Türkiye Savunmada Yapay Zekâyı Bakım Asistanından Karar Desteğine Kadar Nerede Kullanıyor

Savunma sanayiinde yapay zekâ konuşulurken akla çoğunlukla “kendi kendine karar veren silah” gelir. Türkiye’deki tablo daha sıradan, ama bir o kadar önemli işlerle şekilleniyor: bakım talimatını bulan bir asistan, gemideki operatöre alternatif öneri sunan bir karar destek katmanı, görüntüden hedef ayıran bir algoritma ve bunların hepsini besleyen ortak bir hesaplama altyapısı. Bu yazı, kamuya açık kaynaklara dayanarak yapay zekânın bugün hangi başlıklarda kullanıldığını, hangilerinin ise hâlâ plan aşamasında olduğunu ayırmaya çalışıyor.

Savunma sanayiinde yapay zekâ pratikte ne anlama geliyor?

Resmî açıklamalarda yapay zekâ tek bir ürün olarak değil, bir yetenek katmanı olarak geçiyor. Savunma Sanayii Başkanı İsmail Demir, SSB’nin yapay zekâ, büyük veri, robotik, otonomi ve siber güvenlik gibi yazılım odaklı destek teknolojilerine eğildiğini ve bu alanda onlarca Ar-Ge projesi yürüttüğünü aktarmıştı. Demir’in verdiği tabloya göre 47 proje tamamlanmış, 62 proje sürüyordu; toplam bütçe 3,5 milyar lira olarak açıklanmıştı. Kurumun rolü için Savunma Sanayii Başkanlığı’nın görevlerini anlattığımız yazıya bakabilirsiniz.

Sahada bu yetenek, birkaç ayrı iş kolunda görünüyor:

• Komuta kontrol ve savaş yönetimi yazılımlarında karar destek
• Bakım, lojistik ve eğitim gibi destek süreçleri
• Sensör verisinin işlenmesi: radar, elektro-optik, ses ve görüntü
• İnsansız hava, deniz ve kara araçlarında otonomi
• Model eğitimi için ortak veri ve hesaplama altyapısı

Demir’in çerçevesi de bu yönde: yapay zekâ teknolojilerinde en hızlı olan ve sistemlerini bu teknolojilerle en çabuk dönüştüren ülkelerin yakın gelecekte diğerlerine karşı avantaj sağlayacağını söylemişti. Yani mesele, tek tek ürünlere algoritma eklemekten çok, geliştirme hızını artıran ortak bir zemin kurmak.

EVREN neden ayrı bir başlık hak ediyor?

Bu listedeki son madde, diğerlerinden farklı bir yerde duruyor. EVREN, SSB’nin savunma sanayii, üniversiteler ve girişimler için açtığı ulusal yapay zekâ platformu. Aktarılan bilgilere göre platform uçtan uca bir MLOps ortamı sunuyor, GPU hesaplama gücü veriyor, açık ağırlıklı 11 dil modeline erişim sağlıyor ve bilgisayarlı görü işleri için veri etiketleme araçları içeriyor. Kullanım kredi esaslı: kullanıcı veri seti yükleyerek, etiketleyerek veya eğittiği modeli paylaşarak kredi kazanıyor, kredileri GPU süresi ve çıkarım çağrılarında harcıyor. İlk günlerde yaklaşık 7.500 aktif kullanıcıya ulaşıldığı bildirildi; API erişiminin 1 Kasım 2026’ya kadar ücretsiz olduğu aktarılıyor. Ayrıntılar için EVREN haberimize göz atabilirsiniz.

Stratejik gerekçe açık: savunmaya yakın yapay zekâ geliştirmesini yabancı bulut hizmetlerine bağımlı kalmadan, Türkiye’deki altyapıda tutmak. Küçük bir üretici ya da üniversite ekibi için asıl engel çoğu zaman algoritma değil, GPU maliyeti ve etiketli veridir. EVREN bu iki duvarı alçaltmayı hedefliyor. Platformun gerçek etkisi, modellerin hangi sistemlere girdiğiyle ölçülecek; bugün için kamuya açık böyle bir envanter yok.

HAVELSAN’ın MAIN platformu savaş yönetimine nasıl giriyor?

Yapay zekânın en somut askerî kullanım örneklerinden biri HAVELSAN’dan geliyor. Şirket, kurumların kendi verisiyle eğitilebilen, kapalı ağda ya da internete bağlı ortamda çalışabilen “MAIN” adlı kurumsal yapay zekâ platformunu geliştirdi. Şirketin ürün sayfasına göre MAIN’in dört bileşeni var: Türkçeye göre optimize edilmiş, 9 milyar parametreli bir büyük dil modeli, açık kaynak istihbaratı (OSINT) modeli, büyük görü modeli ve büyük ses modeli.

MAIN’in savunmadaki en görünür işi, deniz kuvvetlerinin kullandığı ADVENT savaş yönetim sistemine entegrasyonu. HAVELSAN’ın duyurusuna göre entegrasyon iki fazda ilerliyor:

• Faz 1: MAIN, ADVENT içinde “Bakım Destek Asistanı” olarak konumlandı. Gerekli bakım adımlarını öneriyor, bakım talimatlarına hızlı erişim sağlıyor, sistem genelinde doğal dille soru cevap imkânı veriyor. Bu aşamanın laboratuvar ortamında tamamlandığı belirtildi.
• Faz 2: Çalışmalar sürüyor. Hedef, yapay zekânın karar destek sürecine de girmesi: operatöre öneri sunmak, operasyon sırasında olası senaryoları analiz etmek ve alternatif yollar göstermek. Şirketin sıraladığı ileri hedefler arasında tanımlama ve sınıflandırma, anomali tespiti, seyir emniyeti, durumsal farkındalık ve eğitim desteği var.

ADVENT’in Türkiye dahil dokuz ülkede kullanıldığı aktarılıyor. Burada dikkat çeken ayrıntı, yapay zekânın önce bakım gibi riski düşük, doğrulanabilir bir işe verilmesi. Komuta kararına uzanan yol, bu güven basamağından geçiyor. HAVELSAN’ın daha geniş portföyü için şirket profilimize bakılabilir.

Aralık 2025’te duyurulan MAIN V2.0 ise platformu modüler hâle getirdi. Çekirdek, ajan, analitik, dil, konuşma, kod asistanı ve siber güvenlik analizi (MAIN Guard) gibi modüller listelendi. Bunların çoğu kurumsal kullanıma dönük; savunmaya aktarım ayrı bir mühendislik işi. Platform, IDC Future Enterprise Awards 2025’te “AI-Ready Platform” kategorisinde ödül aldı.

Platformun dil tarafı da dikkat çekiyor. MAIN V2.0 kapsamında dil modülünün 200’den fazla dilde çeviri ve özetleme yaptığı, konuşma modülünün sesli komutları ve çok dilli ses analizini işlediği belirtildi. Bu, ihracat müşterisiyle çalışan bir savunma yazılımı için de anlamlı: sistem sahibi kurum, kendi verisini dışarı çıkarmadan yerel işleyebilmek istiyor. Şirket bu özelliği “güvenli, modüler ve kapalı ağlarda çalışabilen mimari” diye tarif ediyor.

ASELSAN yapay zekâyı nerede kullanıyor?

ASELSAN tarafında yapay zekâ, şirketin elektronik ağırlıklı ürün yelpazesine yayılmış durumda. Elektronik ve Yazılım Tasarım Direktörü Dr. Fatih Say, Mayıs 2024’te Mersin’deki Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı’nda yaptığı konuşmada yapay zekânın “tercih değil zorunluluk” olduğunu söyledi. Say’ın aktardığına göre ASELSAN bu alanda yaklaşık on yıldır çalışıyor ve geliştirilen teknolojiler saha ürünlerinde fiilen kullanılıyor. Hedefler arasında kullanıcıya asgari eğitimle sistemi kullandırmak ve bazı uygulamalarda insanı karar döngüsünden çıkarmak da var. Stratejik kararın insanda kalması ise ayrıca vurgulanıyor.

Say, yapay zekânın bir tehdit olduğunu da saklamadı: rakipler de aynı teknolojilere erişiyor ve buna karşı tedbir gerekiyor. Şirketin Aralık 2021’de dile getirdiği “yapay zekâlı komutan yardımcısı” hedefi, sahada görevli personele destek verecek bir sistem fikrini ortaya koymuştu. Bu hedefin bugün hangi aşamada olduğuna dair doğrulanmış kamuya açık bilgi bulamadık.

ASELSAN’ın yapay zekâ, artırılmış gerçeklik, derin öğrenme ve görüntü-sinyal işleme alanında çalışan BİTES’te %51 hisse edindiği de aktarılıyor. Şirketin radar, elektro-optik ve elektronik harp tarafıyla birlikte tarihçesi için savunma elektroniğinde ASELSAN, HAVELSAN ve Meteksan’ın rol dağılımını anlatan yazımız işe yarar.

Say’ın konuşmasında bir başka başlık da otonom sistemlerdi. Geliştirilen platformların okyanus tabanından uzaya uzanan bir yelpazede çalışacağı, yapay zekânın operatöre birden fazla seçenek ve bunların olası sonuçlarını sunacağı senaryolar üzerinde durulduğu aktarıldı. Bu, ASELSAN’ın yapay zekâyı bir “karar verici” değil, ağırlıklı olarak bir “öneri üretici” olarak konumlandırdığı izlenimini veriyor; ancak şirketin her üründe nerede çizgi çektiği kamuya açık değil.

İnsansız araçlarda otonomi ne kadar ilerledi?

Yapay zekânın en çok tartışılan kullanım alanı otonom platformlar. Burada da veriler temkinli okunmalı.

Mayıs 2024’teki DENİZKURDU-II/2024 tatbikatında Deniz Kuvvetleri 7 insansız deniz aracını sahaya sürdü. Defense News’in aktardığına göre ASELSAN’ın MARLIN silahlı insansız deniz aracı, 19 Ocak 2024’te Donanmaya teslim edildikten sonra envanterdeki ilk silahlı insansız deniz aracı olarak tatbikata katıldı ve ilk kez uydu üzerinden kontrol edildi. Say da aynı tatbikatta insansız deniz araçlarının bazı muharebe senaryolarını otonom biçimde yürüttüğünü belirtti. Ancak “otonom yürüttü” demek ile “operasyonel doktrinde insansız karar verir” demek aynı şey değil. Tatbikat senaryoları kontrollü ortamlardır.

Kamikaze İHA ve sürü konseptlerinde de benzer bir ayrım geçerli. Sürü yeteneği ve işbirlikçi davranış üzerine yapılan çalışmaları sürü teknolojisi yazımızda ayrıntılı ele aldık. Burada vurgulanması gereken, bu yeteneklerin hangi bölümünün resmî olarak sahada doğrulandığının her ürün için ayrı sorulması gerektiği.

Sanayi şirketleri yapay zekâya nasıl hazırlanıyor?

Yetenek yalnızca ürünlerde değil, insan kaynağında da aranıyor. ROKETSAN’ın Eylül ayında Ankara’da düzenlediği 48 saatlik yapay zekâ hackathonuna 2.457 başvurudan seçilen 72 kişi katıldı. Yarışma kenar yapay zekâ, makine öğrenmesi, büyük dil modelleri, otonomi ve veri bilimi olmak üzere beş başlıkta yapıldı; takımlar ÇAKIR, ATMACA, SUNGUR gibi şirket sistemlerinin adlarını taşıdı. Yönetim kurulu başkanı yapay zekâyı tasarımdan üretime, test ve doğrulamadan lojistiğe uzanan değer zincirini dönüştürebilecek stratejik bir yetenek olarak tanımladı. Ayrıntılar hackathon haberimizde.

HAVELSAN ise TÜBİTAK BİGG uygulayıcı kuruluşu olarak AI JET BİGG hızlandırma programını yürütüyor ve yapay zekâ ile savunma teknolojileri geliştiren girişimleri destekliyor. İki örnek de aynı eğilimi gösteriyor: büyük yüklenicilerin yetenek havuzunu genişletme ihtiyacı.

Okuyucu için pratik bir ölçüt var: bir açıklamada yapay zekâ hangi görevi üstleniyor, kim doğruluyor ve hangi ortamda test edildi? Laboratuvar, tatbikat ve operasyon ayrı kanıt düzeyleridir.

Neler henüz kanıtlanmış değil?

Kamuya açık bilgiye dayanarak üç şeyi söylemek güvenli görünüyor.

Birincisi, yapay zekânın bugünkü en belgeli kullanımı destek ve karar destek katmanında: bakım asistanı, öneri mekanizması, veri işleme. İkincisi, otonom platformlar tatbikatlarda ilerleme gösteriyor, ama tam otonom silah kullanımına dair resmî bir doktrin açıklaması yok. Üçüncüsü, EVREN gibi ortak altyapılar yetenek üretme hızını artırabilir, fakat hangi modelin hangi sistemde görev aldığı genellikle açıklanmıyor.

Bu yüzden “Türkiye savunmada yapay zekâyı şu kadar kullanıyor” biçimindeki genel rakamlara şüpheyle bakmak gerekiyor. Takip edilmesi gereken somut göstergeler belli: MAIN’in ADVENT Faz 2 sonuçları, EVREN’de eğitilen modellerin bir ürüne dönüşüp dönüşmediği ve ASELSAN’ın otonomi çalışmalarının hangi envanter kalemlerinde görüneceği.