mevcut durumda bunlar taburdan daha yukarı kuvvetlerin temsilinde yetersiz kalmaktadır. Ordular düzeyinde durum bunun tam tersidir. Üst düzey birimler başarılı bir şekilde temsil edilebilmekte, ancak aynı sistem içinde daha alt birimlere ve senaryo elemanlarına doğru gidildiğinde sorunlar ortaya çıkmaktadır.

Bir CGF sisteminin gerçek değeri, bunun temsil ettiği davranışların tümü ile ölçülmektedir. Davranışların modellendirilmesi ise en zor işlerden biridir. Bunu kolaylaştırmak için davranış süreçlerinin ve modellerinin kodlanmasını standartlaştırmak gerekmektedir. Ortak ve uyumlu bir dil geliştirme, gelecek nesil CGF sistemlerinde davranış modellendirilmesi konusunda karşılaşılacak sorunların bir kısmına çözüm getirebilecektir.

3.1 Gelecek Nesil CGF Sistemleri

Gelecek nesil CGF'lerin şu özellikleri sağlaması gerekli görülmektedir:

o Savaşan birey ve birimlerle doğrudan etkileşim sağlayabilme,
o Komuta, Kontrol, Haberleşme, Bilgisayar ve İstihbarat (C4I) sistemleri tarafından kontrol edilebilme,
o Doğrudan haberleşmeyi sağlamak için doğal dil anlama ve işleme özelliğine sahip olma,
o Brifing bilgilerini ve taslak çalışmalarını anlayabilme,
o Güçlü bir bilgisayar ağına ve bunu kullanacak bilgisayar teknolojisine sahip olma,
o Katmanlı bir yapıya sahip olmak ve böylece istenilen düzeyde kuvvetleri yeterli ve gerekli ayrıntıda temsil edebilme,
o Amaç ve görev seçimi ve görev planlaması yapabilme (mesela dışarıdan "Şu tepeyi ele geçir," durumu verildiğinde, bunu yapmaya girişmeden önce daha geniş çerçevede o tepeyi ele geçirmenin kazanç ve kayıplarını hesaplayabilmek. Savaş alanındaki bir komutanın da eğitimi gereği yaptığı iş, harekatın genel amacı çerçevesinde birliğinin hedeflerini tesbit etmektir.)
o Amaç tesbit edildiğinde bunu gerçekleştirmek için görevin planlanması. (Burada da dost, düşman ve tarafsız kuvvetlerin muhtemel kayıpları, ele geçirilecek alanlar, gereken ve elde bulunan teçhizat, ileri harekat ihtimalleri, v.s. hepsi göz önünde bulundurulmalıdır. Gelecek nesil CGF sistemleri bu tür tesbitleri yapabilmelidir. )
o Değişen duruma göre, amacın yeniden planlanabilmesi. (Mevcut üçüncü nesil sistemlerde bu özellik bulunmamaktadır.)
o Öğrenme özelliğine sahip olma. (Mevcut sistemlerde eğitim sadece insana yönelik olmaktadır. Halbuki, CGF sisteminin kendisinin de tatbikatlardan öğrenebilmesi ve defalarca çalıştırılan senaryolarda aynı yanlışlıkları tekrar etmemesi gerekli görülmektedir.)

Yapay zeka, halen birçok endüstriyel alanda olduğu gibi, birçok askeri alanda uygulanmış ve hemen hemen bütün askeri alanlarda uygulama potansiyeli olan bir bilim dalıdır. Yapay zekanın endüstriyel alandaki başarılı uygulamaları, 1980'lerde gelişmiş ülkelerin savunma bakanlıklarının ve kara, deniz ve hava kuvvetlerinin büyük ilgisini çekmeye başlamıştır. Sonraki yıllarda birçok askeri alanda yapay zeka uygulama çalışmaları başlatıldı.

Bu bildirimizde biz, ağırlıklı olarak bir bilim ve teknoloji alanı olarak yapay zeka, askeri uygulamaları ve kompleks hava muharebesi ve harp oyunlarında kullanımını inceleyeceğiz.

1. Yapay Zeka

Askeri alanda yapay zeka uygulamalarına geçmeden önce, yapay zeka konusunda bazı özet bilgiler vermemiz yerinde olacaktır. Yapay zeka, zeki sistemlerin:

1) algılama, hafıza, üşünme, öğrenme, buluş yapma, karar verme, ve eylem gibi özelliklerini inceleyen,
2) bunları formel hale getiren
3) yapay sistemlere bu özellikleri kazandırmayı amaçlayan bir bilim dalıdır.

Harp Oyunlarında Yapay Zeka Uygulamaları

Teknolojinin gelişmesine paralel olarak sık sık duymaya başladığımız "Yapay Zeka" nedir ?

• Yapay Zeka , insan tarafından yapıldığında zeka olarak adlandırılan davranışların (akıllı davranışların) makina tarafından da yapılmasıdır. Yapay Zeka'nın insan aklının nasıl çalıştığını gösteren bir kuram olduğu da söylenebilir.
• Yapay Zeka'nın amacı ;
o Makinaları daha akıllı hale getirmek ,
o Zekanın ne olduğunu anlamak ,
o Makinaları daha faydalı hâle getirmektir.
• Zekanın işaretleri şu davranışlardır :
o Tecrübelerden öğrenme ve anlama
o Karışık ve zıt mesajlardan anlam çıkarma
o Yeni bir duruma başarılı ve çabuk bir şekilde cevap verebilme
o Problemlerin çözümünde muhakeme yeteneğini kullanma
o Bilgiyi anlama ve kullanma
o Alışık olunmayan , şaşırtıcı durumlarla başedebilme
o Düşünme ve muhakeme etme

Programcılığa yeni başlayanlar tarafından yazılan Pascal programlarındaki yazımsal olmayan hataları bulmak üzere tasarlanan, bilgi tabanlı bir sistemdir[8]. Her çeşit hatayı bulur. Buna ek olarak, hataların nasıl ortadan kaldırılacağını belirler. PROUST, sentezle-analiz yaklaşımını kullanarak programları analiz eder; daha önce belirlenmiş olan program gereksinimlerini, söz konusu gereksinimleri yerine getirebilecek metotları bulmak için inceler. Daha sonra sistem, mümkün olan her metodu programcının metoduyla karşılaştırır ve böylece de programcılık bilgisine gereksinim gösterir.
PROUST, bir ZÖS olarak, bir hayli başarılıydı ve tecrübesiz programcılarca yazılmış olan kod içerisindeki pek çok hatayı bulmayı becermiştir. PROUST üzerine kurulabilecek diğer bir mantıklı adım da, sadece öğrencinin hatalarını düzelten değil de, aynı zamanda gereksinim duyulduğunda öğrenciye pratik kazandırmak için gerekli örnekleri sağlayabilecek bir otomatikleştirilmiş programlama kursu olmasıdır.
WEST: Öğrencilere “How the West was won?” (“Batı nasıl kazanıldı?”) adı verilen, bir oyun oynatılarak öğretimin gerçekleştirilmesini amaçlayan bir çalıştırıcı programın ilk örneklerinden biridir. Oyun, her bir oyuncu tarafından üç anahtar sayı üzerinde dört işlemden yararlanılarak değişiklik yapılmasına dayanmaktaydı. WEST, ZÖS’nin farklı modüllerinin çok farklı sistemlerde kullanılabileceğini mükemmel bir şekilde vurgulayan bir programdı. Bu yüzden, WEST ortaya koyduğu resmi olmayan öğretim atmosferine bağlı olarak bir öğreticiden çok bir “çalıştırıcı” olarak adlandırılmaktadır.

Tartışma
Klasik bilgisayar destekli öğretim, öğretim araç gereçleri içerisine bilgisayarı dahil etmeyi öngörürken, ZÖS’nden yararlanılarak hazırlanan eğitim programlarıyla öğreticinin yanında bilgisayar bir destek elemanı olarak bulunabilmekte, hatta öğreticinin bulunmadığı ortamlarda öğreticinin kısmen yerini alabilmektedir. Bu görüşün en iyi uygulaması ancak uzman sistemlerin yeterince geliştirilmesiyle ortaya çıkmaktadır.
ZÖS’nin eğitimde uygulama alanları şu şekilde karşımıza çıkmaktadır:
1. Bireye özgün öğretim ortamı sağlanabilmesiyle,
2. Genel alıştırma, uygulamalarla,
3. Öğrenci kontrolü istenildiğinde,
4. İstatistiksel veriler talep edildiğinde,
5. Simülasyonlarla ekonomi sağlanması arzulandığında,
6. Öğretim programına ilgi çekilmesinin sağlanması için oyunlarla,
7. Hayal gücünün ve yaratıcılığın geliştirilmesi beklendiğinde,
8. Problem çözümünün sembolizasyonu istendiğinde.
Bu örnekler gereksinimlere bağlı olarak kolaylıkla arttırılabilir.
Buradan da kolayca görüleceği üzere ZÖS’nin hayatımıza girmesiyle eğitim alanında yeni ufuklar açılabilecektir. Klasik öğretim sistemleriyle elde edilebilecek en yüksek başarı oranlarının ZÖS devreye sokulduğunda ne şekilde artacağı daha ileri çalışmaları gerektirmektedir.

Yazar: Ahmet Polatlı

Facebookta Paylaş Tweet It Stumbleupon this post This post is delicious !

Makale Kaynağı:
https://www.kolaybilgiler.com/bilim-makaleleri/yapay-zekanin-askeri-uygulamalari.html
Print Article Yazdır  Makaleyi PDF olarak indir PDF Olarak İndir  Makaleyi Gönder Gönder  Sitene Ekle Sitene Ekle  Geribildirim Yazara Geribildirim  Makaleyi Raporla Raporla | Bookmark and Share

İlgili Bilim Makaleleri Abone ol: RSS