Yapay zekâ, makine öğrenmesi, görüntü işleme teknikleri, TrueSight… Büyük toplum kesimlerinin yakın zamanlara dek varlıklarından haberdar bile olmadığı bu kavramlar artık gündelik hayatımızın her alanında duyulur, kullanılır oldu… Pandemiyle birlikte kendini iyice belirgin hale getiren teknolojik değişim ve gelişim, bu kavramlarla şekilleniyor…
Kurucu ortağı olduğu SİMTEK Simülasyon Teknolojileri firmasıyla bu alanlarda yıllardır büyük bir özveriyle çalışan ve oldukça önemli mesafeler kateden Gül Meltem Kulalı, sektörlerinin temel kavramlarını, pandemi sürecinin kendi alanlarındaki yansımalarını GasteTECH‘e anlattı…
Mehmet Yücel
∎ Yapay zekâ gündelik hayatımızın her alanında kullanılan bir kavram artık… Gerçi tanımları pek seven bir toplum değiliz ama isterseniz yine de kısa bir tanımla yola çıkalım, nedir yapay zekâ?
Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya makinenin sağlanan örneklerden ve deneyimlerden öğrenmesi ve bu sayede bir insanın gerçekleştirebileceği işlevleri yerine getirme becerisi elde etmesidir. Bunların hepsi bilgisayar yazılımı, algoritma. Örnek vermek gerekirse nesneleri tanımak, dili anlamak ve yanıt vermek, karar vermek, problem çözmek, araba kullanmak gibi.
∎ Daha çok hangi alanlarda yoğunlaşıyor, teknolojik gelişim açısından getirdikleri neler? Neden önemli?
Yapay zekâ ile hızlı karar vermek ve karmaşık problemleri çözmek mümkün olabiliyor. Bu durum yeni keşiflerin önünü açan çok önemli bir imkân. Uygulamalarda kullanıldığında iş sırasında daha az hata yapılmasını sağlayan, 7/24 çalışabilen, insanların çalışmasının riskli ya da sıkıcı olduğu yerlerde kullanıldığında işleri kolaylaştıran yöntemler geliştirmeyi mümkün kılıyor.
Yapay zekânın alt kümesi
∎ Son dönemlerde sıkça kullanılan kavramlardan biri de makine öğrenmesi… Makine öğrenmesi dendiğinde ne anlıyoruz?
Bilgisayar mühendisleri, istatistikçiler, matematikçiler ve elektrik mühendisleri tarafından geliştirilen çok disiplinli bir alan olduğu için, makine öğreniminin üzerinde genel olarak kabul edilmiş tek bir tanım yok. Ancak çoğu uzman, makine öğreniminin temel amacının, verilerdeki anlamlı kalıpların otomatik olarak algılanması için ilkeler geliştirmek olduğu konusunda hemfikir. Yapay zekânın bir alt kümesi olarak nitelendirebiliriz. Yapay zekâ, temel olarak “zekâ” ya da “tüm bu kavramların genel teknolojisi”, makine öğrenimi de onu destekleyen, matematiksel yöntemlerden biri.
∎ Bu kapsamda “görüntü işleme teknikleri” kavramı da öne çıkıyor… Yapay zekâ ve makine öğrenmesi bağlamında görüntü işleme tekniklerinde nasıl bir değişim ve gelişim yaşanıyor?
Görüntü işleme, bir görüntüyü iyileştirmek veya ondan bilgi çıkarmak için üzerinde çalışmak anlamını taşıyor. Yapay zekâ ve makine öğrenmesi kullanımı, hem veri işleme hızını hem de sonucun doğruluğunu artıran yöntemler. Nesne tanıma, yüz tanıma, takip etme gibi işler makine öğrenmesi sayesinde yapılabilir hale geldi.
TrueSight’ın dünyada benzeri yok
∎ Son dönemlerde “TrueSight” adını çokça duyuyoruz… Bu ürün neyi ifade ediyor, kullanım alanları nereler?
TrueSight içerisinde eğitim, nesne tespit, analiz ve görüntüleme modüllerinin bulunduğu bir sistem çözümü. TrueSight eğitim modülü, makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak üreticiler tarafından çizilen 3 boyutlu nesne modellerinden nesnelerin öğrenilmesini sağlıyor. Görüntü işleme modülü, kameradan elde edilen görüntü üzerinde nesneyi belirleyerek nesne ile 3 boyutlu modeli örtüştürüyor. Görüntüleme modülü ile 3 boyutlu model ve nesne örtüştürülerek gösteriliyor. Analiz modülü, 3 boyutlu modelde bulunan özelliklerin üründe olup olmadığını kontrol ediyor. Eğer 3 boyutlu modeldeki parçalar ürün üzerinde bulunmuyorsa veya ürün hatalı üretilmişse hatalar işaretlenerek arayüz vasıtasıyla kullanıcıya gösteriliyor ve görüntü kayıt altına alınıyor.
TrueSight’ın yeteneklerini; üreticilerin tasarladığı 3 boyutlu modellerdeki parçalar ile ürünün parçalarının karşılaştırılması ve hatalı parçaların arayüz üzerinde gösterilmesi olarak özetleyebiliriz. Dünyada şu anda bu kabiliyette bir ürün yok.
∎ Hangi alanlarda uygulanabilir?
Otomotiv, havacılık ve ilgili alt sektörlerde kullanımı mümkün. Örneğin bir kalıbı ele alalım… Üreticinin hazırlamış olduğu 3 boyutlu modeller ile üretilen kalıbın, karkasın, nesnenin, otomobil veya otobüs parçasının kıyaslanması sağlanabilir. Bazen ürünler bizim tahmin etmediğimiz bazı işler için de kullanılabiliyor. Ürünün kıyaslama kabiliyetinden farklı şekillerde yararlanabilecek kurumlar da olacaktır.
“Değişim her zaman pozitif karşılanmayabiliyor. Bütçe ayrılması gerekiyor, zaman ayrılması gerekiyor. Pandemi bazı değişiklilerin hızlı yapılmasını sağladı fakat bunlar az miktarda ürün veya çalışma için geçerli.”
Büyük ilerleme pandemi sonrasında
∎ Pandemi öncesinde “Gelecek sandığımızdan daha hızlı gelecek” sözünü zaten duymaya başlamıştık… Pandemi, bu süreci iyice kısalttı. “Yarın artık bugün” diyebilir miyiz? Günümüzdeki teknolojik gelişmeleri nasıl okumalıyız?
Değişim her zaman pozitif karşılanmayabiliyor. Bütçe ayrılması gerekiyor, zaman ayrılması gerekiyor. İnsanlar bazen işlerinin devamı konusunda endişeye kapılabiliyor. İşler, var olan şekliyle de devam edebildiği için bu tür değişimler ötelenebiliyor. Pandemi bazı değişiklilerin hızlı yapılmasını sağladı fakat bunlar az miktarda ürün veya çalışma için geçerli. Pandemi ne yazık ki bazı yatırımlarda ciddi tıkanmalara, şirketlerin teknolojik yatırımlarını ertelemesine yol açtı yol açtı. Firmalar önlerini göremediği için bazı yatırımlar ötelendi, başlaması gereken işler geri çekildi. Ortada teknolojik olarak bir yerden bir yere zıplamamızı sağlayan bir durum yok. Hatta tam tersi, ilerleme yavaşladı çünkü işler yavaşladı. Başka kaygılar öne geçti. Aslında pandemi kontrol altına alındığında, gerçek bir normalleşme olduğunda, işler yoluna girdiğinde daha büyük ilerleme bekliyoruz.
∎ Yaşanan teknolojik değişim sürecini Endüstri 4.0 ve pandemi ile birlikte değerlendirdiğimizde neler söylenebilir?
Pandemi, Endüstri 4.0’ın altını çizdi, önemini belirginleştirdi. Gerekliliğini bize çok güzel şekilde hissettirdi. Endüstri 4.0 bir lüks değil, yapılması gereken işler listesi…
“Yapay zekâ pazarının büyüklüğünün 2027 yılına kadar 266,92 milyar dolara ulaşması bekleniyor.”
∎ Ülkemizdeki bu konulara yaklaşımı nasıl değerlendiriyorsunuz? Umutlanabilir miyiz?
Fortune Business Insight verilerine göre küresel yapay zekâ pazarı büyüklüğü 2019 yılında 27,23 milyar dolar. 2027 yılına kadar pazarın 266,92 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Türkiye’nin 2018’deki bilişim ve telekom sektör büyüklüğü 27,4 milyar dolar. Beş yılda 130 milyar dolar olması bekleniyor. Telekom sektörünün payının büyük olduğunu düşünürsek tüm bilişim işlerinin 5 ile 10 milyar dolar arasında olabileceğini tahmin edebiliriz. Ülkemizde bu pazara henüz çok küçük bir pay ayrıldığı gerçek.
“2030 yılına kadar iş dünyamızdaki 21,1 milyon kişinin becerilerinin mevcut işlerinde çalışırken teknolojiye göre güncellenmesi gerekecek.”
∎ Kamu ve özel sektör dünyamız bu gelişmeleri nasıl okuyor?
Ülkemizde 2030 yılına kadar otomasyon ve dijitalleşmenin etkisiyle 7,6 milyon kişi işini kaybedilebilir. Buna paralel olarak 8, 9 milyon kişi için de yeni iş imkânı açılabilir. Bu değişimi mümkün kılabilmek için, iş dünyamızdaki 21,1 milyon kişinin becerilerinin mevcut işlerinde çalışırken teknolojiye göre güncellenmesi gerekecek. Dijitalleşme, dijital dönüşüm dediğimiz süreci hep birlikte iyi çalışmamız, planlamamız ve gerçekleştirmemiz gerekiyor. Çoğu kişi bu konuyu takip ediyor, bilgi edinmeye çalışıyor. Doğru ve nitelikli bilgiye ulaşmak kritik önemde. Çünkü bilgi kirliliği hayli yüksek bir oranda. Ayrıca kaynak ayırmak gerekiyor. Kaynak ayırmak sadece bütçeden ibaret değil. Vakit, çaba, deneme, tekrar deneme, kültür değişimine ayak uydurma gibi maddi ve manevi pek çok şeyi içeriyor.
Onuncu yılımızı devirmek üzereyiz
∎ Biraz SİMTEK’i anlatır mısınız? Sektörde kaçıncı yılınız? Yola nasıl çıktınız, neler yaptınız, SİMTEK şimdi hangi noktada?
SİMTEK, Endüstri 4.0 kapsamında dijital dönüşüm çözümleri üreten, tüm kurumlara artırılmış gerçeklik, makine öğrenmesi, görüntü işleme, sanal gerçeklik alanlarında milli sermaye ile destek veren bir firma. 10. yılımızı devirmek üzereyiz. Tamamen yerli imkânlarla kurulduk. Şu anda da faaliyetlerimizi bu yönde devam ettiriyoruz. Ar-Ge çalışmalarımız, sahip olduğumuz bilgi derinliği ve ekibimiz SİMTEK’in en önemli dayanakları. Ar-Ge devamlı işlerimizden biri, zaman zaman zorlayıcı olabiliyor ama güzel sonuçlar elde etmek ciddi bir motivasyon sağlıyor. SİMTEK dünya çapında yetenek geliştirmiş bir firma. Bu yeteneklerimizi daha fazla yerli ve yabancı firmaya, daha fazla sektöre ulaştırmayı hedefliyoruz.
∎ Ağırlıklı olarak hizmet verdiğiniz sektörler hangileri?
Başta savunma sanayii, havacılık, otomotiv ve beyaz eşya endüstrisi olmak üzere birçok sektöre dijitalleşme çözümlerimizi sunuyoruz.
∎ Projelerinizin özellikleri neler? Şu an hangi projeler üzerinde yoğunlaşıyorsunuz?
Artırılmış gerçeklik… Yani nesne tespiti, takibi, nesnenin anlaşılması en çok çalıştığımız konular arasında. Bu konularda farklı yöntemler, algoritmalar geliştirmeye çalışıyoruz. Bu algoritmaların kullanıldığı farklı ürünler, kullanım durumları üzerinde çalışıyoruz. Bakım, kalite kontrol, dış dünyada artırılmış gerçeklik kullanımı, uzaktan bakım desteği alanlarındaki ürünlerimize ek özellikler kazandırmaya çalışıyoruz.
Gül Meltem Kulalı kimdir?
Hacettepe Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü’nü 1997’de bitirdi. Yüksek lisansını 2002 yılında ODTÜ Elektrik-Elektronik Mühendisliği’nde tamamladı. Tez konusu olarak “yılansı robotlar için akıllı yürüyüş algoritması” üzerinde çalıştı. 1998-2011 yılları arasında HAVELSAN’da görev yaptı. 2002 yılında IEEE International Conference on Robotics and Automation’da yayınlanmış bir makalesi bulunuyor. Yaklaşık 25 yıldır yapay zekâ, makine öğrenmesi, görüntü işleme konularında çalışıyor. Kulalı, halen 2011 yılında kurduğu SİMTEK Simülasyon Teknolojileri’nin Genel Müdürü olarak çalışmalarını sürdürüyor.
