Askeri operasyonlar, her zaman strateji ve taktiklerin etkili bir şekilde kullanılmasını gerektirmektedir. Bu gerekliliğin şekil verdiği teknolojik ilerlemeler, günümüzde askeri güçlerin daha verimli ve etkili kullanılmasını sağlamaktadır. Derin makine öğrenimi gibi yapay zekâ yöntemleri, askeri taktiklerin geliştirilmesi ve uygulanmasında önemli bir rol oynamıştır. Bu taktiklerden biri de Askeri Taktik Ağların tüm harp alanında kullanılması sayesinde yaşanmaktadır. Ancak harp alanında Askeri Taktik Ağlar tarafından üretilen büyük verinin korelasyon yapılarak karar destek sistemlerine anlık bilgi olarak aktarılabilmesi ve doğru kararları zamanında verebilmesi zor bir süreç olup, normal insan zekâsı ile yapılamayacağı aşikârdır. Bu noktada Yapay zekâ uygulamalarından biri olan Derin Makine Öğrenimini askeri taktik ağlar ile bütünleştirmek, daha hızlı ve isabetli tahminler sağlayabilir, kısıtlamaları hafifletebilir, askerler üzerindeki aşırı bilgi yüklemesini azaltabilir ve ağ savunma stratejilerini iyileştirebilir. Bu makalede, Askeri Taktik Ağların Derin Makine Öğrenimi ile bütünleştirilmesi durumunda harp sahasındaki askeri operasyonların anlamlı bir oranda değişip değişmeyeceği incelenmiştir. Konu hakkında yapılan literatür incelemesi çerçevesinde elde edilen veriler ile halen kullanılmakta olan askeri taktik ağ konseptleri ve geliştirilmekte olan yapay zekâ uygulamaları ele alınarak, Derin Makine Öğreniminin askeri taktik ağlardaki etkisi, potansiyel uygulamaları ve faydaları incelenmiş ayrıca askeri taktiklerin geliştirilmesinde ve optimize edilmesinde olası kullanım sahaları tespit edilmeye çalışılmıştır. Çalışmadan elde edilen bulgulardan hareketle, bu makalede varılan sonuçların, askeri taktik ağların teknoloji gelişim tahminlerine kaynak olarak kullanılabileceği ve askeri stratejilerin geliştirilmesine katkı sağlayabileceği değerlendirilmektedir.
Derin Makine Öğrenimi (DML) Askeri Taktik Ağlar (ATA) Yapay Zekâ Askeri İletişim Derin Sinir Ağları.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Defence Studies |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | November 1, 2024 |
Submission Date | September 4, 2023 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 20 Issue: 2 |