Özel haber: Savaş yapay zekasının geleceği çevrimdışı çalışmayı gerektiriyor.
Özel bir rapor, iletişim kesildiğinde tamamen otonom olarak çalışabilen yapay zekânın savaş alanında geliştirilmesinin gerekliliğini ortaya koyuyor. Savaşın geleceği bizi bekliyor.
Bilmeniz gereken en önemli şeyler
- Hürmüz Boğazı'ndaki çatışma, geleneksel veri merkezlerinin ucuz füzeler için kolay hedefler olduğunu göstermiş ve savaş yapay zekâsı için merkezi olmayan çözümlere olan ihtiyacı ortaya koymuştur.
- Palantir, geleneksel veri merkezlerine alternatif olarak, Nvidia donanımıyla dolu nakliye konteynerlerini kullanarak, ön cephelerde doğrudan bilgi işlem gücü sağlayan merkezi olmayan bir yapı oluşturuyor.
- Scaleout'un temel yapay zeka ve birleşik öğrenme mimarisi, bağlantısı kesilmiş düğümlerin bağlantı yeniden kurulana kadar yerel çıkarım yapmaya ve verileri önbelleğe almaya devam etmesine olanak tanıyarak iş sürekliliğini sağlar.
Amerika Birleşik Devletleri, Plus yapay zekâ sistemlerini ordusunun her koluna entegre etmeye çalışırken, Orta Doğu'daki durum, bu sistemlerin internete bağlı kalması için gerekli olan bilgi işlem ve iletişim kapasitesinin sürdürülmesi konusunda ciddi sorunlar ortaya çıkarıyor.
İnsansız hava araçları, sensörler, hedefleme ve yapay zekâ destekli karar verme süreçlerinin tamamı şu ya da bu şekilde bu sistemlere bağımlıdır. Cephedeki tek bir yapay zekâ veri merkezinin bile imha edilmesi, ordunun operasyonel yeteneklerini ciddi şekilde sekteye uğratabilir.
Ancak bu sorunlar sadece donanımla sınırlı değil. Bir insansız hava aracı iletişim kuramadan görev parametrelerini nasıl uyarlayabilir? Yapay zeka modelleri hayati önem taşıyan savaş alanı verilerine erişim olmadan nasıl akıl yürütmeye devam edebilir? Ve yapay zekayı savaş alanındaki bu tür koşullara hazırlamak için hangi tavizler verilmelidir?
Savaş alanındaki yapay zekanın, iletişim kesintiye uğradığında veya ekipman devre dışı kaldığında bile çalışmaya devam etmesi gerekir.
Hürmüz Boğazı üzerindeki bir çatışma son derece maliyetli bir girişim olsa da, İran savaşan taraflar için değerli dersler sunuyor. Orta Doğu'da geleneksel veri merkezlerine olan bağımlılık, zaaflarını zaten ortaya koydu. Bu geniş depolar, ucuz füzeler için kolay hedeflerdir ve tüm sistemler tek bir saldırıyla çalışamaz hale getirilebilir .
Palantir, geleneksel veri merkezlerine alternatif olarak Nvidia donanımıyla dolu nakliye konteynerlerini konuşlandırmaya başladı bile. Bu konteynerler, ön saflarda konuşlandırılabilir ve doğrudan iş akışına bağlanarak, en çok ihtiyaç duyulan yerde merkezi olmayan bilgi işlem gücü sağlayabilir.
Scaleout, dağıtılmış ve hassas veriler üzerinde modelleri eğitmek için, verileri merkezileştirmeden, temel bir yapay zeka ve birleşik öğrenme altyapısı oluşturan bir şirkettir. Şirket, NATO ile ve daha yakın zamanda İsveç Hava Kuvvetleri ile ve BAE Systems gibi büyük savunma şirketleriyle çalışmıştır.
Andreas Helander, Scaleout'un CEO'su ve kurucu ortağıdır. Bilimsel Hesaplama alanında doktora ve Biyoteknoloji Mühendisliği alanında yüksek lisans derecesine sahip olup, Uppsala Üniversitesi'nde doçent olarak görev yapmaktadır ve Scaleout'u kurmadan önce BT bölümünde en iyi araştırma gruplarından birini oluşturmuştur.
Plus'tan Andreas ile görüşerek, savaş alanındaki yapay zeka sistemlerinin nasıl daha dayanıklı hale getirilebileceği ve insansız hava araçları, sensörler ve diğer ön cephe teknolojilerinin koşullar kötüleştiğinde nasıl çalışmaya devam edebileceği hakkında bilgi edindim.
- Savaş alanında bilgi işlem gücünün ve yapay zeka donanımının bir kısmı arızalandığında ne olur? Ve sistemler arasındaki iletişimin devamlılığını sağlamak için hangi yedekleme mekanizmaları mevcuttur?
Amaç kesintisiz bağlantı sağlamak değil; aksine, tek bir bileşenin kaybının tüm yeteneği devre dışı bırakmasını önlemektir. Mimari yapımız gereği, bağlantısı kesilen düğüm, en son oluşturulan modeli kullanarak yerel çıkarım yapmaya devam eder ve bağlantı yeniden sağlanana kadar keşifleri ve telemetri verilerini önbelleğe alır.
Uç seviyenin üzerinde birden fazla toplama noktası kullanılabilir. Bunlardan biri kullanılamaz hale gelirse, istemciler sıfırlanabilir ve eğitim kalan erişilebilir noktalarla devam edebilir. Bu, tam bir başarısızlık yerine performansta kademeli bir düşüşe neden olur. Taktiksel iletişim ağının kendisini sağlamıyoruz; rolümüz, yapay zeka iş yükünün herhangi bir kablosuz, uydu veya diğer bağlantının her zaman kullanılabilir olacağını varsaymamasını sağlamaktır.
- Savaş alanında son derece merkezileştirilmiş bir yapay zeka ağı ile daha dağıtık bir yaklaşım arasında, özellikle veri toplama, hedef belirleme, savaş alanı koordinasyonu ve lojistik açısından ne gibi avantaj ve dezavantajlar vardır?
Merkezileşme, tutarlı bir operasyonel tablo, önemli bir işlem gücü ve güvenlik uygulaması, model onayı ve komuta politikası için net bir konum sağlar. Bölge düzeyinde koordinasyon ve lojistiği destekler, ancak riski de yoğunlaştırır: tek bir bağlantının veya tesisin kaybı, kapasitenin orantısız bir bölümünü ortadan kaldırabilirken, büyük veya hassas veri kümelerinin aktarımı yavaş, kısıtlı veya imkansız olabilir.
Dağıtılmış bir sistem, analizi sensöre yakın tutarak tepki süresini kısaltır ve kesintiler sırasında yerel işlevlerin devam etmesini sağlar. Buradaki dezavantaj ise parçalanmadır. Kısmi veya güncel olmayan bir görüntüye dayalı hedefleme risklidir ve yerel lojistik kararları daha geniş kuvvet için en uygun olmayabilir. En iyi tasarım genellikle bir hibrit modeldir: mümkün olan yerlerde merkezi koordinasyon, mümkün olmadığında ise açıkça tanımlanmış yerel yetenekler. Yetki, komuta ve kontrol ile ilgili insan karar alma sürecinde kalır.
- Yapay zekâlı insansız hava araçları ve sensörler savaş alanına nasıl uyum sağlıyor ve iletişim kurabilen ve iletişimi kesilen yapay zekâlı insansız hava araçlarının davranışlarındaki farklılıklar nelerdir?
Model çalışmasını yeniden eğitimden ayırmak önemlidir. Daha küçük platformlar genellikle uçuş sırasında çıkarım yaparken, kontrollü yeniden eğitim ve doğrulama yer tabanlı bir düğümde veya daha yetenekli bir uç bilgisayarda gerçekleşir. Araştırmalarda yerleşik öğrenme mevcuttur, ancak kontrolsüz görev ortası yeniden eğitim ciddi güvence sorunları yaratır.
Bağlantılı platform, keşifleri paylaşabilir, görevler alabilir ve daha geniş bir operasyonel tabloya katkıda bulunabilir. Bağlantı kesildikten sonra, drone önceden onaylanmış bir arıza emniyet prosedürünü izler: göreve bağlı olarak, belirli bir göreve devam edebilir, geri dönebilir, bekleyebilir veya iniş yapabilir. Yerleşik işlemci, algılama ve navigasyonun çalışmasını sürdürebilir, ancak platform dış bağlamı, yeni talimatları ve filo koordinasyonunu kaybeder. Bir arıza, açıkça tanımlanmış sınırları olan planlı bir işletme durumu olmalı, doğaçlama bir acil durum olmamalıdır.
- Bu insansız hava araçları ve sensörler tarafından toplanan veriler, savaş alanındaki yapay zeka sistemlerinin yeni koşullara, tehditlere ve taktiklere uyum sağlamasına nasıl yardımcı oluyor?
En faydalı veriler genellikle aktarılması en zor olanlardır, bu nedenle anlık görüntülere odaklanmak yerine modeli verilere yönlendiriyoruz. Aktif öğrenme yazılımı, belirsiz keşifler, alışılmadık nesneler veya değişen koşullar gibi model iyileştirmesi için en olası senaryoları belirler. Seçilen materyali sınıflandırmak hala insanlar tarafından yapılır; yazılım arama sürecini azaltır, insan yargısına olan ihtiyacı değil, bu da yapay zeka sistemlerindeki hesap verebilirlik açığını kapatmanın önemini vurgular.
Model daha sonra yerel olarak ince ayarlanır ve tanımlanmış bir kıyaslama ölçütüne göre test edilir. Aday model, operatör tarafından onaylanmadan önce mevcut modelle birlikte gölge modunda da çalıştırılabilir. Politikalar ve bağlantı izin verdiği durumlarda, siteler ham eğitim anlık görüntüleri yerine korumalı model güncellemelerini değiş tokuş ederek bunları paylaşılan bir modelde birleştirir. Birleşik öğrenme veri trafiğini azaltır, ancak güncellemelerin yine de güvenli hale getirilmesi, doğrulanması ve incelenmesi gerekir.
- İnsansız hava araçları ve yapay zekâ destekli sensörlerin konuşlandırılmasında karşılaştığınız başlıca zorluklar nelerdir? Ve orduların cephe hatlarına yakın bölgelerdeki bilgi işlem ve enerji üretim gereksinimlerini karşılamak için hangi yetenekler mevcuttur?
Hesaplama yetenekleri ticari olarak mevcuttur: mikro platformlar için NVIDIA Jetson gibi düşük güç tüketimli üniteler, dayanıklı GPU sunucuları veya karasal alanlar için konteynerleştirilmiş uç bilgi işlem üniteleri. Ancak güç, daha zorlu bir konudur. Her işlemci, itme, algılama ve iletişim sistemleriyle rekabet ederken, jeneratörler, bataryalar ve dağıtım ekipmanları lojistik yükler ve yeni arıza noktaları ekler. BAE Systems Bofors ile yaptığımız halka açık gösterimde, bağlantı olmadan -18°C'de gömülü bilgi işlem üzerinde bir algılama iş yükü gerçekleştirdik. Prensip, mümkün olan en küçük operasyonel ayak izini kullanmak ve hem gücün hem de bant genişliğinin kıt olduğunu varsaymaktır.
- Askeri amaçlı hizmet sağlayan ticari şirketlerin rolleri giderek daha fazla örtüşüyor; örneğin Orta Doğu'daki AWS veri merkezleri ve Ukrayna için İngiltere'deki insansız hava aracı üretimi gibi. Askeriyeye hizmet sağlayan şirketler, meşru askeri hedef olarak görülme potansiyel baskısıyla nasıl başa çıkıyor?
Scaleout'tan bahsetmişken (tüm sektörden değil), platformumuzu, müşteri operasyonlarının Scaleout'un sürekli kullanılabilirliğine bağlı olmaması için tasarlıyoruz. Platform, müşterinin kendi altyapısı içinde çalışır, hava boşlukludur ve bir çağrı merkezi lisansı veya sistemlerimize veya genel bir buluta sürekli bağlantı gerektirmez. Bu, bulut egemenliği ve orduya hizmet veren şirketlerin meşru askeri hedef olarak görülme potansiyel baskısıyla nasıl başa çıkabileceği gibi konuları gündeme getiriyor.
Bu durum, herhangi bir çekişmeli veya bağlantısız ortamda çok önemlidir; uzaktan hizmet sağlayıcıya bağımlılık operasyonel bir güvenlik açığı haline gelebilir. Bu nedenle, yaklaşımımız kendi altyapımızı kritik bir bağımlılık haline getirmek yerine, müşterinin sahasında yerel kontrolü ve sürekliliği sağlamak olmuştur.
Çatışmalar bağlamında ticari tedarikçilere nasıl bakılacağı sorusu, politika yapıcıların, hukuk uzmanlarının ve ilgili şirketlerin meselesidir. Diğer tedarikçilerin risk değerlendirmeleri veya işletme modelleri hakkında spekülasyon yapmak istemiyoruz.
- Bu sistemlerin gelecekteki gidişatı ne olacak? Her bir insansız hava aracı ve sensörün, küresel bir uydu ağı üzerinden veri iletebilen kendi iletişim sistemi olacak mı? Ve bu sistemler, insan müdahalesi olmadan günlerce veya haftalarca bağımsız olarak çalışabilecek mi?
Bağlantı olanakları, alçak Dünya yörüngesi uyduları da dahil olmak üzere, gelişecektir; ancak her sensörü doğrudan uzaya bağlamak kapsamlı bir çözüm olmayacaktır. Terminaller güç ve spektrum tüketir, maliyetleri artırır ve dijital bir iz bırakabilir. Daha esnek bir yaklaşım, yerel alan ağı (LAN) bağlantılarını, fırsatçı senkronizasyonu ve uydu veya diğer uzun menzilli iletişim için seçilmiş ağ geçitlerini birleştirir.
Daha uzun süre çevrimdışı çalışmak bir gerçekliktir, ancak dayanıklılık genellikle yapay zeka yazılımından ziyade piller, hava koşulları ve bakım ile sınırlıdır . Ayrıca çevrimdışı çalışma ile insan gözetimi olmadan çalışma arasında temel bir fark vardır. İlki esneklik meselesidir; ikincisi ise politik, yasal ve etik bir karardır. Bu nedenle, gelecek sadece daha fazla özerklik değil, doğrulanabilir kontrolle ilgilidir: hangi modelin hangi platformda çalıştığını, ne ürettiğini, sınırlamalarının nerede olduğunu ve kimin onayladığını bilmek. Bu kontrolü sağlamak için hesap verebilirlik açığını kapatmak çok önemlidir.
Yoruma kapalı.