Mükemmel havaalanı güvenliği için gelecek vaat eden kontrol sistemi

Yeni kontrol sistemi nesneleri ölçüyor, görüntüsünü parçalara ayırıyor ve sanal olarak yeniden oluşturuyor.

Yeni kontrol sistemi nesneleri ölçüyor, görüntüsünü parçalara ayırıyor ve sanal olarak yeniden oluşturuyor.
Yeni kontrol sistemi nesneleri ölçüyor, görüntüsünü parçalara ayırıyor ve sanal olarak yeniden oluşturuyor.
TT

Mükemmel havaalanı güvenliği için gelecek vaat eden kontrol sistemi

Yeni kontrol sistemi nesneleri ölçüyor, görüntüsünü parçalara ayırıyor ve sanal olarak yeniden oluşturuyor.
Yeni kontrol sistemi nesneleri ölçüyor, görüntüsünü parçalara ayırıyor ve sanal olarak yeniden oluşturuyor.

Mitsubishi Şirketi tarafından geliştirilen ve henüz test sürecinde olan yeni bir kontrol sistemi, havalimanlarında gizli nesnelerin tespitini hızlandırmayı ve kusursuz güvenlik sağlamayı amaçlıyor. Şirket, havalimanları ve diğer bu tür lokasyonlardaki güvenlik kapılarını izlemek için ‘300 GHz frekansında’ tomografi teknolojisi geliştirdi.

Bu yeni sistem, maliyet ve hız zorluklarını aşmayı başarırsa uçağa binmeden önce yapılan X-ray taraması sırasında son sıralara kadar taşınan nesnelerin ne olduğu tahmin edebilecek. Çünkü yeni teknoloji, gizliyken bile her şeyin anlaşılmasına olanak sağlayacak.

Görüntüleme sistemi test aşamasında

Mitsubishi araştırmacıları, sistemi test etmek için milimetre ölçeğinde radar sinyalleri göndermek amacıyla 25 GHz numuneler üreten bir dalga biçimi üreteci gibi bileşenler ve cihazların yanı sıra terahertz altı sinyaller (100 ile 300 GHz arasında) üretmek için frekans dönüştürücüler kullandı.

Şarku’l Avsat’ın edindiği bilgilere göre hedef nesneden yansıyan ‘düşük terahertz’ sinyalleri, iletilen sinyalle karıştırılarak bir ara frekans sinyaline ve dalga biçimi üretecinin yerel osilatörü tarafından sayısallaştırılan 30 MHz bant genişliğine dönüştürülüyor. Bu veriler de bir bilgisayarda analogdan dijitale çevriliyor. Ardından bir dijital sinyal işlemcisi tarafından çevrimdışı işlenmek üzere bir depolama aygıtında, 11 terabaytlık bağımsız bir yedek diske yazılıyor ve sonra sanal bir 3D tomografi görüntüsü elde ediliyor.

Tokyo'nun 45 km güneyindeki Ofuna'daki Mitsubishi Electric'in İletişim Teknolojileri Departmanında baş araştırmacı olan Akinori Taira, Elektrik ve Elektronik Mühendisleri Enstitüsü (IEEE) internet sitesinde yer alan açıklamasında, 300 GHz frekansının test edilmesinden sonra sistemin etkili olduğunu kanıtladıklarını söyledi.

Taira, elde edilen görüntüde bir bıçak ya da tabanca gibi gizli bir nesneyi belirlenmesine dair ekibinin günümüzde optik güvenlik kamera sistemlerinde kullanılan yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojisini araştırdığını belirterek, “Bu teknoloji, aradığımız şeye benziyor, ancak değiştirilmesi gerekecek” dedi. Sistemin operatöre otomatik olarak sesli veya görsel uyarı sistemi ile bildirimde bulunacağını da sözlerine ekledi.

Mitsubishi'nin hareketli nesneler için tek kanaldan tek sinyal göndererek sanal odak görüntüleme teknolojisi kullanması ise sistemi daha da ilginç kılıyor. Oysa geleneksel X-Ray cihazları nesnelere defalarca ve birçok açıdan sinyal gönderiyorlar.

Fotoğraf Altı: Yeni sistemle havaalanınaki güvenlik prosedürleri daha sıkı hale getiriliyor.
Yeni sistemle havaalanınaki güvenlik prosedürleri daha sıkı hale getiriliyor.

Tek kanaldan tek sinyal yöntemi, iki adımlı bir yaklaşımı benimsiyor. Önce nesneyi ölçüyor, görüntüsünü ayırıyor ve sanal olarak yeniden oluşturuyor. Öncelikle çok çıkışlı giriş radar sinyalleri birkaç antenden nesneye yeniden yönlendiriliyor. Böylece geri dönen sinyaller çok sayıda alıcıya ulaşabiliyor. Taira konuya ilişkin yaptığı açıklamada ‘bu yüzden çoklu giriş ve çıkış kanallarının durum bilgilerini almak amacıyla önce ara frekans sinyalini çektiklerini’ söyledi.

Görüntünü şekillenmesi

İkinci olarak taranan alanla ilgili güçlü tahminde bulunabilen bir yansıma ‘voksel’ adı verilen uzamsal konumlara bölen bir dijital iletim işlemcisi kullanılarak bilgisayarda şekilleniyor. 2B verilerden nesnenin milimetre hassasiyetinde 3B görüntüsünü oluşturmak için parça parça dikey ve yatay voksel tarama verilerinden oluşan sanal bir sinyal üretiliyor ve ardından bu sinyal işleniyor.

Bu işlemin çok sayıda aritmetik işlem gerektirdiğini belirten Taira açıklamasını şöyle sürdürdü:

“Ancak Fourier Dönüşümü teorisine dayalı hızlı ve değiştirilmiş bir hesaplama yöntemi geliştirdik ve sayıyı birkaç yüz kat azaltmayı başardık. İşlem şu anda yaklaşık 20 saniye sürüyor. Yine de gelecekte algoritmayı geliştirerek ve programlanabilir alan geçidi formatları ve grafik işlemci üniteleri (GPU) kullanarak bunu bir saniyeye düşürmeye çalışacağız.”

Sistemin onaylanması halinde, insan bedeninin farklı açılardan birkaç kez fotoğrafını çekmek için kalitatif (nitel) noktalara dört hava sensörü takılacak. Taira ile aynı departmandan olan Akihiro Okazaki, “Bu sistem, yolcu geçerken kör noktaları ortadan kaldıracak. Bu işlemin 1,5 saniye süreceğin tahmin ediyoruz” açıklamasında bulundu.

Brown Üniversitesi Mühendislik Bölümü Profesörü Daniel Mittleman da açıklamasında “Teknoloji halen gelişiminin ilk aşamalarında olabilir. Dünya genelinde birçok ekip benzer teknolojiler üzerinde çalışıyor” ifadelerini kullandı.

Bu tür radyasyona maruz kalmanın sağlık bakımından ne tür riskler doğurabileceği konusu ise halen tartışılıyor. Ancak düşük güç seviyelerinde güvenli olan cep telefonlarında, baz istasyonlarında ve Wi-Fi bağlantı noktalarında kullanılanlar gibi düşük frekanslı elektromanyetik dalgalara maruz kalmaktan daha güvenli olduğu ifade vurgulanıyor. Yapılan açıklamalar bunun yanı sıra canlı dokuya temas derinliğinin söz konusu frekanslardan çok daha düşük olduğu yönünde.



Gazze, İsrail'in yapay zeka teknolojilerini test ettiği bir alana dönüştü

İsrail ordusunun Matzpen teknoloji birimi (Reuters)
İsrail ordusunun Matzpen teknoloji birimi (Reuters)
TT

Gazze, İsrail'in yapay zeka teknolojilerini test ettiği bir alana dönüştü

İsrail ordusunun Matzpen teknoloji birimi (Reuters)
İsrail ordusunun Matzpen teknoloji birimi (Reuters)

İnci Mecdi

İsrail tarafından geliştirilen ve 7 Ekim 2023 tarihinden bu yana Gazze’deki savaş sırasında Hamas liderlerinin yerini tespit etmek için kullanılan yapay zeka (AI) teknolojileri, özellikle de İsrail'e askeri bir avantaj sağlayan bu teknolojilerin kullanılmasının feci sonuçları göz önüne alındığında, giderek artan etik kaygılara yol açıyor.

İsrailli ve ABD’li yetkililerin ABD merkezli New York Times (NYT) gazetesine verdiği bilgilere göre İsrailli subaylar yapay zeka tabanlı askeri teknolojiyi ilk kez 2023 yılının sonlarında, 7 Ekim 2023 saldırılarının planlanmasına yardımcı olan Hamas’ın üst düzey liderlerinden İbrahim el-Bayari'ye suikast düzenlemek için kullandı. İsrail istihbaratı, Gazze Şeridi'nin altındaki tünellerde saklandığına inanılan Bayari’nin yerini başlangıçta tespit edemedi. Bu da on yıl önce savaşta kullanılmadan geliştirilmiş olan aracı geliştirmek için yeni bir teşvik sağladı. İçeridekilere göre Birim 8200 mühendisleri yapay zekayı bu araca dahil etmekte gecikmedi. İsrail kısa süre içinde Bayari'nin aramalarını dinleyebildi ve aramaların yapıldığı yerin yaklaşık konumunu veren sesli yapay zeka aracını test etti. İsrail bu bilgiyi kullanarak 31 Ekim 2023'te bölgeyi hedef alan hava saldırıları düzenledi ve Bayari'yi öldürdü.

“The Studio”

Ancak İsrail'in savaş sırasında kullandığı yapay zeka teknolojileri önemli sivil kayıplara yol açtı. Şarku’l Avsat’ın Londra merkezli çatışma izleme kuruluşu Airwars'tan aktardığı verilere göre Bayari'ye yapılan saldırıda 125'ten fazla sivil öldü. Kimliklerinin gizli kalması şartıyla NYT’ye konuşan ABD ve İsrailli dokuz yetkilinin açıklamalarına göre Bayari suikastı için düzenlenen hava saldırısında 125'ten fazla sivil öldürüldü. Bunun için kullanılan sonik araç, İsrail'in Gazze'deki savaşı yapay zeka destekli askeri teknolojileri dünyanın daha önce hiç görmediği bir hızda test etmek ve uygulamak için nasıl kullandığının sadece bir örneğiydi.

İsrail, geçtiğimiz 18 ay boyunca kısmen gizlenmiş ya da yaralanmış olan yüzleri gerçek kimliklerle eşleştirmek için yapay zekayı yüz tanıma yazılımına da entegre etti. Potansiyel hava saldırısı hedeflerini gruplandırmak için yapay zekayı kullandı. İki kaynağa göre, mesajları, sosyal medya gönderilerini ve Arapça diğer verileri toplayıp analiz edebilen bir sohbet robotunu güçlendirmek için Arapça bir yapay zeka modeli oluşturdu.

NYT'ye konuşan ve söz konusu teknolojiler hakkında bilgi sahibi olan kişilere göre bu çabaların çoğu Birim 8200'de görevlendirilen askerler ile Google, Microsoft ve Meta gibi teknoloji şirketlerinde çalışan yedek askerler arasında bir ortaklığın da önünü açtı. Kaynaklar, Birim 8200'ün bir inovasyon merkezi ve uzmanların yapay zeka projeleriyle eşleştirildiği bir yer olan The Studio'yu oluşturduğunu söyledi.

Yedek askerler

İsrailli yetkililer, Hamas'ın 7 Ekim 2023'te İsrail'e sınır ötesi saldırılar düzenleyerek bin 200'den fazla kişiyi öldürmesi ve 250’den fazla kişiyi rehin almasının ardından, Birim 8200 ile The Studio’daki yedek askerler arasındaki iş birliğinin hızla yeni yapay zeka teknolojileri geliştirmesine izin verildiğini açıkladı. Yatırımcıları şirketlerle buluşturan ve kâr amacı gütmeyen İsrailli bir kuruluş olan Startup Nation Central'ın CEO'su Avi Hasson, META, Google ve Microsoft'ta çalışan İsrailli yedek askerlerin insansız hava araçları (İHA) ve veri füzyonu (bilgi bütünleştirme) alanlarında inovasyonu teşvik eden kilit unsurlar haline geldiğini söyledi. Yedek subaylar teknik bilgi birikimi ve orduda bulunmayan kilit teknolojilere erişim sağladılar.

İsrail ordusu İHA filosunu güçlendirmek için de hızla yapay zekayı kullandı. İsrail ordusuyla birlikte çalışan bir yazılım ve yürüyüş şirketi olan XTEND’ın kurucusu ve CEO'su Aviv Shapira, hedefleri uzaktan tanımlayan ve takip eden İHA’lar geliştirmek için yapay zeka algoritmalarının kullanıldığını söyledi.

İsrailli ve ABD'li yetkililere göre İsrail yapay zeka tabanlı cephaneliğini geliştirmek için yarışırken bile, bu teknolojilerin kullanılması bazen yanlış kimliklere, tutuklamalara ve sivil ölümlerine yol açtı. Bazıları, gözetimin artmasına ve sivillerin öldürülmesine yol açabilecek yapay zekanın etik sonuçları hakkında tartışırken Avrupalı ve ABD'li savunma yetkilileri, başka hiçbir ülkenin mevcut savaşlar sırasında yapay zeka araçlarını denemede İsrail kadar aktif olmadığını ve bu teknolojilerin gelecekteki savaşlarda nasıl kullanılabileceğine ve nasıl başarısız olabileceklerine dair bir fikir verdiğini söyledi.

Geniş dil modeli

The Studio tarafından geliştirilen araçlardan biri de geniş dil modeli olarak bilinen Arapça yapay zeka modeliydi. Konuyla ilgili bilgi sahibi İsrailli subaylara göre ülkede onlarca yıldır Arapça konuşulan lehçelerde ele geçirilmiş kısa mesajlar (SMS), telefon görüşmeleri ve sosyal medya paylaşımları bulunuyor. Bu yüzden İsrailli subaylar savaşın ilk birkaç ayında geniş bir dil modeli oluşturdular ve Arapça sorgular yapmak için bir chatbot geliştirdiler. ABD’li ve İsrailli yetkililerin dördü, aracın multimedya veri tabanlarıyla entegre edilerek analistlerin görüntü ve videolar üzerinde karmaşık aramalar yapabilmelerinin sağlandığını söyledi.

İsrailli üç subaya göre İsrail geçtiğimiz eylül ayında Hizbullah lideri Hasan Nasrallah'a suikast düzenlediğinde, bahsi geçen chatbot Arap dünyasındaki tepkileri analiz etti. Teknoloji, halkın tepkilerini ölçmek için Lübnan'daki farklı lehçeleri ayırt ederek İsrail'in karşı saldırı başlatmak için kamuoyu baskısı olup olmadığını değerlendirmesine yardımcı oldu. Ancak iki subaydan biri, chatbotun bazen İngilizceden Arapçaya çevrilen bazı modern argo terimleri ve kelimeleri tanımlayamadığını, bunun da farklı lehçelerde uzman İsrailli istihbarat subaylarının çalışmasını gözden geçirip düzeltmesini gerektirdiğini belirtti.

İsrailli iki istihbarat yetkilisine göre chatbot bazen yanlış cevaplar verdi. Aynı yetkililer, chatbotun örneğin tüfekleri boru olarak gösterdiğini, ancak yapay zeka aracının araştırma ve analizi büyük ölçüde hızlandırdığını söylediler.

İsrail ayrıca 7 Ekim 2023 saldırılarından sonra Gazze Şeridi'nin kuzeyi ve güneyi arasında kurulan geçici kontrol noktalarına, Filistinlilerin yüksek çözünürlüklü görüntülerini tarayıp yapay zeka destekli yüz tanıma yazılımına gönderme özelliğine sahip kameralar yerleştirmeye başladı. Ancak sistem, zaman zaman yüzleri gizlenmiş kişileri tanımlamakta zorlandı. Bu durum, yüz tanıma sistemi tarafından yanlışlıkla teşhis edilen Filistinlilerin tutuklanmasına ve sorgulanmasına yol açtı.