Teknoloji İnovasyon

İşte Türkiye’nin Yapay Zeka Merkezi

Milli yapay zeka stratejileri

TÜBİTAK BİLGEM bünyesindeki “Bulut Bilişim ve Büyük Veri Altyapısı Merkezi B3LAB”, Türkiye’nin yıl sonuna kadar açıklanacak yapay zeka stratejisinin oluşumunda kilit rol oynuyor…



DÜNYANIN 20’yi aşkın ülkesi milli yapay zeka stratejilerini açıkladı. Bu ülkeler farklı ekol ve bakış açılarıyla kilit roldeki bu teknolojiyi nasıl kullanacağına ilişkin yol haritalarını çizdi. Milli savunma ve kamusal alt yapılarını bu yeni teknolojiyle nasıl geliştireceği, özel sektördeki ihracat paydasının ekonomiye nasıl katkı yapması gerektiği, iş ve mesleklerin dönüşeceği öngörüsüyle eğitim sisteminin nasıl yeniden yapılanacağı konularıyla ilgili planlamalar yaptı. Türkiye ise yapay zeka stratejisini olgunlaştırma aşamasına getirmiş durumda.

Çalışmaların maestrosu konumundaki Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi Başkanı Ali Taha Koç, stratejinin bu yılsonuna kadar açıklanacağını duyurdu. Türkiye’nin dünyadaki küresel teknolojik büyümenin farkında olduğunu belirten Koç, bilgi ve iletişim teknolojilerine yapılan her bir birim büyümenin ekonomiye yüzde 1.8-2 katkısı olduğunu hatırlatarak, teknolojiye, özellikle de yapay zekaya daha çok yatırım yapılması gerektiğinin altını çizdi.

STRATEJİNİN TEMEL HEDEFLERİ

Türkiye’nin milli yapay zeka stratejisinin hangi yaklaşım ve önceliklerle belirleneceğine ilişkin şimdiye kadar detaylı bir açıklama yapılmış değil. Ancak ülkemizin yapay zeka stratejisinin bel kemiğini oluşturacak TÜBİTAK BİLGEM Bulut Bilişim ve Büyük Veri Araştırma Laboratuvarı’na (B3LAB) gerçekleştirdiğim ziyaret, bu stratejinin temel ayaklarına ilişkin ipuçları veriyor.

Kocaeli Gebze’de bulunan TÜBİTAK BİLGEM Bilişim Teknolojileri Enstitüsü’ne bağlı faaliyet gösteren B3LAB. anayurt güvenliğinin “bulut, büyük veri ve yapay zeka” ayaklarından sorumlu AR-GE laboratuvarı. Burası, başta savunma sanayi olmak üzere kamu kuruluşlarının milli yazılımlarla en üst seviyede korunmasını, veri gizliliğine en yüksek seviyede sahip çıkılmasını hedefleyen beş yıllık, genç bir laboratuvar. B3LAB ekibi ise dünyadaki teknolojik gelişmeler paralelinde özgün milli projeler üretmeyi hedefleyen heyecanlı uzmanlardan oluşuyor.

B3LAB, kurulduğu yıldan bu yana Safir adı altında ilgili ürünler geliştirmiş. Bu ürünler şimdilik belirli kamu kuruluşlarında kurum içi sistemlere yerleştirilmiş durumda. Uzun soluklu hedef, bu ürünlerin e-devlet aracılığıyla halk arasında yaygınlaştırılması, böylece kişisel verilerin korunması konusunda kamusal alanda ortak bir anlayışın oluşması, ardından ise B3LAB’ın geliştirdiği ürünlerin özel sektöre de aktarılmasını sağlayarak TÜBİTAK’ın kamusal fayda alanının genişletilmesi.

Safir başlığı altında Safir Zeka, Safir Depo, Safir Bulut, Safir Büyük Veri, Safir DcvOps isimli ürünler bulunuyor. İşte, “Safir dünyası” ve Türk kamu kuramlarına katkıları…

yapay zeka

ENFLASYON TAHMİNİ

Büyük veri ve yapay zeka İkilisinin verileri anlık kümelendirme, analiz etme, yorumlama kabiliyetinden faydalanmak üzere kamusal alanda projeler de geliştiren B3LAB, bu yetenekleri T.C Merkez Bankası’nda oluşan anlık büyük verilerinden çıkan karar süresini 3-4 saatten 18 saniyeye indirmek ve enflasyon endekslerinin spekülatif tahminlenmesinin önüne geçmek için kullanıyor. B3LAB’ın Baş uzmanı ve Araştırmacısı Mehmet Haklıdır, “TEFE, TÜFE gibi enflasyon endekslerinin tahminlenmesi ve bu endekslerin belirlenmesindeki indikatörlerin belirlenmesi ile ilgili TÜİK ile bir proje hazırlığı içindeyiz. Daha önce Merkez Bankası ile bu konuda bir ön çalışma yapmıştık. Biz bu çalışma kapsamında makine öğrenmesi ve derin öğrenmeden yararlanarak hem enflasyon tahminle-mesi yapacağız hem de enflasyonun en iyi tahminlenmesi için sepete seçilmesi gereken en doğru indi-katör ürünlerin neler olduğunu yapay zeka teknikleri ile belirleyeceğiz” derken, B3LAB Proje Yöneticisi Mervc Astekin Merkez Bankası’nın büyük veriyi karar sürecine yansımasının saniyelere nasıl indiğini şöyle anlatıyor:

“TCMB, piyasalardan topladığı online fiyat bilgisi ile oldukça geniş ölçekli bir veri setine sahip. Bu pazarlardan gelen veri canlı olarak akıyor ve veri aktıkça her gün yeniden toplanıyor. Onların bu akan ve devamlı büyüyen veri üzerinde günlük olarak gerçekleştirilen sorgularının süresi, verinin artışıyla birlikte 3-4 saate iniyor. Onların kendi kullandıkları altyapıdan, geleneksel çözümden büyük veri dünyasına geçişin uygun olup olmadığına birlikte karar verdik ve onlarla yaptığımız çalışmada büyük veri dünyasına geçişle birlikte sorgu sürelerinin 18 saniyeye inebileceğini gösterdik.”

KÜTÜPHANELİ UÇAK

Safir Zeka, öncelikle savunma-kamu ayaklarında farklı alanlarda sayısız amaca hizmet etmesi üzerine kurgulanmış bir yazılım. Bu bakış açışıyla Safir Zeka’nın aviyonik projesiyle uçaklara kritik olmayan işlemlerden başlamak üzere aşamayla geliştirilecek bir makine öğrenmesi sistemi entegre edilmesi planlanıyor. Safir Zeka Aviyonik ile uçaklara makine öğrenmesi kütüphanesi geliştirilecek. Böylece dünyada ilk kez bir uçağın makine öğrenmesi kütüphanesi olacak. Safir Zeka’nın aviyonik projesiyle açıklanabilir yapay zeka konusunda da çalışmalar yapılıyor ve bu sayede de projenin ilerleyen aşamalarında yapay zeka pilotla konuşabilecek. Pilot istediği anda yapay zekayı devreden çıkaracak. Bu kabiliyet, dünyadaki makine öğrenmesinin uçaklara entegrasyonuna karşı endişeli bakışlara bir cevap olarak tasarlanmış.

Makine öğrenmesinin kütüphaneden kademeli olarak beslenmesiyle makine öğrenmesi yazılımının bir karakutuya dönüşmesi ihtimalini sıfıra indirmeyi amaçladıklarını belirten Haklıdır şöyle konuşuyor:

“Safir Zeka Aviyonik, Safir Zeka’nın uçaklar için özelleşmiş hali. Yeni nesil uçaklar bizim özellikle hava projelerimiz açısından geleceğimiz. Safir Zeka Aviyonik uçaklarda makine öğrenmesi kütüphanesi olarak kullanılacak. Biz bunu gerçekleştirdikten sonra dünyada ilk olacağız. Buradaki kritik şey, uçağa koyduğunuz yazılım DO-178B standardını sağlamak zorunda. Henüz bunu sağlayan bir makine öğrenmesi geliştirilmedi. Onun için bizim için çok heyecan verici.”

“YENİ BİR MODEL OLACAK”

Mart ayında Etiyopya Havayolları’na ait Boeing Max 737’nin düşmesi ve içindeki 157 kişinin hayatını kaybetmesinin bağlı olduğu yazılım hatasını hatırlatan Haklıdır, hem askeri hem de sivil uçaklarda kullanılan genel anlamda yazılımların ve yapay zeka kapsamında makine öğrenmesinin dünyanın güvenini şimdiye kadar kazanamamış olmadığını söylüyor. Oysa yapay zekanın uçaklardaki verileri daha doğru bir şekilde anlamlandıracağına vurgu yapan Haklıdır, “Boeing 737 Max için konuşursak aslında yapılmış bir otopilotun, pilota bilgi verilmemesi nedeniyle aldığı kararları algılayamaması ve pilotun bu kararları değiştirememesi durumuydu. Bir sensör hatasından kaynaklanmıştı. Uçaklarda birçok sensörden alınan veriler var ve bu verilerin füzyon ederek anlamlandırılması gerekiyor. Bunu yapan sistemler aslında 20-30 yıllık teknolojiler. Bunu makine öğrenmesiyle çok daha iyi performanslı yapma şansınız var. Şu ana kadarki çekince, makine öğrenmesiyle yaptığınızda bu modellerin bir karakutu olması ve içeride bu kararları nasıl verdiğini bilememek yönündeydi. Biz burada geliştirdiğimiz kütüphaneye daha sonra uçakta kullanılabilecek durumdayken yapay zekanın daha açıklanabilir bir versiyonuna dönüştürülebile-ceğirıe inanarak yola çıktık. Projenin bir sonraki aşamasında da yapay zekanın Orada aldığı kararı operatöre sözle ifade etmesini bekliyoruz. Böylece sensör hatasından kaynaklanabilecek bir problem olursa da pilot bu duruma müdahale edebilecek. Pilot yapay zekayı isterse anında devreden çıkarabilecek.”

MİLLİ E-DEPOLAMA

Stratejik konumu bakımından Türkiye açısından en önemli konulardan bir tanesi verinin, özellikle de milli verinin korunması. Bu nedenle B3LAB, yine TÜBİTAK BİLGEM bünyesi altındaki Ulusal Elektronik ve Kriptoloji Araştırma Enstitüsü ve Siber Güvenlik Enstitüsü ile birlikte güvenlik ve mahremiyetle ilgili yaygın kullanımda “dünyada muadili olmayan” bir elektronik dosya depolama sistemi geliştirmiş. Safir Depo isimli bu sistem, muadillerinden dosyalarınızın sizin bilgisayarınızda şifrelendikten sonra buluta gönderilerek depolanması özelliğiyle ayrılıyor.




Cumhurbaşkanlığı Kabinesi Birinci 100 Günlük Eylem Planı’nda üniversitelere yaygınlaştırılması kararı alman bu uygulama, Türkiye’nin milli kuramlarının veri güvenliği altyapısını sağlamlaştırmak üzere tasarlanmış. Safir Depo’nun Ulusal Akademik Ağı destekleyen ULAKBIM ortamında yaklaşık 1000 kullanıcısı mevcut. Üniversitelere fazlar halinde yayılıyor, şu anda yedi üniversite kullanıyor, ileri dönem Eylem Planları ile kamuya da yaygınlaştırılacak.

Savunma Sanayii Başkanlığı ve Hazine ve Maliye Bakanlığı’na deneme amacıyla kuram içi kurulumları yapılmış durumda. Ayrıca kullanım ihtiyacına göre özelleştirilerek kamunun farklı ihtiyaçlarına da çözüm sunabilen bu sistem, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yetenekleriyle zenginleştirilerek Ticaret Bakanlığı’nın Gümrükler Muhafaza Genel Müdürlüğü’ne bağlı tüm gümrük kapılarına entegre edilerek, sınırdan geçecek konteymr ve kamyonlara ait x-ray tarama görüntülerinin depolanmasında ve anlamlandırılmasında kullanılması planlanıyor.

ALGORİTMALAR DEVREDE

Avrupa Birliği Katılım Öncesi Mali Yardım Aracı (Instrument Pre-Accession Assistance IPA) altında yer alan “Gümrük Muhafazanın Tespit Kapasitesinin Artırılması Projesi” kapsamında mevcut durumda kullanılan geleneksel veri tabanı altyapıları, büyük veri ve yapay zeka teknolojileri ile geliştirilerek bir veri yönetimi ve hedefleme yazılımı geliştirilmesi planlanıyor. Geliştirilecek sistem sayesinde, farklı veri kaynaklarından gelen büyük veri birleştirilerek yapay zeka algoritmaları ile analiz edilecek, manuel yöntem ve analizler ile ortaya çıkarılması çok zor olan ilişki ve riskler tespit edilerek Komuta Kontrol Merkezi’nin özellikle komuta fonksiyonu güçlendirilmesi amaçlanıyor.

Yüzde 100 AB katkısıyla gerçekleştirilecek projede yer almak üzere Hazine ve Maliye Bakanlığı Merkezi Finans ve İhale Birimi (CFCU) koordinasyonunda tamamlanan ihaleyi TÜBİTAK BİLGEM liderliğindeki, Havelsan ve BYS Grup konsorsiyumu kazandı. BlLGEM’in Safir Depo uygulaması bu projenin ana damarlarından birini oluşturuyor.

Türkiye’yi tercih etti

TÜBİTAK BİLGEM’in Bulut Bilişim ve Büyük Veri Araştırma Laboratuvarı Başuzmanı Mehmet Haklıdır’ın dünyanın önde gelen teknoloji şirketlerinden gelen haftalık iş tekliflerini değerlendirmek yerine Ar-Ge çalışmalarını Türkiye’de yürütmeyi seçen ender büyük veri ve yapay zeka uzmanlarından biri. İstanbul Üniversitesi Makine Mühendisliği bölümünde lisans eğitimini alan Haklıdır, aynı üniversitede bilgisayar mühendisliğinde yan dal yapmış. İTÜ Mekatronik Mühendisliği Bölümü’nde yüksek lisansımı tamamlayan Haklıdır, TÜBİTAK Bilişim Teknolojileri Enstitüsü’nde çalışmaya başlayınca, Türkiye’nin halen Gölcük Denizaltı Eğitim Merkezi Komutanlığında kullanılan ilk Denizaltı Taktik Simülatörü (DATAS) projesinde görev almış. Haklıdır, pek çok askeri projede ve NATO çalışma gruplarında çalışmış.

Daha sonra çalışmalarını makine öğrenmesi ve yapay zeka alanında yoğunlaştıran Haklıdır, doktorasını da yapay zekanın yeni trendi olarak kabul edilen ve insanları genel yapay zeka kavramına bir adım daha yaklaştıracağı tahmin edilen derin pekiştirmeli öğrenme konusunda İTÜ Kontrol Mühendisliğinde yapıyor.

TEOG’da başarı nerede?

B3LAB’ın projelerini ilk uygulayan kamu kuruluşlarından Milli Eğitim Bakanlığındaki [MEB] büyük veri o kadar değerli ki, buradan çıkan demografik ve sosyolojik veriler eğitim sisteminin iyileştirilmesi için rol oynayacak nitelikte. B3LAB’ın MEB ile yaptığı bir çalışmada, TEOG sınavında başarısız olan, yerleşemeyen öğrencilerin neden yerleşemediklerine dair kök sebep analiz edilmiş. Bu veri üzerinde 29 farklı değişken belirlenmiş.

Öğrencilerin nerede yaşadıkları, anne-babalarının eğitim durumu, çalışıp çalışmadıkları, derslerdeki başarı durumları, varsa özür-sağlık durumları, okudukları kitap sayılarına kadar 29 farklı değişkenden hangileri başarısız olma nedenini en çok destekleyen yönde kök sebep olarak bulunuyor. Bu analize göre, annenin eğitim durumu ve babanın da çalışma durumu, mesleği en önemli faktörler olarak görünüyor.

ŞULE GÜNER



Etiketler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu