Otonom hedef tespit algoritmaları, modern savunma teknolojilerinde hız, doğruluk ve karar üstünlüğü sağlayan en kritik yazılımsal yeteneklerden biri olarak öne çıkar. Günümüz muharebe ortamı; yoğun veri akışı, çoklu tehdit unsurları ve son derece kısa reaksiyon süreleriyle tanımlanır. Bu karmaşık yapıda insan operatörlerin tüm sensör verilerini anlık olarak analiz etmesi giderek zorlaşmaktadır. Otonom hedef tespiti, radar, elektro-optik, kızılötesi ve akustik sensörlerden gelen verileri işleyerek hedefleri insan müdahalesine gerek kalmadan tanımlama ve sınıflandırma kabiliyeti sunar. Bu sayede savunma sistemleri, tehditleri daha erken algılar ve daha isabetli karşılık verebilir.

Teknik açıdan otonom hedef tespit algoritmaları; makine öğrenmesi, derin öğrenme ve bilgisayarlı görü temelli modeller üzerine inşa edilir. Bu algoritmalar, büyük veri kümeleriyle eğitilerek dost-düşman ayrımı, hedef önceliklendirme ve hareket analizi yapabilir. Çoklu sensör füzyonu sayesinde farklı kaynaklardan gelen bilgiler tek bir karar mekanizmasında birleştirilir ve yanlış alarm oranı minimum seviyeye indirilir. Özellikle insansız hava araçları, otonom kara sistemleri ve deniz platformlarında kullanılan bu algoritmalar, gerçek zamanlı çalışarak dinamik tehdit ortamına uyum sağlar. Son yıllarda geliştirilen adaptif ve kendini güncelleyebilen yapay zekâ modelleri, otonom hedef tespit sistemlerini yalnızca bir destek unsuru olmaktan çıkarıp, modern savaşın karar verici ve oyun değiştirici unsurlarından biri hâline getirmiştir.