Yapay zeka süneyle mücadelede yüzde 100'e yakın başarı sağladı

Fotoğraf: AA
Fotoğraf: AA
TT

Yapay zeka süneyle mücadelede yüzde 100'e yakın başarı sağladı

Fotoğraf: AA
Fotoğraf: AA

Zirai Mücadele Merkez Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü Bitki Zararlıları Bölümü'nde araştırmacı olarak görev yapan ziraat yüksek mühendisi Dr. Numan Ertuğrul Babaroğlu, süneyle mücadele için geliştirilen yapay zeka destekli tahmin uyarı sisteminin yüzde 99,6 oranında başarılı olduğunu ifade etti.

Türkiye için stratejik öneme sahip tahıllarda kalite ve verimi olumsuz etkileyen zararlıların başında, yaklaşık 1 santim boyunda, toprak renginde ve yassı vücutlu bir böcek olan süne geliyor. Mart ve nisan aylarında havaların ısınmasıyla hububat tarlalarına göç eden süneler için en aktif oldukları dönem başlıyor.

Tarım ve Orman Bakanlığı verilerine göre süneyle mücadele edilen alan büyüklüğü 2019'da 8 milyon 501 bin, 2020'de 9 milyon 720 bin, 2021'de 6 milyon 49 bin, 2022'de 8 milyon 381 bin ve 2023'te 5 milyon 716 bin dekar oldu. Bakanlık, süneyle mücadelede kimyasal ve biyolojik yöntemler kullanırken son dönemde yapay zeka destekli tahmin uyarı sistemi gibi ileri teknoloji yöntemlerinden de faydalanıyor.

AA muhabirinin sorularını yanıtlayan Babaroğlu, süneyle mücadele edilmediğinde ürünün tamamının kaybedilebileceğini, bu nedenle karar destek sistemlerinin hem bitki sağlığı hem de ekonomi açısından önemli bir rol oynadığını söyledi.

Türkiye'nin süneyle mücadelesinin 1928 yılında başladığını, bu ilk dönemlerde sünelerin çiftçi tarafından elle toplanarak devlete satıldığını anlatan Babaroğlu, "Günümüze gelene kadar arada farklı dönemler var. Elle toplama, kışlakların yakılması, uçakla ilaçlama, yer aletleriyle ilaçlama şeklinde devam etti. Günümüzde de artık yapay zeka tabanlı bir süne tahmin uyarı sistemi geliştirdik. Verileri veriyorsunuz, sistem size ne yapmanız gerektiğini söylüyor. Sünenin salgın yapıp yapmayacağını tahmin ediyor. Uyarıları gerekli taraflara ileterek tedbirlerimizi alıyoruz, sünenin oluşturacağı zararı bertaraf ediyoruz." dedi.

- "Bilgileri çiftçiye bir cep telefonuyla bildiriyor"

Tarım ve Orman Bakanlığı Tarımsal Araştırmalar ve Politikalar Genel Müdürlüğü (TAGEM) Zirai Mücadele Merkez Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü liderliğinde yürütülen projelerle, ilk olarak tahmin uyarı sisteminin süne mücadelesinde uygulanabilirliğinin ortaya konulduğunu dile getiren Babaroğlu, sonrasında Gıda Kontrol Genel Müdürlüğü, TAGEM Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı ve Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğünün eş güdümüyle bir yazılım geliştirildiğini söyledi.

Karar destek sisteminin tahminlerdeki doğruluk oranının yüzde 99,6 olduğuna dikkati çeken Babaroğlu, şöyle konuştu:

Sistem sünenin salgın yapıp yapmayacağını, yapacaksa nerelerde yapacağını, salgının şiddetini, ne zaman mücadele etmemiz gerektiğini, ilaçlamaya dair bilgileri çiftçiye cep telefonuyla bildiriyor. Aynı şekilde 2 yıl önceden salgın olup olmayacağını tahmin edebiliyor ve '2 yıl sonra salgın olabilir, ona göre çiftçinizi, piyasanızı ayarlayın, ilacınızı bulundurun.' diyor. Sistem her gece 23.00'e kadar meteorolojik verilerle sünenin biyolojisine, fizyolojisine ve buğdayın fenolojisine ait verileri değerlendiriyor. Her gün 16 bin 700 veriyi işleyerek gelecek bir haftayla ilgili tahminler sunuyor.

- Çiftçiler yapay zeka destekli süne tahmin sistemini nasıl kullanacak?

Sistemin halihazırda Konya, Ankara, Kırşehir ve Aksaray'da toplam 15 milyon dekar alanda uygulamada olduğunu belirten Babaroğlu, bu 4 ili, buğday ekiminin çok yoğun olması ve süne tehdidi altında bulunmaları nedeniyle seçtiklerini dile getirdi.

Babaroğlu, çiftçilerin tahmin uyarı sistemini nasıl kullandığını şöyle anlattı:

Arama motoruna süne tahmin uyarı sistemi yazdığımızda sistem karşımıza çıkar. Bu çıkan sayfada tahminler sekmesi var. Bunun altında kışlak durum tahmini, salgın tahmini, ilaçlama zaman tahmini ve ilaçlama kararı tahminleri sekmeleri var. Bu sekmelerin altında sorgulama yapılabilmekte. Örneğin Ankara Bala'daki çiftçi, kendi ilçesindeki sekmeye girip 'bul' dediği zaman orada salgın olup olmayacağını görebiliyor. Ayrıca ilaçlama kararı sekmesi altında tarlasına girip gerekli sayımları yaptığında ilaçlama yapıp yapmaması gerektiğini sistem ona söylüyor. Hangi ilaçları kullanacağı yine orada var. İlaçlama için uygun koşulların olup olmadığı yine aynı sayfada bulunabiliyor.

Babaroğlu, sistemin daha az eleman ve maddi yükle süneyle mücadele imkanı sunduğunu, ayrıca pestisit kullanım zamanı ve miktarıyla ilgili önerileri sayesinde de tarım ilaçlarının yerinde ve zamanında kullanılmasını sağlayarak çevre kirliliğini önlediğini ifade etti.

- "Tarım 5.0 ile süne tahmin sistemi geliştirilmeye devam edecek"

Yakın gelecekte yapay zeka destekli süne tahmin sisteminin Orta Anadolu'da bir takvim çerçevesinde tüm illerde uygulamaya konulacağını bildiren Babaroğlu, sonrasında sistemi ülke çapında yaygınlaştırmayı planladıklarını söyledi.

Yapay zeka destekli tahmin uyarı sistemini yeni teknolojilere adapte ederek geliştirmeyi sürdüreceklerini belirten Babaroğlu, şunları kaydetti:

İnsanımızın temel besin maddesi buğday. Yokluğu büyük zararlara, kıtlıklara neden olur. Elma olmazsa, domates olmazsa o yıl 'Elma yok, domates yok.' deriz. Buğday olmazsa kıtlık olur. O nedenle buğdayımızı mutlaka korumalıyız. Biz süne tahmin uyarı sistemini tarım 4.0 ile geliştirdik. Şu anda tarım 5.0 var. Şimdi sisteme girilen verileri tamamen insandan bağımsız hale getirebilmek için TÜBİTAK kaynaklı bir proje aldık. Görüntü işleme teknikleriyle beraber sistemi daha da modernize edip, daha da geliştireceğiz.



Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
TT

Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)

Google, kuantum bilgisayarların 2029'a kadar şifreli sistemleri ele geçirebileceği uyarısında bulundu.

Alphabet'in sahibi olduğu şirketin internet sitesindeki blog paylaşımında, kuantum bilgisayarların 2020'lerin sonuna kadar "mevcut şifreleme standartları için ciddi bir tehdit oluşturacağı" belirtildi.

Teknoloji devinin çarşamba günkü paylaşımında şu ifadelere yer verildi:

Bilgilerin gizli ve güvenli tutulması için kullanılan mevcut şifreleme sistemleri, önümüzdeki yıllarda büyük ölçekli bir kuantum bilgisayar tarafından kolayca kırılabilir. Kuantum bilgisayarlar mevcut şifreleme standartları, özellikle de dijital imzalar için ciddi bir tehdit oluşturacak.

Banka, devlet ve teknoloji hizmeti sağlayıcılarının kuantum bilgisayar korsanlarına karşı hazırlıklı olması gerektiği de vurgulandı.

Google, kendi şifreleme ve güvenlik sistemlerinin de bu tehditlere karşı güncellediğini bildirdi.

Cambridge merkezli kuantum teknolojisi şirketi Riverlane'in eski ürün geliştirme direktörü Leonie Mueck, depolanan gizli bilgilerin kuantum bilgisayar saldırılarına karşı korunabilmesi için uzun süredir çalışıldığını belirtiyor:

İstihbarat camiasında muhtemelen 10 yıldan fazladır bu tehdide karşı çalışmalar yapıldığını görüyoruz. Bugün gizli olarak sınıflandırılan belgelerin, 10 yıl sonra bir kuantum bilgisayarın şifresini çözemeyeceği şekilde depolanması gerekir.

Birleşik Krallık'ın (BK) siber güvenlik kurumu Ulusal Siber Güvenlik Merkezi'nden geçen yıl yapılan açıklamada, kuruluşların 2035'e kadar sistemlerini kuantum bilgisayar korsanlarına karşı daha güvenli hale getirmesi istenmişti.

BK ve ABD'deki üniversiteler, kuantum bilgisayarları son derece karmaşık matematiksel hesaplamalar yapmak için kullanıyor.

Ancak uzmanlara göre, kuantum mekaniğinin ilkeleriyle çalışan bu sistemlerin gelişmesiyle bilinen şifreleme modelleri de tehlikeye girebilir.

Teknoloji camiasında "Q Günü" diye de adlandırılan bu senaryoda, kuantum bilgisayarların mevcut tüm şifreleme sistemlerini aşarak kapsamlı siber saldırılarla küresel çapta felakete yol açabileceği öngörülüyor.

Independent Türkçe, Guardian, Gizmodo


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe