loader

Yapay zekadaki gelişmeler, yüksek kaliteli verilere, modellere ve hesaplama altyapısına geniş erişime bağlı olmaya devam ediyor. Verilere ve bilgi işlem kaynaklarına artan erişim, yapay zeka Ar-Ge’sinin en ileri teknolojisine katılan uzman, araştırmacı ve endüstri topluluklarını genişletecektir. Artan kaynak erişimleri, ülke genelinde uzmanların rekabet gücünü güçlendirecek, alanın daha adil büyümesini destekleyecek, AI uzmanlığını genişletecek ve AI uygulamasını daha geniş bir alana yayacaktır. Bu potansiyeli gerçekleştirmek için bir dizi eylem ülkemizde yürütülmektedir.

AI Araştırma Kaynağı

drive02

Birçok ülke Yapay Zeka (AI) çalışmaları için ihtiyaç duyulan nitelikli insan kaynağını yetiştirebilmek için ulusal Yapay Zeka (AI) merkezleri ve araştırma enstitülerinin kurulmasına ve Ar-Ge çalışmalarına hız verilmesine yönelik faaliyetler yürütülmektedir. Çin ve Kanada Yapay Zeka (AI) alanında çalışmalar yapan yetkin kişilerden oluşan bir “yetenek havuzu” oluşturmaktadır. Birleşik Krallık ise kurduğu enstitüye daha fazla araştırmacı kazandırabilmek amacıyla; Yapay Zeka (AI) araştırmacılarına yönelik burs, sertifika ve eğitim programları oluşturmuştur. Fransa, ABD, Hindistan, Japonya ve Rusya da bu alanda ileri becerilerin geliştirilmesine yönelik çalışmalar yaptıklarını duyurmuşlardır. Ülkemizde de aynı amaca ithafen çalışmalar yapılmaktadır?

Yapay Zeka teknolojilerinin yaygınlaştırılmasında katalizör olma hedefiyle, TÜBİTAK Yapay Zekâ Enstitüsü; ekosistem ile etkileşimi güçlü, farklı yetkinlik seviyelerini bir araya getiren yeni bir işbirliği modeli üzerine inşa edilerek, 2020 yılında kurulmuştur. Enstitü, sektörleri ve araştırma alanlarını yatay olarak kesen ve gelecek vaat eden bir teknoloji alanına doğrudan odaklı olarak kurulan ilk enstitü olma özelliğini taşımaktadır. TÜBİTAK Yapay Zekâ Enstitüsü’nün ana hedefleri aşağıdadır:  

Geliştirilecek Yapay Zeka (AI) teknolojileri kullanılarak ülkemizin ihtiyaçlarına ve küresel eğilimlere yanıt veren, öncü, kapsayıcı ve sürdürülebilir çözümler getiren ürünlerin ortaya çıkmasını sağlamak, 

Yapay Zeka (AI) araştırmacı insan kaynağını yetiştirmek, Yapay Zeka (AI) teknolojilerinde girişimcilik ekosisteminin gelişmesinde etkin rol oynamak.

 Ekosistemdeki paydaşlarla odak alanlar bazındaki işbirliklerinin proje değil, program seviyesinde bütüncül olarak yönetilmesi hedeflenmektedir. Sistemlerin sistemi kavramına hizmet edecek şekilde farklı disiplinlerdeki araştırma birimleri ile birlikte çalışılacaktır.

Bakanlıklar düzeyinde de Yapay Zeka (AI) ile ilgili kurumsal yapılanmalar oluşturulduğu görülmektedir. Örneğin; Adalet Bakanlığı bünyesinde Bilgi İşlem Genel Müdürlüğü altında, “Büyük Veri ve Yapay Zeka Uygulamaları Şube Müdürlüğü” kurulmuştur. Sağlık Bakanlığı bünyesinde ise Sağlık Bilgi Sistemleri Genel Müdürlüğü, Proje Geliştirme Dairesi Başkanlığı altında “Yapay Zekâ Birimi” teşkil edilmiştir. Yerel yönetimler düzeyinde de kurumsal yapılanmalar söz konusudur. Örneğin; Gaziantep Büyükşehir Belediyesi bünyesinde “Yapay Zeka Eğitim ve Araştırma Şube Müdürlüğü” kurulmuştur. Müdürlüğün amacı bu alanda vatandaşı bilinçlendirmeye dönük çalışma ve eğitimler düzenlemektir. Türkiye Sağlık Enstitüleri Başkanlığı bünyesinde kurulan “Türkiye Sağlık Veri Araştırmaları ve Yapay Zeka Uygulamaları Enstitüsü”, gereksiz tetkiklerin önlenerek tasarruf sağlanması, hızlı raporlama, tanı ve teşhis imkânının sağlanabilmesi konularında proje çağrılı çalışmalar yürütmeyi hedeflemektedir.

AI İçin Veri Kaynakları

Yüksek kaliteli veri kümeleri, birçok yapay zeka sisteminin eğitimi için kritik öneme sahiptir. Emniyet, güvenlik, sivil özgürlükler, mahremiyet ve gizlilik korumalarını verilere erişimi artırmak için bir dizi yapılması gereken ön çalışmadır. Bu girişim, yapay zeka da dahil olmak üzere tüm bilim ve mühendislik alanlarında araştırmayı dönüştürmeye yardımcı oluyor.

Yapay zeka araştırmalarını ve teknolojilerini ilerletmek için endüstri, araştırma merkezleri ve kurumlar arasında gönüllü veri paylaşım düzenlemelerinin oluşturulmasını kolaylaştırmak için bir rehbere ihtiyaç vardır. Ek olarak, veri kümelerinin belgelenmesine yönelik en iyi uygulamalar, meta veriler ve veri kümelerinin gizliliği ve güvenliği için standartları içerecek şekilde geliştirilmelidir.

Veri kaynaklarının kullanılabilirliğini artırmaya yönelik bu ve ilgili eylemler, birinci sınıf AI araştırmalarını yeni teknolojik atılımlara doğru yönlendiriyor ve bilimsel keşif, ekonomik rekabet gücü ve ulusal güvenliği teşvik ediyor.

AI İçin YBB Altyapısı

Algoritmalar ve veriler, AI sistemlerinin performansında güçlü roller oynasa da, AI sistemlerinin üzerinde çalıştığı bilgi işlem altyapısı da aynı derecede önemli bir role sahiptir.

İleriye dönük olarak, laboratuvarlarda yüksek performanslı bilgi işlem altyapısını AI için kullanılabilir hale getirmeye, AI sistemleri için bilgi işlem tesislerini geliştirmek için gereken güncellemeleri yapmaya ve verileri yönetmek ve yüksek performanslı bilgi işlem yürütmek için gerekli yeni bilgi işlem yeteneklerini oluşturmaya yönelik çalışmalar hız kesmeden devam etmektedir.

Bu ilgili çabalar sayesinde, yapay zekadaki en son teknolojiyi geliştirmek için yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) sistemlerinin giderek daha fazla kullanılabilir olmasını hedefliyor.

AI ARGEsi İçin Bulut Bilişim

drive02

Bulut platformları, yapay zekadaki ilerlemeleri hızlandırmaya yardımcı olabilecek sağlam, çevik, güvenilir ve ölçeklenebilir bilgi işlem yetenekleri sağlar. Güçlü bulut bilişim kaynaklarına artan erişim, yapay zeka araştırmacılarının en son teknolojik gelişmeler için ihtiyaç duyulan yapay zeka araştırma ve geliştirmeye (Ar-Ge) katılma yeteneklerini genişletebilir.