NATO Müttefik Dönüşüm Komutanlığı (NATO ACT) liderliğinde, akademi, endüstri ve devlet kuruluşlarının katılımıyla yürütülen ve ittifak içinde ortaya çıkan ve çığır açan teknolojilerin benimsenmesini hızlandırmayı amaçlayan 4 aşamalı NATO İnovasyon Sürekliliği Girişimi faaliyetinin "deney/gösterileri" içeren final kısmı Türkiye'de gerçekleştirildi.

Düzenleyici ve yerel koordinasyon

Cumhurbaşkanlığı Savunma Sanayii Başkanlığı koordinasyonunda İstanbul Teknik Üniversitesi Denizcilik Fakültesi'nde gerçekleştirilen faaliyette, ASELSAN ve Sefine Tersanesi tarafından geliştirilen MARLİN SİDA da görev yaptı.

MARLİN, senaryo gereği deniz yüzeyinde dolaşan mayınların tespitinde kullanıldı.

Yazılım tanımlı harp yeteneği

Mayınların otonom olarak tespit edilip sınıflandırılması görevi için yazılım tanımlı bir harp yeteneği (software defined warfare capability) MARLİN'e eklendi. Bu yetenek MARLİN'e ilave bir donanım veya ekipmanı eklenmeden sadece yazılımsal olarak kazandırıldı.

Yeni yetenek setinin entegrasyonu

MARLİN, mevcut yetenekleri olan keşif gözetleme, elektronik harp ve suüstü harbine yeni bir yetenek seti eklenmesi sürecinde bulunuyor. Bu yeni yetenek seti sayesinde MARLİN, mayın harbi görevlerini de yerine getirebilecek. Mayın harbi çalışmalarına satıhtaki mayınların mevcut elektro optik sensörlerden alınan bilgilerin derin öğrenme ile işlenmesi sayesinde tespiti ve sınıflandırılması ile bir başlangıç yapıldı.

Satıhtaki mayınların tespiti için yapılan bu çalışma geliştirilen modelin daha geniş bir kütüphaneyle eğitilmesi ile sürecek. Birlikte harekat yapılan unsurlardan alınan video aktarımlarının (STM Togan dronu gibi) füzyonunda iyileştirmeler yapılmaya ve sensör çeşitliliğinin artırılmasına devam edilecek.

MARLİN, NATO faaliyetinde sürüklenen mayın senaryosunda harekatın tüm aşamalarında rol aldı ve tespit, sınıflandırma, diğer unsurlar ile birlikte harekat ve işbirliği görevlerini başarıyla yerine getirdi.

İleri aşamalar ve hedeflenen yetenekler

Mayın harbi yeteneği kazandırılması çalışmaları bundan sonra ileri aşamaları ile devam edecek. Su altı mayınlarının da MARLİN tarafından tespiti hedefleniyor. Ayrıca bununla eş zamanlı olarak kritik su altı altyapılarının gözetlenmesi ve korunması yeteneğinin de MARLİN'e eklenmesi amaçlanıyor.

MARLİN'in yazılım tanımlı harp kabiliyetlerinden biri olan mayın tespiti ve sınıflandırması, gelişmiş bir model kullanıyor.

Bu derin öğrenme modeli, Sefine Tersanesi Stratejik ve İnsansız Sistemler Araştırma Merkezi (SİSAM) tarafından derlenen ve literatürde benzeri olmayan, sentetik ve gerçek verileri içeren kapsamlı bir veri setiyle eğitildi.

İşleyiş ve karar mekanizması

Sistem, aldığı görüntüleri analiz edip haritalandırma çalışmaları yaparak deniz yüzeyindeki potansiyel anomalilerin tespit edilmesini sağlıyor.

Sistem, "anomali" olarak işaretlediği nesnenin özgün frekans imzasını, şekilsel özelliklerini ve çevresel bağlamını, SİSAM veri setinde öğrendiği farklı nesne sınıflarıyla (mayın, deniz çöpü, ağ parçası, yüzen tahta ve benzeri) karşılaştırıyor. Bu detaylı karşılaştırma sayesinde model, tespit ettiği nesnenin bir mayın mı, yoksa zararsız bir cisim mi olduğunu yüksek doğrulukla ayırt edebiliyor.