Daha fazla hava durumu tahmini: 15 günlük hava durumu İstanbul
Bizimle İletişimde Kalın

Teknoloji

Yapay zeka ve büyük veri: Google nasıl bir görev üstlendi?

Yayımlandı

üzerinde

Her gün dakikada yaklaşık 70 uçak havalanıyor. Ve bir uçağın her yerinde veri toplama amaçlı binlerce sensör bulunuyor. En çok sensör uçağın motorunda var. Oradan sağlanan veriler güvenlik anlamına geliyor.

Ayrıca koltuklarda, koridorda, havalandırma sisteminde, mutfakta, gösterge panellerinde de azımsanmayacak sayıda sensör bulunuyor.
1 saat süren bir yolculukta bu sensörler 1 terabayt veri üretiyor. Bu, bir uçağın; eski adıyla Twitter, yeni adıyla X’in bir günde ürettiğinden çok daha fazla veriyi ürettiği anlamına geliyor.

Böylece her gün havalanan 100 bin uçak; hava durumu, motor performansı, yakıt ekonomisi, yolcuların ortalama ağırlıkları, yol boyu içilen kahve sayısı gibi milyonlarca hatta milyarlarca veriyle dönüş yapıyor. Ya dünyanın diğer alanlarında toplanan veri?

Süpermarketlerde, oto yollarda, alışveriş sitelerinde, fabrikalarda, spor salonlarında, okullarda, adliye binalarında, hastanelerde. Aklın almakta zorlanacağı boyutta bir veriden bahsediyoruz.

Bilim adamlarına göre bu yıl 175 zettabayt veri üreteceğiz. Bu veriyi CD’lere aktarsak dünyanın etrafını 22 kez dolaşabiliriz ya da 1 trilyon 750 milyon adet 4K filme eşdeğer bir büyüklükten bahsediyoruz.
Dahası hayatımız her geçen gün ve anda çoğalarak, sürekli veri toplayıp iletiyor… Otonom otomobiller, mobil asistanlar, akıllı telefon, saat ve televizyonlar bu verilerin toplayıcı ve iletenleri…

Uzmanları bu büyük veri işlemeyi nasıl görüyor? 

Bernard Marr:

Mobil devrim ve sosyal medya patlaması ile birlikte elimizde aniden işleyebileceğimiz devasa miktarda veri oluştu. Bunun üzerine bulut teknolojisi gelişti; bu, verilerimizi işlemek için uzak bir veri merkezindeki bilgisayarları kullanabileceğimiz anlamına geliyordu. Evdeki bilgisayarlarımızı veya cep telefonlarımızı kullanmak zorunda değildik. Bu, modern yapay zekanın inanılmaz şeyler yapabilmesini mümkün kıldı.

Halil Aksu:

İnternete bağlı olan cihazların hepsi veri üretecek. Bu veriler o meşhur büyük veriyi oluşturuyor; terabaytlar, petabaytlar, zetabaytlar… Ve bununla eğitildi o akıllı büyük dil modelleri. Şu an bayıla bayıla kullandığımız ve aklımıza şaşkınlıkla hayranlıkla izlediğimiz o meşhur üretken yapay zeka araçları, bu verilerle, tüm dijital verilerle eğitildi.

Bir dakikalık süre içinde; 210 milyon e-posta gönderildi. 60 milyon mesaj bir başka kişiye iletildi. 5 milyon kişi Google’da arama yaptı.Bir milyon kişi Facebook’a girdi. 450 saat uzunluğunda video Youtube’a yüklendi, 5,2 milyon video izlendi. Bunca şey sadece 1 dakikada gerçekleşiyor.
Her geçen gün çoğalan bu veriye, “Big Data” yani “Büyük Veri” deniyor…

Büyük Veriyi elde etmek, depolamak ve analiz etmek çok fazla işlemci gücü gerektiriyor.

Yapay zekânın böyle hızlı gelişmesinin ikinci nedeni de işlem gücünde son dönemde kaydedilen devasa ilerleme. Ayrıca verinin bir cihaz yerine “bulutta” depolanabilmesi. Bunlara bir de çiplerin küçülmesi ve güçlenmesiyle birlikte, yapay zeka işlemlerinin akıllı telefon gibi daha küçük cihazlarla gerçekleştirilebiliyor olmasını da eklemek gerekiyor.
Büyük veri, bulut teknolojisi ve güçlü İşlemciler. İşte bu üç alandaki gelişmeler yapay zekayı baş döndürücü bir güç haline getirdi.
60 yılda klavyesi, faresi, ekranı olmayan, sadece hesaplama yapan devasa büyüklükteki bilgisayarlardan, kendi başına öğrenen küçük, kullanımı kolay makinalara geçtik.

Bilim dünyası bu yolculukta çok farklı yapay zeka çeşitlerini hayata geçirdi, yenilerini üretme çalışmalarına da devam ediyor.

Hedefte; insan zekasına benzer şekilde problem çözebilen, bilinç sahibi olanbir genel yapay zeka…

İnsan zekasını da aşan, her türlü bilişsel görevi eksiksiz yerine getirebilen bir süper yapay zeka.Ve empati kurma kabiliyetine sahip, kendine has karakteri olan bir öz-farkındalık Yapay zekası var…

Bernard Marr:

Yapay zekanın öğrenme yöntemlerinden biri de insan davranışlarını taklit etmektir. Örneğin, bir Tesla arabası insanların nasıl sürdüğünü gözlemler ve bunu taklit ederek öğrenir. Ancak en son evrim, bu araçların hepsini bir araya getiren büyük dil modelleridir. ChatGPT ve Google Gemini gibi araçlar, herkesin kullanabileceği ücretsiz hizmetler olarak yapay zekayı hayatımıza soktu. Bu araçlar sorularımızı yanıtlayabilir, metinler, görüntüler, müzik, videolar ve daha fazlasını oluşturabilir. Günümüzde bu sürekli evrim devam ediyor ve gelecekte de artarak sürecek.

Aslında şu anda yapabildiğimiz tek yapay zeka: Sınırlı .

Sınırlı yapay zeka; geçmiş verilerden öğrenme yeteneğine sahip ve kararlarını bu öğrenmelere dayanarak verir. En bilenen örneği de otonom sürüş sistemleri. Araçlar yol koşullarını değerlendirir ve daha önce kendisine öğretilen verileri hatırlayarak yeni kararlar alır. Bu sınırlı yapay zekanın ta kendisi. Sınırlı yapay zekayı bir aşama sonrasına götüren gelişme şimdiden hazır. Generative AI, yani Üretken yapay zeka.

Orkun Işıtmak:

Yapay Zeka sorumlu ve doğru kullanıldığında Ben gençliği çok pozitif yönde etkileyeceğine inanıyorum. özellikle yaratıcılık eğlence ve öğrenme alanlarında bir şey yapmak istediklerinde çok daha kolay çok daha ulaşılabilir bir şekilde yapabilecekleri bir ortam sağladığına inanıyorum

Matt Brittin:

Google’ın misyonu, dünyanın bilgilerini organize etmek ve bunu herkes için faydalı ve erişilebilir hale getirmektir ve yapay zeka bu misyonu daha da ileriye taşıyacak. Eğer konuşamıyorsanız, okuyamıyorsanız, yapay zekanın yetenekleriyle size yardımcı olabiliriz.

Üretken yapay zeka şu ana kadar bilinen ve kullanılan yapay zeka çeşitleri arasında en ileri aşama olarak kabul ediliyor. Belirli bir veri girdisini kullanarak yeni ve özgün içerikler üretilebilmesine olanak sağlıyor. Bir sanatçı inceliğinde fotoğraflar, grafikler, resimler, videolar üretebiliyor.

Yonca Dervişoğlu:

Yapay Zeka insan işbirliği ile beraber insanların potansiyelini çok daha ortaya çıkaracak ve bu gerek müzisyen olsun ilim dalında olsun iş ortamında olsun çok büyük Eee olumlu gelişmelere yol açacak bir teknoloji

Matt Brittin:

Örnek olarak, “Project Relate” adında harika bir proje var. Bu proje konuşma engelli kişilerin iletişim kurmasına yardımcı oluyor. Telefonunuzu kullanarak söylediklerinize altyazı ekleyebilirsiniz ve bu, iletişim engellerini ortadan kaldırır. Bu yüzden, insanların birbirini anlamasını sağlamak ve kendilerini ifade etmelerini kolaylaştırmak için köprüler inşa etmek, duvarlar değil, çok büyük bir fırsat.

21. yüzyılda yaşayanlar da bir devrime tanık oluyor. Yapay zeka devrimi.

John McCarthy’nin 20. yüzyılda bahsettiği düşünen, konuşan, hayatı kolaylaştıran bilgisayarlar artık hayatımızda.

Ancak her yeni teknolojide olduğu gibi destekleyenler kadar karşıtları da var. Kimileri yapay zekanın yapıcı olacağını kimileri ise yıkıcı olacağını düşünüyor.

Levent Erden:

Yapay Zeka gelip birilerinin Elinden bir şey almayacak. Ben bununla nasıl daha öteye giderim, nasıl ileriye giderim diye konuşulacağını yani ben nalbantın şimdi otomobil çıktı. Dolayısıyla kimse bana atını getirmeyecek diye ağlamanın alemi yok ehliyet almaya kalkmak lazım.

Ayşegül İldeniz:

çok heyecanlı bir şey. Teknoloji muhteşem bir gereç. Biz son 30-40 yıl içinde insanlık olarak insanlığın üçte ikisini e aşırı fakirlikten bir yukarı taşımayı başardık. Milyarlarca insan aslında o o en minimum yaşam seviyesinin bir adım üzerine çıkmayı başardılar. Bu da kısmen de olsa birçok şeyle beraber teknolojik inovasyonun eseri. O anlamda ben hep şöyle derim; teknoloj biz insanlar onunla ne yaparsak bize onu verir

Peki dünya yapay zeka konusunda dev adımlar atarken, Türkiye nerede? Uzmanlara göre Türkiye’nin büyük bir potansiyeli var…

Zafer Küçükşabanoğlu:

Şu an meşgul Türkiye’ye bir orkestrasyon gerekiyor. Yani Yapay Zeka konusunda kamunun bu görevi üstlenmesi gerekiyor. Bu işin öncüsü olmalı ve orkestrasyon şeklinde sivil toplum kuruluşlarını ve özel sektörü yönlendirmeli. Yapay Zeka eşittir veri. Veri koordinasyonu sever. Odaklarına da gençleri alması lazım. Türkiye’nin yapay zekadaki en büyük kozu bu topraklarda yaşayan 0-21 yaş arası 27 milyon genci deir biz bu gençlerimizi anlar, onlara zemin oluşturur, yapay zekaya ilgilerini, heyecan ve meraklarını önce bilgiye Daha sonra da girişimciliğe çevirebilirse Türkiye Yapay Zeka endekslerinde 10 ülke arasına girebilir.

Okumaya Devam Et
Yorum yapmak için tıklayın

Leave a Reply

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Teknoloji

NASA’da kriz: 4 bin çalışan istifa ediyor

Yayımlandı

üzerinde

medyasının yayınladığı haberlere göre, uzay ajansı ‘nın büyük bütçe kesintileri ve liderlik belirsizliği ile karşı karşıya kalması nedeniyle, 4 bine yakın çalışanı, istifa başvurusunda bulundu.

CBS News’in haberine göre, Trump yönetiminin federal harcamaları azaltma çabalarının bir parçası olan ertelenmiş istifa programı, NASA’nın çalışan sayısını yaklaşık 18 binden 14 bine düşürebilir. Ajansa göre, bu rakam normal yolla işten ayrılan yaklaşık 500 çalışanı da içeriyor.

NASA sözcüsü Cheryl Warner, ajansın operasyonlarını düzene sokmak için çalıştığı bu dönemde güvenliğin en önemli öncelik olmaya devam ettiğini söyledi. “NASA, Ay ve Mars dahil olmak üzere keşif ve inovasyonun altın çağına bağlılığını sürdürüyor” dedi.

Satın alma girişimi, Hükümet Verimliliği Bakanlığı tarafından başlatıldı ve dün gece yarısı sona erdi. NASA, ilk turda yaklaşık 870 çalışanın başvurduğunu, ikinci turda ise 3 bin çalışanın başvurduğunu açıkladı.

BÜTÇE YÜZDE 25 AZALIYOR

Toplu istifalar, kurumda artan belirsizlik ortamında gerçekleşti. Yönetimin 2026 mali yılı bütçe önerisi, NASA’nın fonunu yüzde 25 oranında keserek 24 milyar dolardan 18 milyar dolara düşürecek, bu da personel ve paydaşlar arasında endişe yarattı.

Bu kargaşaya ek olarak, ABD Başkanı Donald Trump, SpaceX kurucusu Elon Musk ile kamuoyunda yaşanan çatışmanın ardından, ajansı yönetmesi için aday gösterdiği milyarder astronot Jared Isaacman’ın adaylığını geri çekti. Ulaştırma Bakanı Sean Duffy, bu ayın başlarında geçici yönetici olarak atandı.

Okumaya Devam Et

Teknoloji

iOS 26 güncellemesi ne zaman gelecek? İOS 26 güncellemesi alabilecek ve alamayacak telefon modelleri listesi

Yayımlandı

üzerinde

Yeni sürümle birlikte bazı eski cihazlar güncelleme desteğini kaybediyor. iPhone 11 serisi, iPhone XR, iPhone XS ve daha eski modeller, iOS 26 kapsamı dışında bırakıldı. Bu cihazlar, iOS 25 ile yola devam edecek ancak yeni özelliklerden ve bazı güvenlik güncellemelerinden mahrum kalacak.

Destek dışı kalan bazı modeller:

iPhone 11, 11 Pro, 11 Pro Max

iPhone XS, XS Max

iPhone XR

iPhone X ve daha eski modeller

iPhone SE (1. ve 2. nesil)

Okumaya Devam Et

Teknoloji

İnsan genomunda gizli bir hayalet kod bulundu

Yayımlandı

üzerinde

İnsanlık, 1869’da İsviçreli hekim Friedrich Miescher’in ’yı ilk kez izole etmesinden bu yana genom biliminde muazzam bir yol kat etti. Bu yolculuğun dönüm noktalarından biri ise 1940’larda sitogenetikçi Barbara McClintock’un “zıplayan genler” olarak da bilinen hareketli öğeleri (transposable elements, TE) keşfetmesiydi.

Onlarca yıl sonra, İnsan Genomu Projesi bu öğelerin insan genomunun yüzde 45’ini oluşturduğunu ortaya koydu. Bu öğeler, milyonlarca yıl boyunca “kopyala-yapıştır” mekanizmasıyla genomda yayılmayı başarmıştı.

Şimdiyse bir grup araştırmacı, zıplayan genleri derinlemesine araştırarak insan genomunu etkileyen “hayalet kodları” ortaya çıkardı.

ÇÖP DNA’LARIN ÖNEMİ

Zıplayan gen dizileri, birbirine son derece benzediği ve sık tekrarlandığı için uzun süre “çöp DNA” olarak küçümsenmiş ve eski virüslerden kalma genetik kalıntılar olarak görülmüştü.

Son yıllarda ise bu bakış açısı değişmeye başladı. insanları artık zıplayan genlerin genom işlevi, kromozom evrimi, türleşme ve genetik çeşitlilikte önemli roller oynayabileceğini düşünüyor.

Bilim dünyasını heyecanlandıran yeni bir uluslararası araştırmada bu gizemli dizileri analiz etmek için yepyeni bir yöntem geliştirildi ve gen ifadesinden sorumlu gizli kalıplar ortaya çıkarıldı. Araştırma hakemli bilimsel dergi Science Advances’ta yayınlandı.

Kyoto Üniversitesi’nden çalışmanın ortak yazarı Fumitaka Inoue, “Genomumuz uzun zaman önce dizilendi ama pek çok bölümünün işlevi hâlâ bilinmiyor” diyerek zıplayan genlerin anlaşılmasının genetik biliminin en büyük gizemlerinden birini çözebileceğini belirtti.

YENİ BİR YAKLAŞIM

Araştırma ekibi, zıplayan genleri daha iyi anlayabilmek için onları sınıflandırmada yeni bir yaklaşım benimsedi. Geleneksel araçlar yerine, bu dizileri hem evrimsel ilişkilerine hem de primat genomundaki koruma düzeylerine göre gruplandırdılar.

Özellikle MER11 adlı bir zıplayan gen ailesine odaklanan araştırmacılar, bu dizileri MER11_G1’den G4’e kadar dört alt gruba ayırdı. G1 en eski evrimsel dizileri, G4 ise en genç olanları temsil ediyordu.

MER11 ailesine bu yeni bakış açısıyla bakan ekip, bu grupların genom içinde düzenleyici bir işlev üstlenebileceğini ortaya koydu. Yani bu diziler, özellikle insan gelişiminin erken aşamalarında gen ifadesini açıp kapayan anahtarlar gibi davranıyor olabilir.

Gen ifadesini açıp kapamak, bir genin aktifleşip pasifleşmesini kontrol etmek anlamına geliyor. Gen ifadesi açıksa gen çalışıyor demektir, yani o genin taşıdığı talimatlara göre bir protein üretilir. Gen ifadesi kapalıysa gen devre dışıdır; protein üretimi gerçekleşmez.

EN GENÇ GRUP EN GÜÇLÜ ETKİYE SAHİP

Araştırmacılar, “lentiMPRA” adı verilen özel bir teknik de kullandı. İnsan kök hücreleri ve erken dönem sinir hücreleri üzerinde 7 bin MER11 dizisi test edildi.

Sonuçlar, en genç grup olan MER11_G4’ün gen ifadesi üzerinde en güçlü etkiye sahip olduğunu gösterdi. Araştırmaya göre bu grup, gen gelişimini ve tepkisini etkileyen kısa DNA dizilerini, yani “düzenleyici motifleri” kullanıyor.

Bu grubun evrimsel geçmişini izleyen bilim insanları, kadim virüslerden miras alınan DNA dizilerinin halen primat genomunun şekillenmesinde ve işlemesinde aktif rol oynayabildiğini ortaya koydu.

İnsan genomunu anlama yolculuğu 150 yılı aşkın süredir devam etse de, her yeni buluşta şaşırtmaya devam ediyor.

Okumaya Devam Et

Çok Okunanlar