Robotlar yakında askerler gibi tehlikeyi okumayı öğrenebilirler. Hem de haritalara, sinyallere veya ikinci şanslara ihtiyaç duymadan bunu yapabilirler. Purdue Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, düşman araziyi algılayabilen, hareket halindeyken uyum sağlayabilen ve GPS sinyali kesildiğinde bile bir ekip olarak koordine olabilen yapay zeka destekli makineler geliştiriyorlar.
Purdue GPS kullanmayan robot filosu için anlaşmaya vardı
ABD Ordusu Muharebe Yetenekleri Geliştirme Komutanlığı Ordu Araştırma Laboratuvarı ile yapılan beş yıllık, 1.5 milyon dolarlık iş birliği anlaşmasıyla desteklenen proje, otonom sistemlere bir tür savaş alanı sezgisi kazandırmayı amaçlıyor. Amaç sadece hareketlilik değil, farkındalık; nerede olduklarını, çevrelerinde ne olduğunu ve birlikte nasıl hareket edeceklerini anlayan robotlar.
Purdue’da bilgisayar bilimleri doçenti Aniket Bera liderliğindeki araştırma, insansız hava araçlarını kara araçlarıyla eşleştiren hava-kara robotik ekiplerine odaklanıyor. Bu sistemler, insan konuşlandırmasının riskli veya imkansız olabileceği karmaşık ve öngörülemeyen ortamlarda algılama, haritalama ve manevra yapma için tasarlanmıştır.
[bkz url= https://www.techinside.com/lg-ces-2026-etkinligine-insansi-robotu-ile-damga-vuracak/]
Modern ordu operasyonlarında, GPS sinyalinin kesilmesi ve belirsiz arazi koşulları istisna olmaktan ziyade norm haline geliyor. Purdue’nun yaklaşımı, insansız hava araçlarından elde edilen havadan görüntülerle yer seviyesindeki istihbaratı birleştirerek, makinelerin izole araçlar yerine güvenilir robotik takım arkadaşları olarak işlev görmesini sağlıyor.
Bu çalışma ile geliştirilen yapay zeka prensipleri, otonom keşif, tehdit tespiti, lojistik rota planlaması ve taktiksel gözetim de dahil olmak üzere çok çeşitli savunma görevlerini destekleyebilir. Havadan ve yerden gelen verileri birleştirerek, sistemler askerler için riski azaltırken daha hızlı ve daha doğru durumsal farkındalık sağlamayı amaçlıyor.
Bera: “Bu proje heyecan verici çünkü yapay zeka araştırmaları ile savunma teknolojisini anlamlı bir şekilde bir araya getiriyor. Büyük ölçekli öğrenme, çoklu ajan akıl yürütme ve akıllı planlamadaki en son gelişmeleri, sahada otonom olarak çalışan fiziksel platformlara entegre etmemizi sağlıyor” dedi.
