Türk öğrenciler geliştirdi! Yeni üretim İHA'da müthiş özellik!

Başkent Üniversitesi Elektrik- Elektronik Mühendisliği bölümü 4'üncü öğrencileri Aslı Cihan ve Utku Baydan, Dr. Öğr. Üyesi Deniz Karaçor ve Dr. Öğr. Üyesi Gülşah Demirhan Aydın danışmanlığında GPS sinyalinin zayıfladığı veya kullanılamadığı ortamlarda görevini sürdürebilecek otonom İHA sistemi geliştirdi. 'BARGU' adı verilen proje; görüntü işleme, yapay zeka, sensör füzyonu ve gömülü sistem teknolojilerini bir araya getirerek dron sistemlerinin zorlu görev koşullarındaki bağımsızlığını artırmayı amaçlıyor. BARGU, özellikle GPS sinyalinin kesintiye uğradığı veya güvenilir olmadığı senaryolarda dronun çevresini algılayarak görevine devam edebiliyor. BARGU projesi, görüntü işleme ve yapay zeka alanındaki uluslararası akademik katkısıyla, 16-18 Ağustos 2026 tarihleri arasında Londra'da düzenlenecek olan 12'nci Uluslararası Makine Görüşü ve Makine Öğrenimi Konferansı'nda sunulmak üzere kabul edildi.

'KENDİ KENDİNE ÇALIŞAN CASUS BİR DRON YAPMAYI AMAÇLADIK'

Öğrencilerden Utku Baydan, jammer (sinyal kesici) etkisinde de görevine devam edebilen otonom bir dron yapmayı hedeflediklerini anlatarak, "Genelde savaş bölgelerinde veya sıkıntı yaşadığımız bölgelerde, özellikle düşman bölgelerinde, bazen de sınır bölgelerinde düşman faaliyetlerinin olduğu yerlerde, eğer jammer etkisinde bir sıkıntı yaşanıp oralarda gözlem faaliyetlerimize problem yaratacak durumlar oluşursa bunu engellemek için kendi kendine çalışan casus bir dron yapmayı amaçladık. Bu dronu ileri karakol gözlem dronu olarak tasarladık. Sınır bölgelerinde nesne tespiti yapabiliyor ve aynı zamanda kendisi haritalama yapıyor. Bu haritalama sayesinde bu tip jammer etkilerine de dayanıklı hale gelmiş oluyor. BARGU, eski Türkçede ganimet, hazine anlamına geliyor. Burada elde ettiğimiz bilgiler bizim karargahlarımıza büyük bir bilgi hazinesi sağladığı için aslında biraz o şekilde BARGU ismini kullandık. Harita algoritmamız var. Daha önce uçuş yaptığımız bir bölgenin görüntülerini hafızasına kaydediyoruz. Daha sonra da yazdığımız algoritma sayesinde anlık çektiğimiz görüntülerle hafızasındaki görüntüler birbirine kıyaslanıyor. Böylelikle burada tahmini bir konum buluyor kendine. Bu tahmini konumda da eğer kritik bir noktadaysa görevine devam ediyor ama fazla çıktıysa görev bölgesinden o zaman başlangıç konumuna doğru tekrar geri dönebiliyor" dedi.

'MİLLİ OLARAK BİZİM ELİMİZDEN ÇIKTI'

Baydan, nesne tespit sistemleri için data (veri) setleri oluşturduklarını söyleyerek, "Zaten bu sayede de İngiltere'den bir konferanstan sözlü sunum için kabul aldık. Biz aslında ayrıcalığımızı data seti ile oluşturmaya çalıştık ama buradaki asıl nokta, bu data seti değiştiğinde bu dronun görev kabiliyetinin de değişebilmesi. Yani mesela tarımla ilgili bir data seti verebilirsiniz. Biz şu an savunma sanayine yönelik yaptık. Ancak tarımla ilgili yaptığınızda bu tarım alanındaki sıkıntıları da tespit edebilecek bir dron haline gelebiliyor. Yani aslında modülerliği sağladık ve aynı zamanda mümkün olduğunca anti-jammer sistemlerinin pahalılığını göz önüne alarak biraz daha ucuz bir sistem üretmeye çalıştık kendi mapping algoritmamızla. Bütün bu data setlerin hepsini biz kendimiz zaten yaptık ve oluşturduk ve makalesine de İngiltere'ye yolladık. Mapping sistemi de yine aynı şekilde bizim burada çektiğimiz görüntülerle elde ettiğimiz şeyler. Milli olarak bizim elimizden çıktı. Tamamen sentetik verilerden çıktığı için şu anda yüzde 72 doğruluk oranımız var. Sentetik veri setinden üretildiği için aslında bu düşük payı bekliyorduk. Geliştirmek için daha devam edeceğiz. Veri seti geliştirilebilir, mapping algoritmaları geliştirilebilir. Daha fazla bütçeyle aslında üstündeki işlemci gücü ve kart geliştirilirse buradaki algoritmalar daha da gelişerek daha modüler, daha efektif bir dron yapılabilir. Gelecekte yapılacak çalışmalar çok fazla, o yüzden imkan ve zaman gerekiyor. Asıl amacımız savunma sanayine bir katkı sağlamak" ifadelerini kullandı.