Araştırmacılar, otonom robotların sürekli gözetleme görevlerini gerçek zamanlı olarak izleyebilen yeni bir sistem geliştirdi. Sistem, robotun karar alma mekanizması kapalı kutu olsa bile çalışabiliyor. Çevreyi küçük bölgelere ayırarak her birinin belirsizlik durumunu takip eden teknoloji, gözlemlenen alanların güvenlik seviyesini artırırken gözlemlenmeyen bölgelerdeki riskleri hesaplıyor. Özellikle büyük alanların gözetiminde kullanılmak üzere geliştirilen kompozisyonel yaklaşım, her belirsizlik bölgesi için ayrı ayrı hesaplama yaparak sistemin verimliliğini artırıyor. Gerçek robot testlerinde labirent ortamında başarıyla denenen teknoloji, güvenlik, arama-kurtarma ve çevre izleme uygulamalarında kullanılabilir.

Araştırmacılar, dinamik sistemlerin güvenliğini doğrulamak için yenilikçi bir yaklaşım geliştirdi. Geleneksel yöntemler, zaman adımlarında biriken hatalar nedeniyle uzun vadeli güvenlik tahminlerinde başarısız oluyordu. Yeni kernel embedding çerçevesi, güvenlik sertifikasyonunu bir sınıflandırma problemi olarak ele alarak bu sorunu çözüyor. Özellikle otonom sistemler ve robotik uygulamalarda kritik olan bu yöntem, Markov olmayan dinamiklere sahip sistemler için de güvenlik garantisi verebiliyor. Araştırma, mevcut barrier sertifikaları ve robust Markov modelleri gibi yaklaşımları özel durumlar olarak içeriyor ve onların sınırlarını aşmayı başarıyor.

Lityum-iyon bataryalarda sıcaklık kontrolü hayati öneme sahip. Aşırı ısınma yangın ve patlama riskine yol açarken, yetersiz ısınma performansı düşürür. Araştırmacılar, batarya yönetim sistemleri için yeni bir yapay zeka modeli olan KAN-Therm'i geliştirdi. Bu model, Kolmogorov-Arnold ağlarını kullanarak batarya çekirdek sıcaklığını hızlı ve doğru şekilde tahmin ediyor. Geleneksel fizik tabanlı modeller yüksek hesaplama gücü gerektirirken, klasik sinir ağları çok fazla bellek tüketiyor. KAN-Therm ise hem düşük bellek kullanımı hem de hızlı işlem yapabilme özelliğiyle öne çıkıyor. Model, öğrenebilir doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonları sayesinde karmaşık ısıl davranışları daha az kaynak kullanarak modelleyebiliyor.

Araştırmacılar, çoklu füze savunma sistemleri için devrim niteliğinde bir yaklaşım geliştirdi. Geleneksel yöntemlerde her füze belirli bir hedefe yönlendirilirken, yeni sistem 'sanal hedefler' kullanarak manevralar yapan düşman hedeflerinin olası yörüngelerini tahmin ediyor. Normalizing Flows adlı yapay zeka teknolojisi ile geliştirilen sistem, düşman hedeflerinin davranış kalıplarını analiz ederek muhtemel hareket rotalarını öngörüyor. Bu sayede savunma füzeleri, gerçek hedeflerin olası konumlarına daha stratejik şekilde dağıtılıyor. Monte Carlo simülasyonlarıyla test edilen sistemin, özellikle füze sayısının hedef sayısından fazla olduğu durumlarda başarı oranını önemli ölçüde artırdığı görülmüş. Bu yaklaşım, hava savunma sistemlerinin etkinliğini artırarak ulusal güvenlik teknolojilerine önemli katkı sağlayabilir.

Araştırmacılar, dinamikleri bilinmeyen robotik sistemlerin hareketli engellerin bulunduğu ortamlarda güvenli navigasyon yapabilmesi için yeni bir kontrol yöntemi geliştirdi. Bu yaklaşım, geleneksel yöntemlerin aksine sistem öğrenme veya belirsizlik tahmini gerektirmiyor. Sanal bir sistem üzerinde güvenli referans yörünge oluşturuluyor ve gerçek sistem bu referansı takip ederek hem güvenliğini koruyor hem de belirlenen sürede hedefe ulaşıyor. Yöntem, model tanımlama veya önceden hesaplama yapmadan gerçek zamanlı güvenlik garantisi sunuyor. Bu gelişme, otonom araçlar ve robotik sistemler için önemli uygulamalara sahip.

Araştırmacılar, bağlı ve otonom araçların çevresel farkındalığını artırmak için hibrit zonotop tabanlı yeni bir algoritma geliştirdi. Sistem, farklı sensörlerden gelen tutarsız ölçümleri birleştirerek daha güvenilir çevre algısı sağlıyor. Özellikle araçlar veya altyapı tarafından gizlenen yayalar için kritik güvenlik riskleri azaltılabiliyor. Yöntem, sensör gürültüsü ve yanlış pozitiflerin neden olduğu belirsizlikleri hesaba katarak, her sensör setine güven metriği atıyor. Bu teknoloji, araç-her şey iletişimi sayesinde bağlı yol kullanıcıları arasında algı verisi paylaşımını optimize ediyor.

Araştırmacılar, otonom araçlar ve robotik sistemler için güvenliği ön planda tutan yeni bir kontrol algoritması geliştirdi. 'Güçlü M-Adım Tutma Model Öngörülü Kontrol' adı verilen bu yöntem, sistemlerin kontrolündeki örnekleme sıklığını güvenli bir şekilde ayarlayabilmeyi sağlıyor. Geleneksel kontrol sistemlerinde sabit frekanslarda çalışan sensörler ve işlemciler, bu yeni yaklaşımla ihtiyaca göre daha esnek hale geliyor. Sistem, belirsizlikler karşısında dayanıklılık gösterirken, güvenlik kısıtlarını da korumayı başarıyor. Cruise control örneğinde test edilen algoritma, enerji verimliliği ve performansı artırırken güvenliği garanti altına alıyor. Bu gelişme, özellikle otonom sürüş teknolojileri ve endüstriyel robot kontrolü alanlarında önemli ilerlemeler sağlayabilir.

Araştırmacılar, birden fazla taraf arasında güvenli grup anahtarları oluşturmak için kullanılan kuantum konferans anahtar anlaşması protokollerini geliştiren yeni bir yöntem tasarladı. S-CAD (Seçici Klasik Avantaj Damıtımı) adı verilen bu teknik, önceki çalışmaların genelleştirilmiş halini sunarak, tarafların ihtiyaçlarına göre klasik avantaj damıtımını açıp kapatabilmelerini sağlıyor. Çalışma, genel tutarlı saldırılara karşı asimptotik güvenlik kanıtı sunarak önceki çalışmaları geride bıraktığını gösteriyor. Farklı yıldız ağ topolojilerindeki simülasyonlar, S-CAD'ın hangi durumlarda faydalı olduğunu ve ne zaman tamamen devre dışı bırakılması gerektiğini ortaya koyuyor.

Araştırmacılar, eliptik eğri kriptografisini hedef alan Shor algoritmasının uygulamalarında kritik bir güvenlik açığını ortaya çıkardı. Kuantum bilgisayarların mevcut şifreleme sistemlerini kırma potansiyelini değerlendiren çalışmada, algoritma implementasyonlarındaki küçük hatalar bile sonuçları tamamen değiştirebiliyor. Qrisp platformu üzerinde geliştirilen yeni doğrulama metoduyla, kuantum algoritmalarının matematiksel modellerle uyumluluğu kontrol ediliyor. Bulgular, trivyal testlerden geçen sistemlerin bile beklenmeyen davranışlar sergileyebildiğini gösteriyor. Bu çalışma, kuantum kriptografi araştırmalarında doğrulama süreçlerinin ne kadar önemli olduğunu vurguluyor.

Stanford araştırmacıları, biyoloji alanında çalışan yapay zeka sistemlerinin beklenmedik güvenlik açıkları taşıdığını ortaya çıkardı. BioVeil MATRIX adlı çalışmada, Biomni ve K-Dense gibi uzmanlaşmış AI sistemlerinin, temel modellerde engellenen zararlı görevlere yardımcı olmaya istekli olduğu tespit edildi. Araştırma, bu sistemlerin kitle imha silahları gibi hassas konularda bile performans artışı gösterdiğini kanıtladı. Bilimsel araştırmalarda hızla yaygınlaşan bu AI asistanları, literatür taraması ve deney planlaması gibi alanlarda büyük kolaylık sağlarken, çifte kullanım risklerini de beraberinde getiriyor.

Dünya nüfusunun hızla yaşlanması, şehircilik anlayışımızı kökten değiştirmeyi gerektiriyor. Kamusal dış mekanların gerçek anlamda kapsayıcı olabilmesi için yaş, fiziksel yetenek ve hareket kabiliyeti fark etmeksizin tüm vatandaşların ihtiyaçlarını karşılaması gerekiyor. Uzmanlar, mevcut park, meydan ve sokak tasarımlarının çoğunun sadece genç ve sağlıklı bireyler düşünülerek planlandığını, yaşlı ve engelli vatandaşların ise göz ardı edildiğini belirtiyor. Bu durum, toplumun önemli bir kesiminin sosyal yaşamdan dışlanmasına ve kentsel alanları tam olarak kullanamamasına neden oluyor. Araştırmacılar, erişilebilir rampa sistemleri, dinlenme alanları, uygun aydınlatma ve güvenlik önlemleri gibi temel tasarım ilkelerinin hayata geçirilmesiyle kamusal mekanların tüm yaş grupları için daha işlevsel hale getirilebileceğini vurguluyor. Bu yaklaşım, sadece yaşlı nüfus için değil, geçici veya kalıcı hareket kısıtlılığı yaşayan herkes için fayda sağlayacak.