ABD Ordusu Yapay Zeka Destekli Gizleme ve Tespit Teknolojileri Geliştiriyor

ABD Ordusu, düşman kamuflelerini tespit etmek ve bu teknolojiyi alt etmek için yapay zeka tabanlı projeler yürütüyor. Bütçe belgeleri ve resmi açıklamalara göre, bu çalışmalar gelecekte askerlerin gizlenme ve hedef bulma yöntemlerini kökten değiştirebilir.

ABD Ordusu elektronik mühendisi Grace Hummel, algoritmanın tıpkı bir aracın tanıma testine hazırlanan asker gibi nesnelerin görsel kalıplarını kendi kendine öğrenmeyi başardığını belirtti. Geliştirilen sistem, farklı ortamlarda çekilen fotoğraf koleksiyonlarını inceleyerek yapay zeka destekli askeri dronların kamufle edilmiş düşman kuvvetlerini tanımasına yardımcı oluyor. Yazılım, canlı dron görüntülerini tarayarak askerlerin incelemesi için olası hedefleri işaretliyor. Ordu bu teknolojiyi yakın zamanda bir askeri birlikle test etti ve Arizona'daki Yuma Proving Ground'da dron gruplarıyla entegrasyon testleri planlıyor.

Öte yandan ordu bütçe belgeleri, bu teknolojik gelişmelere karşı koymayı amaçlayan ayrı bir çalışmayı da ortaya koyuyor. Bu girişim, yapay zeka destekli dron avcılarını şaşırtmak için yeni kamuflaj desenleri tasarlamayı ve deneysel malzemeler geliştirmeyi kapsıyor. Araştırma, yapay zeka ve makine öğrenimi yoluyla hedef tanıma kalıplarına karşı önlemler geliştirerek algoritmaların zayıflıklarından yararlanmayı hedefliyor. Pratik uygulamada bu durum, gizlenmiş bir askeri veya tankı başka bir nesne olarak algılatacak alışılmadık desenler üretmek anlamına geliyor.

Bu kavram Carnegie Mellon Üniversitesi, Florida State Üniversitesi ve Ordu Araştırma Laboratuvarı'nın katıldığı bir araştırma projesinde umut vadeden sonuçlar verdi. Mart ayında yayınlanan çalışmada, araçların dijital olarak değiştirilmiş görüntülerinde yapay zeka tarafından oluşturulan kamuflaj uygulandıktan sonra bilgisayarın tespit yeteneğinin yüzde 99,5'ten yüzde 38,2'ye düştüğü görüldü. Raporda, etkili bir kamuflajın yalnızca makine dedektörlerini aldatmakla kalmayıp insan gözlemciler için de inandırıcı olması gerektiği vurgulandı.