Avrupa Savunma Ajansı'nın Temmuz 2026 raporuna göre, Avrupa Birliği ülkelerinin savunma araştırma ve geliştirme harcamalarının bu yıl 20 milyar avroya ulaşması öngörülüyor. NATO'nun yeni dijital stratejisinde veri odaklı karar sistemleri ve insan-makine iş birliği ön plana çıkıyor.
Veri bilimci ve The Digital Sniper kitabının yazarı Faruk Çelikkanat, savunma teknolojilerindeki bu dönüşüme dikkat çekerek, “Savunma teknolojilerinde biyometrik veriler ve yapay zekâ birleşiyor. Bu dönüşüm, insan performansının ölçülmesi ve karar süreçlerinin geliştirilmesi açısından yeni olanaklar sunuyor” değerlendirmesinde bulundu.
Avrupa Savunma Ajansı'nın 2025-2026 Savunma Verileri Raporu, AB ülkelerinin savunma harcamalarının 2025'te 418 milyar avroya ulaştığını ve 2026'da ise 454 milyar avroya yükselmesinin beklendiğini ortaya koydu. Bu gelişmeler, savunma alanında teknolojik kapasitenin yanı sıra personel performansının veri temelli yöntemlerle değerlendirilmesini de gündeme taşıyor.
Türk Silahlı Kuvvetleri'nde 17 yılı aşkın görev yapmış veri bilimci Faruk Çelikkanat'ın çalışmaları, geleneksel personel değerlendirme yöntemlerinin makine öğrenmesiyle desteklenerek karar süreçlerinin daha sistematik yürütülmesine örnek teşkil ediyor. Kara Kuvvetleri Komutanlığı'nda Analiz Daire Başkanlığı görevini yürüttüğü dönemde, lojistik regresyon, sınıflandırma algoritmaları ve zaman serisi analizlerinden yararlanılarak yürütülen projelerde, değerlendirme süresinin yüzde 50 azalırken doğruluk oranında yüzde 30'un üzerinde iyileşme sağlandığı ve başarı oranının yüzde 49'dan yüzde 83'e yükseldiği belirtildi.
Veri odaklı yaklaşımını askeri eğitim teknolojilerine de taşıyan Çelikkanat, TÜBİTAK ile iş birliği kapsamında yürütülen Sniper Project çalışmasında makine öğrenmesi ve sinyal işleme yöntemlerini kullanarak atış performansında yüzde 30 iyileşme ve yıllık 50 bin dolarlık tasarruf elde edilmesine katkı sağladı.
Savunma eğitiminde insan performansının ölçülmesine yönelik bu yaklaşım, Çelikkanat'ın The Digital Sniper kitabının da temelini oluşturuyor. Kitapta, kas ve beyin aktivasyonu, kalp ritmi ve solunum verilerinin analiz edilmesiyle dikkat, fiziksel koordinasyon ve performansın değerlendirilebileceği modeller inceleniyor. Farklı sensörlerden elde edilen verilerin makine öğrenmesi algoritmalarıyla birleştirilmesi, bireysel performansın ölçülebilir göstergeler üzerinden değerlendirilmesine olanak tanıyor.
Kitapta ele alınan çoklu sensör veri analizi, kişiselleştirilmiş eğitim modelleri ve yapay zekâ destekli geri bildirim sistemleri, savunma teknolojilerinde insan-makine etkileşiminin geleceğine dair önemli araştırma alanları olarak öne çıkıyor. Çelikkanat, biyometrik verilerin eğitim simülasyonlarında kullanılabileceğini değerlendirirken, algoritmaların insan kararının yerine geçmemesi ve nihai kontrolün kullanıcıda kalması gerektiğini vurguluyor. Eserin etik değerlendirmelere ayrılan bölümünde ise kişisel verilerin korunması, algoritmik önyargılar ve sürekli performans takibinin olası psikolojik etkileri ele alınıyor.
Savunma ve sanayideki bu çalışmalar, veri biliminin farklı operasyonel ihtiyaçlara uyarlanabildiğini gösteriyor. Büyük veri kümelerinden anlamlı sonuçlar çıkarılması, olası hataların önceden belirlenmesi ve karar süreçlerinin desteklenmesi, yapay zekânın iki sektörde de ortak kullanım alanlarını oluşturuyor. Bununla birlikte, biyometrik verilerin güvenliği, algoritmaların doğruluğu ve insan denetiminin korunması, teknolojinin güvenilir biçimde yaygınlaştırılmasında belirleyici önem taşıyor.
