Kamuflaj kullanmayan görünmez dron geliştirildi

Northwestern Üniversitesi mühendisleri, gövdesini yüksek hızla döndürerek insan gözünün hareket algısını yanıltan yeni bir dron geliştirdi. Phantom Twist adı verilen prototip, kamuflaj kaplaması, şeffaf gövde veya ışığı büken optik sistemler kullanmadan uçuş sırasında silik bir görüntüye dönüşüyor.Phantom Twist hareket bulanıklığından yararlanıyorPhantom Twist, insan gözünün hızla hareket eden nesneleri ayrıntılı biçimde seçememesine yol açan hareket bulanıklığı etkisinden yararlanıyor. Hızlı dönen vantilatör kanatlarının veya pervanelerin belirli bir hızdan sonra gözden kaybolmasına benzeyen sistemde dronun gövdesi saniyede 15 ila 25 kez dönüyor. En yüksek dönüş hızında cihaz, arka planla karışan soluk ve yarı saydam bir leke gibi görünüyor. Geleneksel dört rotorlu dronlarda pervaneler dönerken cihazın ana gövdesi büyük ölçüde sabit kalıyor. İnsan gözü bu sabit gövdeyi kolayca takip edebiliyor. Phantom Twist ise tek motor ve tek pervane kullanıyor. Pervane bir yöne dönerken dronun geri kalan bölümü ters yönde dönüyor. Böylece gözün odaklanabileceği sabit bir gövde parçası kalmıyor.Dronun bileşenleri de dönüş sırasında üst üste gelerek belirgin ve koyu bir şekil oluşturmamaları için farklı yüksekliklere ve açılara yerleştirildi. Motor, pil, devre kartı, karşı ağırlık ve bağlantı parçaları arasında geniş boşluklar bırakıldı. Dönüş başladığında opak parçalar arka planla görsel olarak birleşiyor ve cihazın dış hatları kayboluyor.Tasarım süreci hesaplamalı modelleme, yapay zekâ ve optimizasyon algoritmalarıyla yürütüldü. İlk aşamada kararlı biçimde uçabilecek yaklaşık 20 bin farklı dron yapılandırması oluşturuldu. Algoritmalar motorun, pervanenin, bataryaların, kontrol devre kartının ve karşı ağırlıkların konumlarını tekrar tekrar değiştirdi. Aerodinamik ve eylemsizlik koşullarını karşılamayan düzenlemeler elenirken uçuş kararlılığını koruyan düşük görünürlüklü tasarımlar işlemde tutuldu.Uygun bulunan tasarımlar sanal ortamda döndürüldü ve 100 farklı gerçek dünya arka planının üzerine yerleştirildi. İnsan görsel algısına yakın sonuçlar üretmek için LPIPS adlı algısal benzerlik metriği kullanıldı. Arka plana daha iyi karışan tasarımlara daha düşük görünürlük puanı verildi.Ekip, en düşük görünürlük puanına sahip 500 tasarımı seçerek optimizasyon sürecini sürdürdü. Bileşenlerin konumları her aşamada yeniden ayarlandı ve neredeyse tüm görüş açılarından fark edilmesi zor bir yapı hazırlandı. Sürecin tamamı otomatik olarak yapıldı ve belirlenen kriterleri karşılayan tasarım fiziksel prototipe dönüştürüldü.Üretilen prototipler uçuş testlerinde kararlı ve kontrol edilebilir biçimde çalıştı. Kullanılan görünürlük metriğinde Phantom Twist, benzer boyutlardaki geleneksel dört rotorlu bir drondan yaklaşık 10 kat daha az fark edilir çıktı. Dron tamamen görünmez hale gelmiyor ancak yüksek dönüş hızı sırasında belirgin gövde çizgilerini kaybederek hafif bir pus görünümü alıyor.Phantom Twist’in mevcut prototipi kontrollü ortamlarda çalışmasını sağlayan harici bir optik takip sistemine ihtiyaç duyuyor. Karbon fiber destek çubukları, bağlantı kabloları ve bazı opak bileşenler uçuş sırasında kısmen görülebiliyor. Pervanenin çıkardığı ses de cihazın görsel olarak fark edilmese bile işitilmesine neden oluyor.Dronun sonraki sürümlerinde daha şeffaf malzemeler ve daha sessiz bir itki sistemi kullanılacak. Dönen gövdeye yerleştirilecek bir kamera, dronun navigasyon sırasında 360 derecelik görüntü elde etmesini sağlayabilecek. Mevcut prototipte bu kamera sistemi yer almıyor.Phantom Twist; yuva yapan kuşların izlenmesi, sulak alanların incelenmesi, çevresel ölçümler ve yaşlanan altyapının denetlenmesi gibi alanlarda kullanılabilecek. Daha az görünür bir hava aracı, insanları veya hayvanları doğrudan görüş alanına giren geleneksel dronlar kadar rahatsız etmeden veri toplayabilecek.Çalışma, Jingxian Wang, Chen Yu, David Matthews, Emma Alexander, Sam Kriegman ve Michael Rubenstein tarafından hazırlandı. “Computational Design of a Low-Visibility UAV Using a Human-Aligned Perceptual Metric” adlı araştırma, 16 Temmuz’da Avustralya’nın Sidney kentinde düzenlenen Robotics: Science and Systems 2026 konferansının Robot & Sensor Design oturumunda sunuldu. Araştırmaya ABD Ulusal Bilim Vakfı destek verdi.