Dünyada ilk olacak yeni bir lazer için Türkiye'den bilim insanı 2,5 milyon euroluk hibe aldı

Türkiye tarihinde çok az sayıda bilim insanının almayı başardığı hibe sayesinde yeni bir lazer geliştirilebilecek.

Dünyada ilk olacak yeni bir lazer için Türkiye'den bilim insanı 2,5 milyon euroluk hibe aldı
TT

Dünyada ilk olacak yeni bir lazer için Türkiye'den bilim insanı 2,5 milyon euroluk hibe aldı

Dünyada ilk olacak yeni bir lazer için Türkiye'den bilim insanı 2,5 milyon euroluk hibe aldı

Lazer fiziği alanında dünyada ilk olacak bir araştırma yapılacak. Türkiye tarihinde çok az sayıda bilim insanının almayı başardığı hibe sayesinde yeni bir lazer geliştirilebilecek.  
Avrupa'nın en prestijli bireysel araştırma hibesi olan Avrupa Araştırma Konseyi (ERC) Gelişmiş Hibe (Advanced Grant) sayesinde 2,5 milyon euro 5 yıl süreyle dünyada eşi olmayan bir lazerin keşfedilmesi için kullanılacak.
Joker gibi görev yapacak evrensel bir lazer geliştirmeye çalışan Bilkent Üniversitesi'nden Doç. Dr. Ömer İlday, bu amaç için yeni yaklaşım geliştirdi ve buna "ikincil kilitlenme" ismi verildi. 
Bu fikir, modern parçacık ve kuantum fiziğinin temelini oluşturan ikincil kuantizasyon kavramını lazerlere adapte etmeyi hedefliyor.
Böylece binlerce ışıl atımı lazerin içinde kendiliğinden yan yana dizilerek şimdiye kadar ulaşılamamış ultra yüksek frekanslara ulaşacak.
Dr. İlday, bu şekilde bir lazer gerçekleştirilebilirse, camdan canlı dokuya her türlü malzeme üzerinde yüksek hassasiyette etkin olabileceğini iddia ediyor. 
Ultra hızlı lazerler sayesinde günümüzde de malzemeye hiç zarar vermeden çok hassas işlem yapılabiliyor. Örneğin, cep telefonu ekran camları böyle lazerlerle kesiliyor.
Ancak günümüzde bu tip lazerler hem yavaş hem pahalı hem de uygulamaya özelleşmiş oluyor. Örneğin, bir diş protezini 3 boyutlu basacak yazıcının lazeri ile aynı protezin yüzeyinin doku tutunması için optimize edecek bir lazer birbirinden tamamen farklı.
Oysa, bu işlemlerin tek bir sistemde birleştirilmesinin sayısız avantajı var. İlday, "Karmaşık bir sürü pahalı lazer kullanmaktansa tek bir tane evrensel lazer çözümü mümkün olmasını hedefliyoruz" diyor. 
Dünyada ilk olan lazer çalışmasının detayları ile ilgili Bilkent Üniversitesi'nden Doç. Dr. Ömer İlday ile dünyada ilk olan lazer çalışmasının detaylarını Independent Türkçe'den Esra Öz'e anlattı.

Doç. Dr. Ömer İlday, Independent Türkçe için Esra Öz'ün sorularını yanıtladı

- Avrupa Araştırma Konseyi (ERC) Gelişmiş Hibe (Advanced Grant) nedir? 
ERC Advanced Grant sadece hem yüksek getirisi olan hem de yüksek bilimsel riski olan sıra dışı fikirleri fonlayan dünyada eşi olmayan bir mekanizma.
Çok prestijli çünkü çok iyi bir değerlendirme süreci olduğu konusunda camianın güvenini kazanmış durumda. Temel değerlendirme kriterleri de hem adayın yani başvuran kişinin hem de önerilen fikrin bilimsel mükemmeliyetini kapsıyor. 
Fikirdeki bilimsel mükemmeliyet derken, büyük ilerlemeler öne süren, sadece teknik değil, kavramsal yenilikler getirecek projeleri hedefliyor. Bu yapısıyla kolay kolay başka bir fon kaynağı tarafından desteklenemeyecek kadar cesur fikirleri hedefliyor. 

- Türkiye'den bu zamana kadar kaç kişi aldı?
Bildiğim kadarıyla bu zamana kadar benimle birlikte Türkiye'den sadece 3 kişi aldı. Bu sene benimle aynı anda yine Bilkent Üniversitesi Elektrik Elektronik Bölümü'nden Tolga Duman aldı. Daha önce de Koç Üniversitesi'nden Hakan Ürey almıştı. 

- Hibeyi kimler kazanabilir? Türkiye'den bu kadar az bilim insanının kazanmasının nedeni nedir? Bu hibe ne olması gerekiyor da kazanılabilsin?
Bu hibelere her camiadan her alandan insanlar başvurabiliyor. Hangi ulustan olduğunuz önemli değil. Hatta hangi ülkeden olduğunuz da önemli değil. Sadece projenizi Avrupa'dan bir ülkede hatta Avrupa ile afiliye Türkiye'nin de dahil olduğu ülkeler grubunda yapmanız gerekiyor. Dolayısıyla Japonya'dan başvurup, alıp projeyi aldıktan sonra Avrupa'ya taşımayı da planlayacak olabilirsiniz. 
Konu ayrımı yapmıyorlar, matematikten sosyolojiye tıptan fiziğe kadar her alanda başvurulara açık. Alanlara göre paneller oluşturuluyor. Çok sayıda konulara göre panel var. Fiziksel bilimlerde yaklaşık 10 kadar farklı panel var, diğer bilim alanlarında da benzer şekilde paneller bulunuyor. 
Kriterlerden bir tanesi de bilimsel mükemmeliyet yani, alanında lider ve belli bir konuda en önemli çalışmalara imza atmış, tanınmış kişiler olmanız bekleniyor. Advanced Grant almak için, aynı kuruluş ERC'nin üç grubu var. İlki başlangıç hibeleri, bunlara doktoranızı aldıktan en erken 2 yıl, en çok 7 yıl sonra başvurabiliyorsunuz.
Orta grup, toparlayıcı (consolidator) denilen hibeler var. Bunlar da ilk aşamanın süresi bittikten sonra başlıyor. Doktoradan 7 yıl sonra ve 12 yıla kadar uzayabiliyor.  
Gelişmiş hibeye ise, orta dönem bittikten sonra başvurabiliyorsunuz. Bu hibe için bir üst sınır yok. Dolayısıyla alması en zor olanı çünkü rakiplerinizin bir üst sınırı yok. Sizden kariyer olarak 20 yıl ileride birisi, hatta Nobel almış bir bilim insanıyla aynı panelde yarışıyor olabilirsiniz. 

-Peki, bu hibenin avantajları neler? Neler kazanıyorsunuz? 
Hibenin finansal değeri araştırmamız için önemli ama kanımca ondan da önemli olarak saygınlığı birçok alanda önünüzü açacak seviyede. Ama tabii ki finansal desteğin güçlü ve 5 yıla yayılmış olması da önemli çünkü yüksek riskli, yüksek hedefli projeler uzun soluklu, sabırlı ve maliyetli çalışmalar gerektiriyor.
Tipik bilimsel projeler daha kısa süreli olur, en çok 3 yıla hatta 2 yıllık bir süre de olabiliyor. Bu şekilde kısa sureler haliyle daha az riskli fikirlere odaklanmayı gerektiriyor. Zaman baskısı olmadan araştırmacıların uzun dönemli finansal olarak da bir stres hissetmeden cömert bir destekle fikirlerin üzerine çalışılması çok önemli.
Ben maksimim limit olan 2,5 milyon Euro destek aldım. Orta düzey ERC için 2 milyon Euro, başlangıç seviyesi için bir buçuk milyon Euro üst sınırı var.
Yani ERC diyor ki; acele etmeyin büyük bir balığın yani büyük bir fikrin peşinde koşun, buyurun, bolca kaynak, bolca süre. ERC verdiği projelerin hepsinin başarılı olmasını istemiyor. Çünkü, eğer fazla başarılı ise, yeterince risk almadığı anlamına geliyor.  Risk almalıyız ki gerçekten sıra dışı, çığır açacak araştırmalar çıkabilirsin.  
Bence enfes bir fonlama sistemi, daha önce de orta düzey hibe ve köprü hibesi aldım.  İşleyişinden de felsefesinden da sonra derece memnunum.  Bol kaynak, zaman baskısı yok ama yeter ki önemli bir fikri ileriye götürün, benim felsefeme çok uygun.

- Bunu kazandıktan sonraki süreçte neler olacak?
Bir takım yasal süreçler yaşanması gerekiyor ve bu projenin yürütülmesi için bir kontrat hazırlanacak oldukça standart bir aşama, ardından bir başlangıç tarihi belirlenecek. Bütün bu süreçler yerine getirildikten sonra proje başlayacak. Ondan sonra 5 yıl boyunca sadece bu fikri düşüneceğim.
Vaktimin ve kafamın neredeyse tamamını buna ayırmayı planlıyorum. Çünkü yine benim çalışma stilim bunu gerektiriyor. Ben bir şeyi yoğun olarak düşünmekten büyük zevk alıyorum. Çok zor hedeflerim var. Sabah-akşam, işimin başındayken de yolda yürürken de sürekli bunu düşünmek istiyorum. 

- Neler bulmuştunuz ve sonrasında bu projeyi çılgın bir proje olarak görülüp desteklenmesinin nedeni nedir?
Süper iletkenliği düşünün, tek tek elektronlara bakarak tahmin etmesi imkansız bir takım karakteristikler oluşturabiliyor. Aynı şey lazerler alanında da geçerli. Çalışmalarıma, lazerlerde karmaşık yapıların ortaya çıkmasını araştırarak başladım. Doğru şartları bir araya getirip lazeri oluşturan fotonları veya kip dediğimiz frekansları birbiriyle bir ilişkiye soktuğunuz zaman, lazer bir anda kendiliğinden son derece kısa ışık dalgaları oluşturmaya başlıyor.
Bunlara ultra hızlı lazer atımları deniyor. Bunlar kendiliğinden ortaya çıkıyor.  Siz şartları sağlıyorsunuz, ondan sonra bu atımı oluşturan faktör kendiliğinden bir araya geliyor.  Bu konuda bir takım kayda değer katkılarda bulunduktan sonra bu fikirden esinlenerek 2013 yılında yeni bir öneri getirdim. 
Bu çalışmamın başlangıcını aslında eşim Serim'in şu soruyu sorması tetikledi: "Lazerde oluşan bu kendiliğinden organizasyon fikrini, neden malzemelerin üzerinde kendiliğinden desen oluşumuna uygulamıyoruz?"  
Yani lazeri kullanarak öyle bir şey yapalım ki, lazeri yüzeyin üzerine ışıttığımız zaman, kendiliğinden hedeflediğimiz, istediğimiz desenler ortaya çıksın.  Bu fikirle ERC'den orta düzey destek aldım.  Enteresan birtakım sonuçlar buldum. Bu bulgulardaki bir sürpriz yeni projemin kavramsal temelini oluşturdu. Şöyle: Lazer malzeme benzetmesini yaparken bütün taşlar yerine oturuyor ama bir nokta tam tutmuyordu.
Matematiksel olarak bir farklılık vardı. Benzetmek gerekirse, suratımızın sağı ile solu birbirinin ayna görüntüsü. Ancak, düşünün ki, ayna görüntüsü tamam ama bir de baş aşağı dönmüş çıkıyor.  Bu enteresan gelmişti, böyle baş aşağı değil de tam aynısı olsa derken, malzemedekini lazere benzetmek yerine, lazeri malzemedekine benzetsem diye düşününce, şu an desteğini aldığım fikir ortaya çıktı.

- Daha önceki bulduğunuz çalışmadan da biraz söz edebilir misiniz? Aslında olması beklenen acısız lazer cerrahisi ya da dişte kullanılmasını sağlayacak lazer dünyada ilk sizin tarafınızdan bulundu. Farklı nasıl bir özelliği var?
Lazerle malzeme işleme, bugün 10 milyar dolarlık bir sektör. Aklınıza gelebilecek her türlü işlem yapılıyor. Bu otomobil veya gemi imalatında santimetre kalınlığında çeliklerin kesilmesi de olabilir, bir göz ameliyatı da olabilir. Hatta kullandığımız cep telefonunun kamerası için camının üzerinde yuvarlak bir delik açılması da olabilir, hassas bir üç boyutlu baskı cihazında elde ettiğiniz bir objenin basılması da olabilir. 
Bu lazerlerin arasında ultra hızlı dediğimiz yani son derece kısa atımlar oluşturan lazer tiplerinin özel bir yeri var. Çünkü bunlar malzemeyi ısıtmadan, etrafa zarar vermeden çok hassas bir şekilde işlemenizi sağlıyor. Bunu ben keşfetmedim, 10 yıllardır bilinen bir fikir. Benim keşfettiğim şu; normalde lazerde çok güçlü atımlar oluşturuyorsunuz ve bunları uzun aralıklarla malzemeye gönderiyorsunuz.
Malzemeye biri geliyor, mikroskobik bir miktarını buharlaştırıyor sonra malzeme davranışı açısından sonsuz derecede uzun diyebileceğimiz bir süre geçtikten sonra bir sonraki atım geliyor ve aynı süreci tekrar ediyor.  Bu süreç güzel çalışıyor fakat hem yavaş hem verimsiz.
Biz bu her atımın enerjisini binlerce küçük atıma bölelim ve bunları çok kısa aralıklı bir şekilde ardışık olarak gönderelim dedik. Her bir atım artık çok zayıf ve hiçbiri tek başına olsa malzemeye hiçbir etkide bulunamayacak durumda, fakat binlercesi ardışık şekilde geldiği zaman kolektif bir şekilde yani imece usulüyle malzeme üzerinde benzer bir etki oluşturuyor ve bu etki aslında 10 kat, 100 kat daha verimli oluyor. Daha hızlı bir şekilde malzemeye zarar vermeden ısıtmadan daha verimli bir şekilde bunun kesmeniz ve şekillendirmeniz mümkün oluyor. Fakat bunu yapmak için geliştirdiğimiz lazerler hala eski paradigmadaki lazerlerin değişik versiyonuydu. Böyle bir şey için ideal de binlerce atılımın bir arada sanki bir kristaldeki atomların yan yana dizilmesi gibi dizildiği bir lazer olsa ne kadar harika oluyor. 
Şimdi biz bu amaç için yeni bir lazer kavramı keşfettik. Buna göre lazerde binlerce atımı kendiliğinden organize olacak. Buna ikincil kilitlenme ismini verdim. Bu lazeri gerçekleştirip, paralelinde bu gerçekleştireceğimiz lazerle daha hızlı ve daha verimli bir şekilde malzeme işlemeyi hedefliyorum. 
Malzeme işlemek derken şöyle bir fırsat da karşımıza çıkıyor, ultra hızlı bu lazerlerle malzemeye hiç zarar vermeden çok hassas iş yapabiliyorsunuz. Ayrıca lazerli üç boyutlu baskılama cihazından çıkan parçalar, çıktığı haliyle kullanılamıyor. Bunun için illa ikinci kez işlemden geçirilmesi gerekiyor. Sık sık kusurlar oluşuyor. Bu kusurların yine başka yöntemle düzeltilmesi gerekiyor. Tek bir lazer işinizi görmüyor.
Anlattığım kolektif bir şekilde binlerce atım yapılması, malzemeyle etkileştiği zaman önümüze şöyle bir fırsat çıkıyor: Atım sayısını düşürelim, o zaman bu lazer ultra hızlı lazermiş gibi değil de örneğin bu üç boyutlu baskılama da kullanılacak lazermiş gibi davranmaya başlayacak.
Dolayısıyla elinizde bir nevi joker gibi bir lazer olmasını hedefliyoruz. Değişik işler için farklı, karmaşık bir sürü pahalı lazerler kullanmaktansa tek bir tane evrensel lazer çözümü üzerinde çalışıyorum. 

- Türk bilim insanları bu tip destekleri alabilmek için bakış açılarını nasıl değiştirmeli, nelere odaklan almalı ve bu tip destekler alınırsa ilerleyen süreçte Türkiye'nin bilimsel anlamda gelişmesi nasıl olur? 
Biz bilimsel ilerlemelerle öne çıkmak istiyoruz.  Özellikle Türkiye'de bilimsel ilerlemelerle teknoloji arasında kuvvetli bir bağ kurulup, oradan sanayiye bilgi aktarılması da hedefleniyor.  Bunlar yapısı gereği risk almayı gerektiriyor.
Çünkü siz zaten başka bir yerde geliştirilmiş olan bir teknolojiyi birazcık ileriye götürseniz bile, buradan ciddi bir çıktı elde etmeniz kolay değil. Çünkü ekosistemi daha gelişmiş olan, tedarik zincirleri daha oturmuş, teknoloji şirketleri sayıca daha fazla ve daha girift olan ülkeler değişimlere daha hızlı adapte oluyorlar. 
Siz bir teknolojiyi yakalarken o teknoloji tekrar ilerlemiş oluyor ve onu bir kez daha ileriye götürmek çok kolay olmuyor.  Onun için özellikle bizim gibi gelişmiş ama en üst seviyeye çıkmamış ve görece küçük veya orta büyüklüğü olan ülkeler olarak bizim daha riskli projelere girmemiz gerekiyor.
Bir sürü riski proje deneyeceksiniz; bunlardan çoğu tabii ki fazla başarılı olmayacak, ama arada bir tanesi çok fazla başarılı olacak. ERC'nin mantığı da böyle yani ben çok sayıda riskli ve yüksek getirisi olacak fikir deneyeyim fonlayayım, biliyorum ki bunların önemli bir kısmı başarılı olmayacak. 
Bu bir sürü projeyi deneyeyim hiçbiri çok riskli olmasın ama hepsinin de getirisi mütevazi olsun düşüncesinden daha iyi sonuç veriyor. Özellikle biraz daha teknoloji merkezlerinden uzakta bir ülke için ben bunun önemli olduğunu düşünüyorum. 
İkinci kitlenme fikri aslında temel fizikten gelen bir fikir ve isim. Temel fizikte 20. yüzyıla damgasını vuran kuantum fiziğinde özellikle parçacıkları açıklayan standart modelde temel bir mekanizma ikincil kuantizasyon denen fikir. Bu ikinci kuantizasyon fikri sayesinde parçacıkların bir araya gelmesini veya yok olmasını matematiksel olarak betimleyebiliyoruz. Burada vurgulamak istediğim şu, görünüşte en ufak bir uygulanması olmayan, tamamen teorik kuantum fiziğinde, kuantum alan teorisinden parçacık fiziğinden alınan bir fikir, lazere uygulanıp yeni bir lazere olanak sağlayabiliyor. Bu yeni lazer de belki lazer cerrahisinde veya endüstriyel uygulamalarda çok önemli sonuçlar doğuracak.
Temel fikirlerle, yenilikçi fikirlerle pek çok ülkede istenenler arzulanan topluma fayda getirecek endüstriye fayda getirecek teknolojik fikirler arasında bir kopukluk yok. Tersine aralarında sürekli bir bağlılık var. 
Biz teknoloji geliştireceğiz, bunu destekleyelim şeklinde yaklaşırsak ki, böyle bir trend ne yazık ki var, o zaman bu yaratıcı fikirlerin önüne istemeden de olsa set çekmiş oluyoruz. ERC buna direniyor. Ben en azından kendi adıma fikirlerimi çok geniş bir alandan alıyorum ve bunun faydasını gördüğümü düşünüyorum.
Sadece meraktan yapılan ve sadece güzel olduğu için yapılan veya sadece kainatı daha iyi anlamak için yapılan en temel bilimle, direkt faydaya dönüştürebileceğimizi beklediğimiz bilimsel teknolojik gelişmeler arasında bir sürekli bağlantı var. İki yönde yatay ve dikey fikir alışverişinin çok önemli olduğunu düşünüyorum.
Dolayısıyla sadece bir tarafını ön plana çıkartmadan bunların hepsini ortak değer vererek dengeli ilerlemenin önemli olduğunu düşünüyorum.
 



Google yöneticisi Şarku’l Avsat’a konuştu: Yapay zekâ, ajanların ötesine geçerek kapsamlı bir inovasyon ekosistemine dönüşüyor

Google, Ortadoğu’da yapay zekânın geleceğinin, yatırımların ve yeteneklerin pratik uygulamalara ve dünya çapında ihraç edilebilir teknolojilere dönüştürülmesine bağlı olduğunu düşünüyor. (Adobe)
Google, Ortadoğu’da yapay zekânın geleceğinin, yatırımların ve yeteneklerin pratik uygulamalara ve dünya çapında ihraç edilebilir teknolojilere dönüştürülmesine bağlı olduğunu düşünüyor. (Adobe)
TT

Google yöneticisi Şarku’l Avsat’a konuştu: Yapay zekâ, ajanların ötesine geçerek kapsamlı bir inovasyon ekosistemine dönüşüyor

Google, Ortadoğu’da yapay zekânın geleceğinin, yatırımların ve yeteneklerin pratik uygulamalara ve dünya çapında ihraç edilebilir teknolojilere dönüştürülmesine bağlı olduğunu düşünüyor. (Adobe)
Google, Ortadoğu’da yapay zekânın geleceğinin, yatırımların ve yeteneklerin pratik uygulamalara ve dünya çapında ihraç edilebilir teknolojilere dönüştürülmesine bağlı olduğunu düşünüyor. (Adobe)

Google, Ortadoğu ve Kuzey Afrika’yı yapay zekâ kullanımında küresel olarak en üst sıralardaki bölgeler arasında değerlendirirken, Gemini uygulamasının dünya genelinde aylık bir milyar aktif kullanıcıyı aştığına, Arapçanın ise platformda en çok kullanılan ilk dört dilden biri olduğuna dikkat çekti. Ancak şirketler içindeki tablo daha karmaşık bir görünüm sergiliyor. Bugün pek çok kurumun yapay zekâ alanında deneme veya pilot projeleri bulunurken; sınırlı test aşamasından büyük ölçekli operasyonel kullanıma geçiş süreci, başta veri ve yönetişim olmak üzere çeşitli zorluklarla karşı karşıya kalmaya devam ediyor.

Bireysel benimseme hızı ile kurumsal uygulama zorlukları arasındaki bu tezat, bölgeyi 2030 yılına yaklaşırken farklı bir sınavla karşı karşıya bırakıyor. Google’ın Ortadoğu ve Kuzey Afrika Bölgesi Genel Müdürü Anthony Nakache, Şarku’l Avsat’a verdiği özel röportajda bu durumu açıklayarak, önümüzdeki dönemin başarısının yalnızca kullanıcı sayısı veya altyapı harcamalarının hacmiyle ölçülmeyeceğini; bölgenin, dışarıda geliştirilen çözümleri adapte etmekle yetinmek yerine yerli teknolojiler geliştirip bunları küresel pazarlara ihraç etme kapasitesiyle belirleneceğini ifade etti.

Üretim testi

Google’da 18 yıl, bölgede ise yaklaşık dört buçuk yıl geçiren Nakache, Ortadoğu’nun yapay zekâ küresel haritasında artık kilit bir oyuncu haline geldiğini düşünüyor. Bunu; hükümetlerin vizyonu, ulusal stratejiler, altyapı yatırımları ile birlikte becerilerin geliştirilmesi, politikaların oluşturulması, bilimsel araştırmaların ve girişimlerin desteklenmesi gibi birçok faktörün bir araya gelmesine bağlıyor.

frb fr
Google’ın Ortadoğu ve Kuzey Afrika Bölgesi Genel Müdürü Anthony Nakache (Google)

Nakache, bu çabaların sonuçlarının özellikle tüketiciler nezdinde kullanım düzeyinde açıkça görüldüğünü belirtiyor. Zira bölge, yapay zekâ potansiyeline yönelik yüksek iyimserlik seviyeleriyle birlikte Gemini’ın kullanımında küresel olarak en üst sıralarda yer alan pazarlar arasında bulunuyor. Ancak bir sonraki aşamaya geçiş; Nakache’ye göre, kurumlar içinde ticari kullanımın daha fazla yaygınlaşmasını ve birden fazla görevi yerine getirebilen, daha karmaşık sorunlarla başa çıkabilen ‘ajan tabanlı yapay zekâ’ (Agentic AI) dahil olmak üzere daha gelişmiş sistemlerin benimsenmesini gerektiriyor. Özellikle sistemlerin bilgi sunmaktan eylem gerçekleştirmeye geçtiği bu süreçte ‘güven’ unsurunu dönüşümün merkezine koyan Nakache, küresel teknolojilerin yanı sıra yerel bağlama uyum sağlayan çözümler geliştirmenin önemine dikkat çekiyor.

Teknolojinin ötesinde bir etki

Nakache, şirketin teknolojinin değerini doğrudan sunduğu hizmetlerin ötesinde nasıl ölçtüğünü açıklamak için Google ürünlerinin Suudi Arabistan ve Birleşik Arap Emirlikleri’ndeki (BAE) ekonomik etkisini örnek gösteriyor.

Google’ın talebiyle bağımsız bir danışmanlık şirketi tarafından hazırlanan araştırmaya göre, şirketin ürün yelpazesinin iki ülkedeki ekonomik etkisinin 2024 yılında yaklaşık 14,2 milyar dolar olduğu tahmin edildi. Bu ürünler arasında; YouTube, Haritalar, Arama, reklam hizmetleri, bulut bilişim ve Android gibi değişen derecelerde yapay zekâya dayanan servisler yer alıyor.

sdvfebt
Veriler ve yönetişim, şirketlerin yapay zekâ çözümlerini sınırlı denemelerden geniş çaplı uygulamaya geçirmelerinin önündeki en önemli engelleri oluşturuyor. (Adobe)

Nakache bu değeri; bireylerin ve şirketlerin söz konusu araçları arama yapma, karar alma, beceri edinme, müşterilere ulaşma, verimlilik ve güvenliği artırma amacıyla kullanmalarına bağlıyor. Ayrıca Android, bulut bilişim ekosistemleri ve YouTube içerik üreticiliğinin yarattığı istihdam olanaklarına dikkat çeken Nakache, teknolojik liderliğin yalnızca model ve altyapı geliştirmekle sınırlı olmadığını, ölçülebilir ekonomik ve toplumsal etkiyi de kapsadığını vurguluyor.

Neden bazı şirketler bu süreçte zorlanıyor?

Kurumsal düzeyde Nakache, altyapı veya araç eksikliğinin yapay zekâ kullanımını yaygınlaştırmanın önündeki tek engel olduğunu düşünmüyor; ancak gelecekteki talebi karşılamak adına daha fazla kapasiteye ihtiyaç duyulacağını öngörüyor.

Onun ifadesine göre en acil sorun, pilot projelerden tam uygulamaya geçişte yatıyor. Yapay zekâyı şu ya da bu şekilde test etmeyen bir kurumla neredeyse hiç karşılaşmadığını belirten Nakache, buna rağmen teknolojinin henüz günlük operasyonların temel bir parçası haline gelmediğini söyleyerek iki ana engelin altını çiziyor. İlk engel verilerle ilgili; modern modellerin daha az yapılandırılmış verileri işleme yeteneği gelişmiş olsa bile kurumların, verilerin niteliğini, doğruluğunu, güncelliğini ve karar alma süreçlerinde sistemlerin bu verilere nasıl dayandığını anlaması gerekiyor. İkinci engel ise yönetişim; özellikle ajan tabanlı sistemlerin aldığı kararlardaki sorumluluğun belirlenmesi öne çıkıyor. Nakache, birlikte çalıştıkları şirketlerden yalnızca sınırlı sayıda olanının bu konuda net bir çerçeve oluşturmayı başardığını, bu durumun da sınırlı test ortamlarından müşterilere hizmet veren daha geniş kapsamlı uygulamalara geçişi karmaşıklaştırdığını ifade ediyor.

Gerçek kullanımdaki zorluklar

Veri ve yönetişim kurumlar için iki ana zorluğu oluştururken, tüketiciler ise araçları etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmekle ilgili farklı bir güçlükle karşı karşıya kalıyor. Nakache, sistemlere verilen yetersiz veya belirsiz komutlar (prompts) nedeniyle birçok kullanıcının halen arzuladığı sonuçları almakta zorlandığını açıklıyor. İş süreçlerini otomatikleştirebilen ajan tabanlı platformların ortaya çıkmasıyla birlikte bu zorluk daha da artıyor; zira kullanıcının artık yalnızca soru sormayı değil, iş akışlarını nasıl tasarlayacağını da anlaması gerekiyor.

xdvfgb
Google, pratik becerilere ve yerel kapasitenin geliştirilmesine odaklanan 15 milyon dolarlık bir girişimle yarım milyon kişiyi eğitmeyi hedefliyor. (Shutterstock)

Nakache’ye göre Google bu nedenle yapay zekâyı her zaman ayrı bir araç olarak sunmak yerine, bireylerin ve şirketlerin halihazırda kullandığı ürünlerin içine entegre etmeye çalışıyor. Nakache, reklam verenin kreatif materyalleri ve iş hedeflerini sisteme sunmasıyla kampanyaların Google ürünleri genelinde dağıtımını otomatik olarak üstlenen ‘Performance Max’ reklam aracını buna örnek gösteriyor. Nakache’nin aktardığına göre şirket, bu aracı kullananlarda küresel çapta satışların yüzde 14 ila 20 arasında arttığını bölgede de gözlemledi.

Beceri açığı

Nakache, dijital beceri açığının yeni bir konu olmadığını, ancak gelişmiş kabiliyetleri ve kullanımına bağlı risklerin yanı sıra geleneksel dijital bilginin ötesine geçen becerilere duyulan ihtiyaç nedeniyle yapay zekâ ile birlikte daha büyük bir önem kazandığını düşünüyor.

Google, 2018 yılında başlatılan ‘Maharat min Google’ programından bu yana bölgede üç milyondan fazla kişiye dijital beceri eğitimi verdiğini belirtiyor. Şirket ayrıca, hükümet kurumları, üniversiteler ve iş kuluçka merkezlerinin de aralarında bulunduğu yerel ortaklarla iş birliği içinde, Ortadoğu ve Kuzey Afrika’da yarım milyon kişiyi eğitmek amacıyla ‘MENA AI Opportunity Initiative’ kapsamında 15 milyon dolar tahsis etti.

Ancak Nakache, başarının yalnızca eğitilen kişi sayısı veya verilen sertifikalarla değerlendirilmemesi, katılımcıların öğrendiklerini pratik olarak uygulama kapasitelerini de kapsaması gerektiğinin altını çiziyor. Bu doğrultuda söz konusu girişim; öğrencileri, kamu çalışanlarını ve girişimcileri içeren çeşitli kesimleri hedefliyor. Bölgedeki yapay zekâ kullanım oranlarının yüksek olmasına rağmen Nakache, bazı ülkelerin küresel yetenekleri çekmeyi başarmasına karşın en büyük açığın halen teknolojileri inşa etme ve bunları kurumlar içine entegre etme noktasında ihtiyaç duyulan yetkinliklerde yattığını değerlendiriyor.

Araştırma davranışındaki değişim

Yapay zekânın etkisi, Google’ın en eski ve en büyük ürünlerinden biri olan arama motoruna da uzanıyor. Nakache, günlük aramaların yüzde 15’inin şirketin daha önce karşılaşmadığı sorgulardan oluştuğunu, bunun da kullanıcı davranışlarındaki sürekli değişimi yansıttığını belirtiyor.

cdfvrgt
Ortadoğu ve Kuzey Afrika bölgesi, Gemini kullanımında dünya çapında en üst sıralarda yer alıyor. (Reuters)

Yapay zekânın arama deneyimine entegre edilmesiyle birlikte, şirketin verilerine göre AI Overviews özelliğinin aylık aktif kullanıcı sayısı yaklaşık 2,5 milyara ulaşırken, AI Mode hizmetinde ise bu sayı bir milyar seviyesinde gerçekleşti.

Sorguların yapısı da değişim gösteriyor. Zira AI Mode üzerinden yöneltilen sorular geleneksel aramaya kıyasla ortalama yaklaşık üç kat daha uzun olurken, her altı sorgudan biri metin sınırlarını aşarak görsel veya diğer etkileşim biçimlerine dönüşüyor.

Dijital dolandırıcılıkla mücadele

Nakache, siber dolandırıcılığın bu teknolojinin ortaya çıkışından önceye dayanmasına rağmen yapay zekânın dijital tehdit tablosunu değiştirdiğini kabul ederken, şirketin yapay zekâyı kötü niyetli faaliyetlere karşı ana savunma araçlarından biri olarak da kullandığını vurguluyor.

Sunduğu verilere göre şirketin teknolojileri, geçen yıl yaklaşık sekiz milyar zararlı reklamın ve kötü niyetli aktörlerle bağlantılı yaklaşık 25 milyon hesabın engellenmesine veya kaldırılmasına yardımcı oldu.

Google, yapay zekâ ile üretilen içeriklerle mücadele etmek amacıyla Time dergisi tarafından 2026’nın en iyi buluşları arasında gösterilen ‘SynthID’ teknolojisini geliştirdi. Bu teknoloji, kalitesini etkilemeden yapay zekâ tarafından oluşturulan metin, görsel, video ve ses içeriklerine gözle görülmeyen dijital filigranlar yerleştirilmesine olanak tanıyor.

sdervgrb
Anthony Nakache, bölgenin 2030 yılına kadar elde edeceği başarının, teknolojileri sadece kullanmakla değil, yerel teknolojiler geliştirip bunları dünya çapında ihraç etme kabiliyetiyle ölçüleceğini düşünüyor. (Adobe)

Şirket verilerine göre bu teknoloji; 180 milyardan fazla görsel ve videoyu işaretlemenin yanı sıra 240 bin yıla eşdeğer ses içeriğinde kullanıldı. İçerik doğrulama araçları günlük yaklaşık bir milyon talebi işlerken, teknolojinin kullanımı OpenAI, Nvidia ve Apple’ın da aralarında bulunduğu şirketleri kapsayacak şekilde genişletildi.

Söz konusu araçlar, teknolojiyi destekleyen içeriklerdeki dijital filigranların varlığını doğrulamaya yardımcı oluyor; ancak bu durum yapay zekâ ile üretilen tüm materyallerin tespit edilebileceği anlamına gelmiyor. Nakache; dolandırıcılık ve yapay içeriklerle mücadelenin tek bir şirket tarafından yürütülemeyeceğini, hükümetlerin, düzenleyici kurumların, akademik çevrelerin ve özel sektörün iş birliğini gerektirdiğini vurguluyor.

2030 testi

2030 yılına yaklaşırken Nakache, bölgenin yapay zekâdaki başarısının yalnızca kullanım oranları ve yatırımlarla ölçülmeyeceğini; kendine özgü teknolojiler geliştirme ve küresel pazarlara ulaşma kapasitesiyle belirleneceğini düşünüyor.

Yeteneklerin bölgeye çekilmesini tüketimden üretime geçişin en önemli unsurlarından biri olarak gören Nakache; Suudi Arabistan, BAE ve Katar’ın halihazırda Arapça dil modelleri geliştirmek üzere çalıştığını, ancak bunun başarılabileceklerin sadece bir başlangıcını temsil ettiğini belirtiyor.

Bölge sınırları dışında da Arapça konuşan nüfusun yaygın olmasının yerel olarak geliştirilen çözümler için daha geniş bir pazar sunduğunu ifade eden Nakache, altyapı, politikalar, yatırımlar ve yetkinliklerin bir araya gelmesinin küresel ölçekte teknolojilerin geliştirilmesini destekleyebileceğini dile getiriyor.

Ona göre 2030’a gelindiğinde asıl sınav; bölgenin başkaları tarafından geliştirilen çözümleri kullanmakla veya bunları kendi ihtiyaçlarına uyarlamakla yetinmeyip, kendi pazarlarından doğan ve dünya genelindeki kullanıcılara ulaşan teknolojiler üretmesinde yatıyor.


Apple "çamaşır katlayabilen" robot geliştiriyor

Apple genel merkezinde düzenlenen bir etkinlikte, iPhone'ları parçalayan Liam adlı robot sergileniyor (Reuters/Stephan Lam)
Apple genel merkezinde düzenlenen bir etkinlikte, iPhone'ları parçalayan Liam adlı robot sergileniyor (Reuters/Stephan Lam)
TT

Apple "çamaşır katlayabilen" robot geliştiriyor

Apple genel merkezinde düzenlenen bir etkinlikte, iPhone'ları parçalayan Liam adlı robot sergileniyor (Reuters/Stephan Lam)
Apple genel merkezinde düzenlenen bir etkinlikte, iPhone'ları parçalayan Liam adlı robot sergileniyor (Reuters/Stephan Lam)

Apple'ın, çamaşır katlayabilen iddialı bir makine de dahil bir dizi yeni ev robotu üzerinde çalıştığı bildiriliyor.

The Information'ın haberine göre iPhone üreticisinin araştırdığı diğer robotik konseptler arasında, kullanıcıları odadan odaya takip eden tekerlekli bir robot ve iç mekanda uçabilen bir cihaz da var.

Bu deneysel ürünlerin halka sunulacağına dair herhangi bir işaret yok ancak söylentilere konu olan cihazlardan biri, Apple'ın kısa süre önce tanıttığı HomeView merkezinin yeni nesil bir versiyonu.

HomeView Ultra veya HomeView Max prototipi, 9 inçlik bir ekrana ve dönebilen bir robotik kola sahip.

Habere göre robot, mevcut tasarımındaki kamera ve sensörler sayesinde "çevresini tam olarak algılayıp kendi başına hareket edebiliyor; biri odaya girdiğinde ışıkları açabiliyor, hatta belki bir kediye masadan inmesini söylemeye bile çalışabiliyor".

xdvfbgh
Apple, HomeView cihazının daha büyük ve robotik bir versiyonu üzerinde çalışıyor (David Phelan/The Independent)

The Independent cevap hakkı için Apple'la temasa geçti ancak şirket genellikle piyasaya sürülmemiş ürünler hakkında yorum yapmıyor.

Eski Apple CEO'su Tim Cook, şirketin birkaç yeni kategoride ürün piyasaya sürmeyi planladığının sinyalini geçen yıl vermişti.

Cook, bütün çalışanların katıldığı toplantıda, "Henüz hakkında konuşamayacağım ürün yelpazesi gerçekten muhteşem arkadaşlar. Muhteşem" demişti.

Bazılarını yakında göreceksiniz. Bazıları ise daha sonra gelecek. Ama göreceğiniz çok şey var.

Apple geçmişte de iddialı projeleri rafa kaldırmıştı. Bunların en dikkat çekeni, Project Titan kapsamında geliştirdiği sürücüsüz elektrikli araçtı.

Bu araba üzerinde 10 yıl boyunca çalışan ABD'li teknoloji devinin, nihayetinde 2024'te projeyi iptal etmeden önce araştırma ve geliştirmeye 10 milyar doların üzerinde harcama yaptığı bildirilmişti.

Apple halihazırda birkaç çalışan robot tasarlayıp üretse de bunlar yalnızca şirket içi kullanıma sunuldu.

Bunlardan ilki Liam, kullanım ömrü dolmuş iPhone'ları parçalara ayırıp geleneksel geri dönüşüm yöntemlerinde genellikle gözden kaçan değerli malzemeleri kurtarmak üzere tasarlanmış 29 kollu bir robotik sistemdi.

Liam'ın tanıtılmasından iki yıl sonra, 2018'de Apple, onun halefi Daisy'yi tanıttı. Yeni robot, daha fazla iPhone modelini parçalara ayırabiliyor ve saatte 200 cihaza varan işleme kapasitesine sahip.

Independent Türkçe


OpenAI'dan veri merkezlerine yönelik nefreti azaltmak için isim değişikliği

Fotoğraf: Reuters
Fotoğraf: Reuters
TT

OpenAI'dan veri merkezlerine yönelik nefreti azaltmak için isim değişikliği

Fotoğraf: Reuters
Fotoğraf: Reuters

OpenAI, veri merkezlerine duyulan nefreti azaltmaya yönelik kapsamlı bir planın parçası olarak bu merkezlere yeni bir ad vereceğini açıkladı.

Axios'un haberine göre şirket, yapay zekaya karşı giderek artan tepkilere yanıt vermek için bir politika ve halkla ilişkiler hamlesi başlatıyor. Bu adım, özellikle veri merkezlerine yönelik kamuoyu tepkilerinin arttığı ve ABD'yle diğer ülkelerdeki kanun koyucuların bu endişeleri giderek daha fazla dile getirdiği bir döneme denk geliyor.

OpenAI'ın bu yeni girişimi, ABD'de Demokratların Temsilciler Meclisi'nde çoğunluğu kazanmasının beklendiği ara seçimlerin ve bu seçimlerin hemen ardından yaşanacak 2028 başkanlık seçimi sürecinin başladığı bir döneme denk geliyor.

ChatGPT'nin geliştiricisi, özellikle Donald Trump'ın Beyaz Saray'ının yapay zeka düzenlemeleri konusunda sergilediği epey olumlu yaklaşım göz önüne alındığında, bu değişimlerden zarar görmemeyi sağlamayı umuyor. OpenAI ve Meta gibi büyük teknoloji şirketleri, Trump'ın ikinci kez seçilmesinden bu yana kendisiyle yakın ilişkiler içinde oldu. Ancak sektör, ABD'de güç dengelerinin değişmesinin, yeni denetimler ve baskılar getirebileceğinden endişe ediyor.

OpenAI'ın planları arasında belki de en dikkat çekicisi, "veri merkezleri" terimini "yapay zeka hesaplama kampüsleri" diye yeniden adlandırmak. Veri merkezleri kamuoyunda ciddi bir endişe kaynağı haline geldi. Hatta bazı adaylar ara seçim kampanyalarında bu tesislerin geleceğini tartışma konusu yaptı. Bu siyasi endişe, hem Cumhuriyetçi hem de Demokrat siyasetçiler arasında karşılık buluyor.

OpenAI, tesisleri yeniden adlandırarak bunların yerel topluluklara sağlayabileceği faydaları vurgulamayı amaçlıyor. OpenAI'ın küresel ilişkilerden sorumlu üst düzey yöneticisi Chris Lehane, Axios'a, "Yerel topluluklar şirketleri mesul tutmalı ve onlardan hesap sormalı. Böylece bu projelerden gerçekten büyük fayda sağladıklarından emin olmalılar" diye konuştu.

Haberde, şirketin bu isim değişikliğinin tartışma yaratacağını bilerek hareket ettiği belirtiliyor. Ancak OpenAI, bu hamlenin insanları şaşırtarak tartışmaların odağını değiştirmesini umuyor. Şirket böylece büyük veri merkezlerinin gürültüsü, çevreye verdiği rahatsızlık ve su tüketimi hakkındaki şikayetlerin geri planda kalmasını hedefliyor.

Habere göre OpenAI, şirketlerin yeni sistemler geliştirme hızını sınırlamaya yönelik zorunlu güvenlik önlemleri olan "hız sınırları" konusundaki tartışmaları da teşvik edecek. Axios’un haberine göre şirket ayrıca teknolojinin sağladığı ekonomik faydaların ve yapay zekaya ilişkin düzenlemelerin geliştirilmesinde uluslararası işbirliğinin öneminin altını çizecek.

Independent Türkçe