Savunma sanayi
Görüntülerde nesne tespiti, arızaların oluşmadan öngörülmesi ve kapsamlı teknik dokümantasyonda doğru bilgiye ulaşmak, savunma sanayisinde yapay zekanın üstlenebileceği işlerden. Bunların çoğu kapalı ağlarda ya da doğrudan platformun üzerinde çalışmak zorunda olduğu için modeller sınırlı donanıma göre kurulur ve davranışları doğrulanana kadar test edilir.
Zorluklar
Kapalı ağ ve gizlilik dereceli veri
Veriler çoğu zaman gizlilik derecelidir ve sistemler internete bağlı olmayan ağlarda çalışır. Modellerin bu ağların içinde eğitilmesi, çalıştırılması ve güncellenmesi gerekir.
Platformda donanım sınırlı
Araç, hava aracı ve saha cihazlarındaki modeller güç, ağırlık ve işlem kapasitesi sınırları içinde, çoğu zaman bağlantı olmadan çalışmak zorundadır.
Davranış doğrulanabilmeli
Bir sistem kullanılmadan önce karşılaşacağı koşullarda test edilir ve sonuçlarının izlenebilir olması gerekir. Doğrulanamayan bir model kullanıma alınmaz.
Sık karşılaşılan problemler
Görüntü ve sensör verisi analizi
Kamera, termal kamera, radar ve uydu verilerinde nesneleri tespit etmek, sınıflandırmak ve takip etmek.
Platform üzerinde yapay zeka
Modelleri sınırlı donanıma sahip araç, hava aracı ve saha cihazlarında, bağlantıya ihtiyaç duymadan çalıştırmak.
Kestirimci bakım ve arıza tahmini
Sensör verilerinden ve bakım kayıtlarından arızaları öngörmek, bakımı parça arızalanmadan planlamak.
Teknik dokümantasyon ve bilgiye erişim
Kapalı ağda teknik kılavuzlarda, standartlarda ve test raporlarında arama yapan ve her yanıtı kaynağıyla birlikte veren asistanlar.
Simülasyon ve sentetik veri
Gerçek verinin az olduğu ya da paylaşılamadığı durumlarda modelleri eğitmek ve test etmek için sentetik veri ve simülasyon üretmek.
Araştırma alanlarımız
Tüm araştırma alanlarını görünLightweight modeller
Platformun kendi donanımında doğruluğunu koruyan daha küçük ve daha hızlı modeller.
Hassas veriyle çalışma
Veri kapalı ağın dışına çıkmadan modelleri bu ağda eğitmek ve çalıştırmak.
Kısıtlı veriden öğrenme
Az miktardaki gerçek veriden, sentetik ve simülasyon verileriyle birlikte öğrenmek.
Yorumlanabilirlik ve değerlendirme
Bir modelin farklı koşullarda nasıl davrandığını test etmek ve her sonucun neye dayandığını göstermek.
İlgili hizmetler
Tüm hizmetler- Bilgisayarlı görüGörüntü ve videodaki nesne ve olayları bulan, sayan, ölçen ve inceleyen sistemler.
- Edge AI optimizasyonuCihazlarda, araçlarda ve yerel sunucularda çalışabilecek kadar küçültülüp hızlandırılmış modeller.
- Anomali ve dolandırıcılık tespitiDoğrulanmış örnek az olsa bile incelenmeye değer olağan dışı işlemleri, arızaları ve hataları bulan sistemler.
- Yapay zeka asistanlarıKendi belgelerinizden ve sistemlerinizden, kaynak göstererek ve erişim yetkilerine uyarak yanıt veren yapay zeka asistanları.
- Sentetik veriGerçek veride nadir, hassas ya da hiç bulunmayan durumlar için üretilmiş eğitim ve test verisi.
- LLM kurulumuKendi sunucularınızda veya özel bulutta çalışan, iş yüküne göre boyutlandırılmış ve güvenlik ayarları yapılmış dil modelleri.
Birlikte çalışalım
Çalışma genellikle tek bir sistem ya da tek bir süreçle başlar; modeller kurumun kendi kapalı ağında geliştirilir ve çalıştırılır. Sonuçlar ölçüldükten sonra kapsam diğer sistemlere ve platformlara genişletilebilir.
Ar-Ge projeleri
Henüz kanıtlanmış bir çözümü olmayan problemler için. Yaklaşımları verileriniz üzerinde deniyor ve kararlaştırdığımız ara hedeflerle bir prototipe ilerliyoruz. Her ara hedefte neyin yapılabilir göründüğünü, neyin görünmediğini açıkça söylüyoruz.
Yazılım geliştirme ve danışmanlık
Çözümü bilinen problemler için. Kanıtlanmış yöntemlerle canlı ortamda çalışacak yazılımlar geliştiriyor ya da ekibinize mimari, araç ve model seçimi üzerine danışmanlık veriyoruz.
Fon destekli araştırma
Ulusal ve uluslararası araştırma fonlarıyla desteklenen, sanayi ve akademi ortaklarıyla yürütülen Ar-Ge projeleri.
Kurumsal eğitim
Ekibinize göre hazırlanan eğitim programları. Konular arasında yapay zeka asistanlarıyla günlük çalışma, ürün geliştirme, entegrasyon ve strateji var.
Sık sorulan sorular
Sistem internet bağlantısı olmayan kapalı bir ağda çalışabilir mi?
Evet. Modeller tamamen kendi ağınızda eğitilir ve çalıştırılır, veri ağın dışına çıkmaz.
Yapay zeka modelleri platformun kendi donanımında çalışabilir mi?
Genellikle evet. Modeller donanıma sığacak şekilde küçültülüp hızlandırılır ve doğrulukları cihaz üzerinde yeniden ölçülür.
Kararları yapay zeka mı veriyor?
Hayır. Sistem tespit eder, sınıflandırır ve bilgiyi hazırlar. Kararı her zaman bir kişi verir.
Gerçek veri azken model nasıl test edilir?
Gerçek veri sentetik ve simülasyon verileriyle birlikte kullanılır, model de daha önce görmediği gerçek vakalarla test edilir.
Savunma sanayisinde yapay zekaya hangi işle başlamak mantıklı?
Genellikle sonucu kolay ölçülebilen, iyi tanımlanmış tek bir işle: tek bir sensör verisi türü ya da sık kullanılan bir doküman seti gibi.


