Çin’in son yıllarda en fazla yatırım yaptığı askeri teknolojilerin başında otonom dron sürüleri geliyor. Ukrayna ve İran savaşlarında insansız hava araçlarının savaş alanındaki etkisinin net şekilde görülmesi, şimdi diğer ülkeleri de bu alana daha fazla kaynak ayırmaya yöneltmiş durumda. Ancak mevcut dron sistemlerinin önemli bir kısmı hâlâ insan operatörlerine ya da kesintisiz iletişim bağlantılarına ihtiyaç duyuyor. Bu da elektronik karıştırma sistemlerinin (jamming) yoğun olarak kullanıldığı modern savaş ortamlarında ciddi bir zafiyet yaratıyor. Çinli araştırmacılar ise geliştirdikleri yeni sistem ile bu zaafiyeti ortadan kaldırabileceklerini iddia ediyor. Yeni Algoritma Sayesinde Dron Sürüleri Otonom Olarak Göreve Devam Edebiliyor
Kuzeybatı Çin’deki bir araştırma ekibi tarafından geliştirilen HG-STR (Heterogeneous Graph Spatio-Temporal Reasoning) adlı yeni algoritmanın, dron sürülerinin insan komutasıyla bağlantıları tamamen kesilse bile görevlerini sürdürmesine imkân tanıyabileceği belirtiliyor. Çin’in önde gelen havacılık dergilerinden “Acta Aeronautica et Astronautica Sinica”da yayımlanan hakemli araştırmaya göre sistem, iletişim hatlarının karıştırıldığı ve görüş koşullarının ciddi şekilde bozulduğu ortamlarda dahi düşman hedeflerini tespit edip imha edebiliyor.
Bildiğiniz gibi modern savaşların en büyük çarpışma alanlarından biri elektronik harp sistemleri. Düşman tarafından uygulanan sinyal karıştırma faaliyetleri, dronların birbirleriyle ve komuta merkezleriyle olan bağlantılarını kesebiliyor. Çinli araştırmacılar bu sorunu aşmak için her drona bir tür “hafıza” kazandırmış durumda. Araştırmada kullanılan GRU (Gated Recurrent Unit) tabanlı bellek modülü sayesinde bir dron, takım arkadaşlarıyla bağlantısını kaybetse bile onların son bilinen konumlarını ve düşman hedeflerinin son görüldüğü noktaları hatırlayabiliyor. Böylece iletişim kesintisi yaşandığında tamamen kör hâle gelmek yerine görevine devam edebiliyor.
Sistem, Milisaniyeler İçinde Karar Verebiliyor
Araştırmacılara göre HG-STR’nin en önemli farkı, savaş alanındaki tüm unsurları aynı tür veri olarak değerlendirmemesi. Geleneksel algoritmalar dost birlikleri, düşman hedeflerini ve arazi unsurlarını benzer veri noktaları olarak işlerken, HG-STR her nesneyi farklı kategoriler altında değerlendiriyor. Sistem, araştırmacıların “heterojen grafik” olarak tanımladığı bir yapı kurarak dost unsurları, hedefleri ve görev bölgelerini birbirinden ayırıyor. Bu sayede dron sürüsü hangi unsurun tehdit, hangisinin destek unsuru olduğunu daha hızlı anlayabiliyor. Örneğin bir dron düşman hedefini tespit ettiğinde bu bilgi yüksek öncelikli bir tehdit olarak değerlendirilirken, yakındaki bir takım arkadaşı iş birliği fırsatı olarak algılanıyor. Böylece sürü içerisindeki araçlar, kimin desteklenmesi ve hangi hedeflerin öncelikli olarak vurulması gerektiğine çok daha hızlı karar verebiliyor.
Araştırmada dikkat çeken bir diğer unsur ise sistemin karar alma hızı. Araştırmacılar tarafından aktarılan bilgilere göre mevcut optimizasyon yöntemleri savaş alanında karar vermek için bazen saniyeler harcayabiliyor. Bu da yüksek hızda hareket eden bir dronun yüzlerce metre boyunca etkili karar veremeden uçması anlamına geliyor. HG-STR’nin ise kararlarını yalnızca 6,6 milisaniye içerisinde verebildiği belirtiliyor.
Araştırmacılar ayrıca sistemi katmanlı bir karar alma mekanizmasıyla tasarlamış. Dron önce arama mı yapacağına yoksa saldırıya mı geçeceğine karar veriyor. Ardından hangi hedefi vuracağını belirliyor ve son aşamada ne kadar mühimmat kullanacağını hesaplıyor. Bu yaklaşımın, tüm kararların aynı anda verilmesinden kaynaklanan karmaşıklığı azaltarak sistemin daha verimli çalışmasını sağladığı ifade ediliyor.
Çinli Araştırmacılar Simülasyonlarda %100 İmha Oranına Ulaşıldığını İddia Ediyor
Araştırma kapsamında gerçekleştirilen simülasyon testlerinde HG-STR’nin oldukça dikkat çekici sonuçlar verdiği belirtiliyor. Araştırmacılar, iletişim menzilinin ciddi şekilde kısıtlandığı senaryolarda bile algoritmanın görünür olmayan hedefler de dâhil olmak üzere tüm düşman unsurlarını etkisiz hâle getirebildiğini öne sürüyor. Çalışmada bazı senaryolarda yüzde 100 imha oranına ulaşıldığı ifade ediliyor.
Bunun yanında sistemin ölçeklenebilirliği de dikkat çekiyor. Araştırmaya göre algoritma küçük ölçekli bir senaryoda eğitildikten sonra daha fazla dron ve daha fazla hedef içeren çok daha büyük operasyonlarda yeniden eğitilmeye ihtiyaç duymadan kullanılabiliyor.
Elbette tüm bu sonuçların şu an için yalnızca simülasyon ortamında elde edildiğini hatırlatmak gerekiyor. Araştırma ekibi de bir sonraki aşamada algoritmayı gerçek uçuş testlerine taşımayı planlıyor. Ayrıca gelecekte yalnızca bağlantı kayıplarını değil, geciken mesajları ve bozulmuş verileri de yönetebilen daha dayanıklı bir sistem geliştirmeyi hedefliyor.
