Page 65 - bilgem-teknoloji-dergisi-8
P. 65

Yapay Zekâ                                                                         Bu bir proje

                                                                                    tanıtımıdır.









                                 Cirit, MAM-L ve




                          HİSAR-Fotodedektör



                                            Teknolojisi








             Lazer  arayıcı  başlık  uygulamaları  için       BİLGEM’de  üretilen  farklı  tipteki  dedektörler
             BİLGEM’de özel olarak geliştirilen fotodedektörler,   ROKETSAN,  TÜBİTAK  SAGE  ve  ASELSAN
             yüksek dirençli Silisyum kristali üzerinde, geniş   tarafından yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.
             alanlı PIN yapısında üretilmektedir.
                                                               Milli  sanayimizin  ihtiyaçlarına  paralel  olarak
             Milli  fotodedektörlerimiz  yurtdışında  üretilen   2019 yılında dedektörlerimizin yurtdışına satışına
 Enerji  tanıma  yöntemi,  spektrum  tanıma  yöntemleri
 GRU         882-973Mhz    1701-1792Mhz  1960-2051Mhz  emsallerinden  daha  düşük  gürültülü  ve  yüksek   da başlanmıştır.
 arasında  en  basitidir  ancak  sinyalin  SNR’ı  düşük
 Şehir İçi        0.94               0.744   0.90  olduğunda  tanıma  performansı  düşüktür.  Mevcut   tepkisellik özelliğine sahiptir.
 Banliyö         0.83               0.81    0.78  yöntemlere  alternatif  olarak  derin  öğrenme  metotları,
 Kırsal Bölge    0.98               0.76    0.95               BİLGEM’de  geliştirilen  en  son  fotodedektör
 spektrum  doluluk  tahmininde  başarılı  sonuçlar  verir.
 Tablo 1 GRU encoder decoder mimarisi deney sonuçları  BİLGEM’de de yapılan çalışmalarda gördüğümüz üzere   Dedektörlerin  üretiminde  55  adımlı  ileri  yarı   Hisar  Füzesinin  Lazer  Yaklaşma  Sensöründe
 kapılı tekrarlayan hücre (GRU) ve LSTM temelli tanıma   iletken teknolojisi kullanılmaktadır.   başarı ile kullanılmıştır.
 metotları, mevcut geleneksel yöntemlere kıyasla değişken
 LSTM          882-973Mhz     1701-1792Mhz      1960-2051Mhz  sinyal  ortamlarını  daha  kolay  modelleyebilmektedir  ve
 Şehir İçi         0.94                0.74         0.87  spektrum tahmininde daha etkilidir (Tablo 1 ve Tablo 2).
 Banliyö          0.83                0.81         0.79  Hatta düşük işaret-gürültü gücü oranlarında ve yetersiz   YİTAL Fotodedektör Uygulamaları - Hisar Füzesi
 Kırsal Bölge     0.98                0.76         0.94  ön bilgi durumlarında bile iyi sonuçlar vermektedir.
 Tablo 2 LSTM encoder decoder mimarisi deney sonuçları
 Sonuç      Lazer yaklaşma sensöründe YİTAL ‘de tasarlanıp üretilen dedektör
 azalacaktır.  Spektrum  kaynaklarının  ihtiyaca  nazaran   Donanımların  işlem  kapasitelerinin  artması  ve  paralel
 az  kullanılmasının  önüne  geçilmesine  yarayan  tek-  hesaplama  yöntemlerinin  etkin  kullanılmasıyla  birlikte   Emsal fotodedektörlere göre çok daha yüksek performans
 nolojilerden biri spektrum kullanım tahminidir. Spektrum   yapay  zekâ  tabanlı  sistemler,  birçok  alanda  hızla  yer
 tahmini sayesinde spektrumun uygunluğuna karar verilir,   almaktadır. Hiç şüphesiz bu alanlardan biri de gerek çok
 spektrum  kaynaklarının  kullanım  verimliliğiyle  beraber   parametreli sistem kurguları, gerekse yüksek hassasiyet
 kablosuz ağ yapısına erişim kapasitesi de artırılır.   isterleri olan sinyal istihbarat sistemleridir.
                                                                                       MAM-L
                                                                                       Mini Akıllı Mühimmat
 Mevcut  spektrum  tahmin  teknikleri  uyumlu  filtre   BİLGEM  bünyesinde  yapay  zeka  tabanlı  yöntemler,
 tanıması, öznitelik temelli tanıma ve enerji tanıma olmak   yıllardır  kurum  bünyesinde  çalışmaları  devam  eden
 üzere üçe ayrılır. Uyumlu filtre alıcısı kullanıcı sinyalinin   sinyal istihbarat sistemlerine entegre edilmiş ve sistem
 kopyasıyla algılanan sinyali ilişkilendirerek karar verme   performanslarının  ciddi  ölçüde  arttığı  görülmüştür.
 aşamasında alınan sinyalin işaret-gürültü gücü oranını   Türk  savunma  sanayiinin  gelişimine  ve  ilerlemesine
 maksimize eder. Ancak bu yöntemde kullanıcı sinyaline   katkıda bulunacağı düşünülen yapay zekâ destekli sinyal
 ait tüm bilgiye ihtiyaç vardır ve bu durum bütün gerçek   istihbarat  sistemleri  üzerine  çalışmalar  hız  kesmeden
 hayat koşullarında sağlanamayabilir.   devam etmektedir.                               CİRİT
                                                                                        Lazer Güdümli Füze
 Kaynakça
 En  bilindik  öznitelik  temelli  tanıma  yöntemi,  dönemli-  [1] .LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to
 durağan  öznitelik  temelli  tanıma  yöntemidir.  Öznitelik   document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278-2324.
 temelli  tanıma  metodu  belli  koşullar  altında  başarılı   [2] .Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep
 performans  gösterse  de  sinyale  ait  ön  bilgi  eksikliği   convolutional neural networks. In Advances in neural information processing systems
 (pp. 1097-1105).
 hesaplama karmaşıklığını artırır ve tanıma performansını   [3] .Report from HMS Diana on Russian Signals intercepted at Suez, 28 January 1904, Naval
 düşürür.   library, Ministry of Defence, London.


                                                                                        www.bilgem.tubitak.gov.tr

 62
   60   61   62   63   64   65   66   67   68   69   70