Avrupa orduları modern savaşta yapay zeka ve İHA kullanımına uyum sağlarken, NATO destekli bir girişim, gözetleme ve saldırı görevleri için küçük İHA'larda çalışabilen yapay zeka odaklı hedef tespiti ve seçimi teknolojisinin konuşlandırılmasına yardımcı oluyor.

Scaleout Systems şirketi aslen 2018 yılında İsveç'teki Uppsala Üniversitesi'nden araştırmacılar tarafından kuruldu ve başlangıçta makine öğrenimi modellerini doğrudan ticari kamyonlar ile diğer araçlardaki mevcut donanımlar üzerinde eğitip konuşlandırmaya odaklandı.

Ancak Rusya'nın 2022'de Ukrayna'ya karşı tam ölçekli işgalini başlatmasının ardından şirket savunma uygulamalarına yöneldi.

Scaleout Systems'in kurucu ortağı ve CEO'su Andreas Hellander, Ars'a yaptığı açıklamada, "Ukrayna'daki savaş ve değişen dünyayla birlikte, bu teknolojinin, NATO müttefiklerinin bu stratejik avantajı elde etmesini sağlamak amacıyla yapay zeka için uç veri ve sensör verilerini işlevsel hale getirmede çok önemli olabileceğini fark ettik" dedi.

OpenAI veya Anthropic'in öncü yapay zeka modellerini kullanmak yerine Scaleout, İHA'ların donanımı veya ileri üslerde kullanılan bilgisayarlar üzerinde bilgisayarlı görü görevlerini gerçekleştirebilen makine öğrenimi modelleri gibi daha yalın modellerden yararlanıyor.

Hellander, "İleri düzeyde konuşlandırılmış donanıma ve küçük gömülü cihazlardan oldukça güçlü uç iş istasyonlarına kadar oldukça farklılık gösterebilen uç donanıma uyum sağlamaları gerekiyor" dedi.

Scaleout, 2025 yılında NATO'nun Kuzey Atlantik Savunma Yenilikçisi Hızlandırıcı (DIANA) Meydan Okuma Programı'na katılmak üzere seçildi.

Burada, makine öğrenimi modellerini İHA'larda, İHA pilot tabletlerinde ve saha komuta merkezlerinde bulunan uç bilişim donanımına uyarlamak için Keşif için Birleştirilmiş Hava İstihbaratı projesi üzerinde çalıştı.

Bu tür yapay zeka modelleri, İHA'nın kameraları ve sensörleri çevreleyen savaş alanı ortamından veri toplarken bile, hedef tespiti gibi görevlerde İHA operatörlerine yardımcı olabilir.

Daha sonra hassas ham verileri aktarmadan seçici güncellemeleri yerel tugay veya şirket karargahındaki bilişim düğümleriyle aralıklı olarak paylaşabilirler.

Bu karargah bilişim düğümleri, fırsat doğduğunda güncellenmiş yetenekleri uç cihazlara göndermeden önce, birden fazla kaynaktan toplanan yeni savaş alanı verileri üzerinde yapay zeka modellerini yeniden eğitmeye yardımcı olur.

Hellander Ars'a verdiği demeçte, "Modeller bir çöl ortamında eğitilmiş olabilir ve bunları kentsel bir ortamda konuşlandırmaya çalışırsak iyi performans gösteremezler" dedi.

Ayrıca, "Tek bir günün veya kesinlikle bir operasyonun seyri boyunca öğrenmeye devam eden ve pratik bir uçta oluşturulan bu muazzam sensör verisi miktarından gelişmeye devam eden bu modelin birkaç yeni sürümünü yayınlayabilirsek, sürdürülebilir avantaj budur" diye ekledi.

Bu teknoloji, askeri İHA'ların ve cihazların, daha büyük yapay zeka modellerini barındıran merkezi bir sunucuyla sürekli iletişim kurmaya gerek kalmadan bağımsız olarak çalışan yerel yapay zeka modellerinden yararlanabileceği anlamına geliyor.

ABD ile İran arasındaki savaş sırasında büyük veri merkezlerinin hedef alınıp imha edildiği bir dönemde yapay zeka modellerini çalıştırmak için merkezi bir konuma güvenmek daha riskli görünmektedir.

Bu yaklaşım aynı zamanda elektronik harp ve düşman karıştırmasının iletişim sinyallerine sıklıkla müdahale edebildiği modern savaş alanlarında da son derece faydalıdır.

Giderek artan sayıda Ukrayna askeri İHA'sı, yerleşik yapay zeka yeteneklerini şimdiden ucuz kamikaze İHA'larına entegre ediyor.

Hellander Ars'a, "Bir İHA'ya dayalı gözetleme ve keşif sistemi için bunu nasıl yapacağımıza dair işlevsel bir konsept oluşturduk" dedi ve ekledi: "Bu aynı zamanda İsveç'teki halka açık gösterilerde de yaptığımız bir şeydir."

Scaleout, BAE Systems Bofors tarafından yönetilen ve düşük maliyetli, otonom bir kamikaze İHA geliştirmeyi amaçlayan Uygun Fiyatlı Gezinmeli Modüler Mühimmat (ALMA) projesine katılıyor.

ALMA konsepti ilk kez Ocak ayında İsveç'te düzenlenen Kış Gösterisi 2026 etkinliği sırasında kamuoyuna gösterildi.

Scaleout Systems'in ALMA'nın yetenekleri hakkındaki sunumuna göre, bu gösteri bir İHA'nın yapay zeka yardımıyla "tespit edilen tüm potansiyel tehditleri yapay zeka kullanarak nasıl tespit edebileceğini, tanımlayabileceğini ve coğrafi konumunu belirleyebileceğini" gösterdi.

Sunumda ayrıca, "Tüm veriler özel yerleşik bilgi işlem tarafından işlenir ve sistemin herhangi bir harici işleme gerek kalmadan gerçek zamanlı olarak performans göstermesine olanak tanır" denildi.

Yerleşik yapay zeka yeteneklerini kullanan İHA, görevi tarafından tanımlanan en yüksek değerli hedefe -bu durumda zırhlı bir mühendislik aracına- otomatik olarak öncelik verdi ve üzerine patlayıcı bırakmak için o hedefe uçtu.

Bir insan operatör yine de İHA'yı kontrol edebilir ve yönlendirebilirdi, ancak İHA görevi doğrudan insan komutları olmadan kendi başına gerçekleştirdi.

Haziran ayında Scaleout, ordunun Scaleout'un ana yazılım platformunu kullanmak için halihazırda bir lisansa sahip olduğu Uppsala'daki bir İsveç Hava Kuvvetleri üssünde de teknolojisini test etti.

Bu gösteri, askeri üstteki ileri konuşlandırılmış bir bilişim düğümünün, Scaleout Systems'in laboratuvarındaki merkezi bir bilişim düğümüyle bağlantısını kaybettikten sonra bile kendi yapay zeka çıkarımını ve aktif öğrenme süreçlerini nasıl çalıştırabileceğini gösterdi.

Bağlantı yeniden kurulduğunda, yerel yapay zeka modeli güncellemeleri merkezi bilişim düğümüyle paylaşıldı.

Hellander, merkezi olmayan yapay zeka modelleri ağının birleştirilmiş verilerden öğrenmesini sağlayan bu bir federasyon öğrenme stratejisinin, nihayetinde tüm coğrafi bölgelere veya ülkelere yaylabileceğini açıkladı.

Hellander, "Prensip olarak, NATO üye devletleri arasındaki işbirliğinin kilidini açabilirsiniz" dedi.