Merkezin açılışına Yeditepe Üniversitesi Kurucu ve Onursal Başkanı Bedrettin Dalan, Yeditepe Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Mehmet Durman, Yeditepe Üniversitesi Ar-Ge ve İnovasyondan Sorumlu Rektör Yardımcısı Prof. Dr. Oğuz Bayat, Fraunhofer Enstitüsü IOSB Almanya Müdürü Dr. Olaf Sauer, IIB International Institute of Business Enterprises Kurucusu Recep Tanrıkulu, IIB Türkiye Temsilcisi Doç. Dr. Faik Tanrıkulu ve Teknopark İstanbul Genel Müdür Yardımcısı Dr. Burak Keskik ile çok sayıda yerli ve yabancı konuk ve öğrenci katıldı.

Teknopark İstanbul’daki Yeditepe Üniversitesi Teknoloji Merkez Üssü uluslararası iş birlikleri ve endüstriyel Ar-Ge faaliyetlerinin merkezde yer aldığı bütüncül bir ekosistem olarak kurgulandı. Fikirden pazara uzanan yeni nesil girişimcilik modeli olan Girişim Stüdyosu ile öğrenciler, akademisyenler ve şirketlerin bir araya geldiği ortak bir üretim havuzu oluşturulması hedefleniyor. Bu ekosistemde yeni teknolojilerin geliştirilmesi, startup’ların kurulması, fon sağlayıcı kurumların sürece dahil olması ve fikirden ürüne giden tüm süreçlerin desteklenmesi amaçlanıyor. Bu yapısıyla merkez, sadece araştırma değil, aynı zamanda ticarileşme odaklı bir inovasyon platformu olmayı hedefliyor.

Dalan: Yapılan İş Birliği Türkiye için Önemli 

Yeditepe Üniversitesi Kurucu ve Onursal Başkanı Bedrettin Dalan, “Yapılan iş birliği sadece Yeditepe Üniversitesi için değil, Türkiye için de önemlidir. Fraunhofer Enstitüsü, Almanya’da ve dünyada yeni teknolojiler konusunda önde gelen bir kurumdur. Bu kurumdan alınan sertifikalar da dünyanın her yerinde kabul görmektedir. Fraunhofer Enstitüsü ile iş birliğini yapay zekâ alanında başlatıyoruz; ancak ileride diğer tüm teknoloji alanlarında da birlikte çalışma imkânımız olacak. Bu nedenle bunu Türkiye’nin teknolojik gelişimi açısından değerli bir adım olarak görüyorum. Yeditepe Üniversitesi günümüzde Ar-Ge’de uluslararası alanda tanınır bir konumdadır. Bugün de Fraunhofer Enstitüsü ile iş birliğine imza attık. Bu iş birliğiyle çok daha önemli çalışmalar gerçekleştirilecektir” dedi. 

Prof. Dr. Durman: Fikirlerin Ürünlere Dönüştüğü Çalışmalar Yapılıyor

Yeditepe Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Mehmet Durman da, “Teknopark İstanbul ile Yeditepe Üniversitesi arasında son zamanlarda güzel iş birlikleri gerçekleşiyor. Teknopark içerisinde üniversitemizin de büyük bir teknoloji üssü bulunuyor. Araştırmalarımızı geleceğe ve girişimciliğe yönelik olarak, öğrenci ve akademisyenlerin bir araya geldiği bir alanda yürütüyoruz. Merkezde, fikirlerin ürünlere dönüştüğü çalışmalar yapıyoruz. Bu süreçte Teknopark yöneticilerinin de değerli desteklerini alıyoruz” diye konuştu.

Sauer: Türkiye Bizim için Stratejik Bir Ortak 

“Türkiye bizim için stratejik bir ortak” diyen Dr. Olaf Sauer ise sözlerini şöyle sürdürdü: 

“Fraunhofer, Yeditepe Üniversitesi ve IIB çok değerli, uluslararası bir iş birliği başlattı. Yeditepe Üniversitesi, Fraunhofer Enstitüsü’yle iyi bir şekilde birbirini tamamlayan modern altyapıya, Ar-Ge kapasitesine ve fikri mülkiyet (IP) birikimine sahiptir. İş birliği kapsamında başlangıçta Türkiye’deki üretim sanayi ya da Türkiye’de faaliyet gösteren Alman şirketleri için Endüstri 4.0, Veri Yönetimi, Endüstriyel Yapay Zekâ ve dijital ikizler alanlarına odaklanacağız. Elbette iş birliği zamanla diğer alanlara da genişleyebilir. Türkiye, Asya ile Avrupa arasındaki tedarik zincirlerinde stratejik bir konuma sahiptir. Bu nedenle, dayanıklı tedarik zincirleri, üretim ve montaj kapasitelerinin yakın coğrafyalara taşınması ile robotik ve yeşil dönüşüm/döngüsel ekonomi gibi alanlarda çözümler geliştirileceğini ve uygulanacağını öngörüyoruz. Aynı zamanda üretim, montaj, malzeme akışı, lojistik ve ilgili bilişim uygulamaları alanlarında yetkinlik kazanan genç uzmanlar yetişecektir. Gelecekte ihtiyaç duyulan da tam olarak bu yetkinliklerin birleşimidir. Yeditepe Üniversitesi, bu gelişmeler doğrultusunda uluslararası bir Ar-Ge ortağı olarak konumlanabilir ve kendini daha görünür kılabilir. Profesörlerin ve araştırmacıların, örneğin üretim ve otomasyon teknolojileri alanında CIRP, IFAK, IEEE gibi bilimsel topluluklara entegre olması sayesinde Yeditepe Üniversitesi, güçlü ve ilgili yetkinliklere sahip, saygın bir Ar-Ge ortağı olarak konumunu pekiştirebilir.”

Prof. Dr. Bayat: Hedefimiz Yapay Zeka ile Küresel Açılım

Yeditepe Üniversitesi Ar-Ge ve İnovasyondan Sorumlu Rektör Yardımcısı Prof. Dr. Oğuz Bayat ise şunları söyledi:

“YZ UAM (Yapay Zeka Uygulama ve Araştırma Merkezi) ve Girişim Stüdyosu, uluslararası iş birlikleri ve endüstriyel Ar-Ge faaliyetlerinin merkezde yer aldığı bütüncül bir ekosistem olarak kurgulanmıştır. Bu yapı kapsamında, özellikle TÜBİTAK ve Avrupa Birliği projeleri yürüterek yapay zekâ alanında küresel açılım hedefliyoruz. Aynı zamanda teknoloji ve eğitim transferi odaklı çalışmalar yapılacaktır. Yeni nesil Girişim Stüdyosu modeliyle; öğrenciler, akademisyenler ve KOBİ’lerin bir araya geldiği ortak bir üretim havuzu oluşturulacaktır. Bu ekosistemde; yeni teknolojiler geliştirilecek, startup’lar kurulacak, fon sağlayıcı kurumlar sürece dahil olacak ve fikirden ürüne giden tüm süreçler desteklenecektir. Bu yönüyle merkez, sadece araştırma değil, aynı zamanda ticarileşme odaklı bir inovasyon platformu olacaktır. Merkezde öğrenciler, akademisyenler ve sektör temsilcileri; etkinliklerde, girişimcilik derslerinde, ortak proje geliştirme süreçlerinde aktif olarak bir araya getirilecektir. Ayrıca TÜBİTAK 1812 Programı ve girişim sermayesi (venture capital) şirketleri ile iş birliği yapılarak, projeler finansal kaynaklarla desteklenecektir.”

Öncelik Sağlık, Robotik ve Otomotivde

Prof. Dr. Bayat, “Yeditepe Üniversitesi, başta Fraunhofer Enstitüsü olmak üzere uluslararası partnerlerle birlikte Endüstri 4.0 ve dijitalleşme projeleri yürütmektedir. Bu kapsamda, üretim ve sanayi tesislerinde yapay zeka tabanlı otomasyon çözümlerinin yaygınlaştırılması hedeflenmektedir. Avrupa Birliği projeleri ve uluslararası konsorsiyumlar aracılığıyla; sağlık, robotik, otomotiv, çelik ve alüminyum gibi farklı alanlarda çalışmalar yapılmaktadır. Ayrıca Türkiye İhracatçılar Meclisi ve Avrupalı partnerlerle birlikte, sanayiye yönelik yapay zeka eğitim programları planlanmaktadır. Yeşil dönüşüm ve sürdürülebilirlik tarafında ise İstanbul Kalkınma Ajansı desteğiyle geliştirilen “Karbon Chatbot” projesi ile karbon yakalama ve yeşil dönüşüm teknolojilerine katkı sağlanmaktadır. Türkiye’nin Avrupa Birliği üretim ekosistemine (Made in EU) entegrasyon sürecinin de bu alanlarda önemli bir ivme yaratması beklenmektedir” diye konuştu. 

Yapay Zekada Türkiye-Almanya İş Birliği yazısı ilk önce En Gazete üzerinde ortaya çıktı.

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI), “Karar Vericiler için 2026 Yapay Zeka Trendleri” raporunu yayımladı. Ocak 2026 tarihli rapor, yapay zekanın artık bir vizyon tartışmasından çok, doğrudan önceliklendirme, yatırım ve yönetişim konusu hâline geldiğini vurguluyor. TRAI, bu çalışmayla kurumlara “hangi teknoloji mümkün?” sorusundan ziyade, “hangi yaklaşım gerçekten anlamlı, sürdürülebilir ve yönetilebilir?” sorusuna odaklanan bir çerçeve sunuyor.

Raporda, yapay zekanın popülerliğine göre değil; iş değeri, risk, ölçeklenebilirlik ve yönetişim kriterlerine göre seçilmiş 12 ana trend başlığı yer alıyor. Bu başlıklar arasında pilottan katma değere geçiş ve ROI disiplini, yapay zeka ajanları ve çoklu ajan mimarileri, alan odaklı modeller, AI-native yazılım geliştirme platformları, kurumsal AI compute stratejileri, gizli ve korumalı yapay zeka yaklaşımları, dijital köken (provenance), önleyici siber güvenlik, egemen yapay zeka ve coğrafi taşınabilirlik, fiziksel yapay zekanın ölçeklenmesi ile eğitimde yapay zekanın normalleşmesi gibi kritik konular öne çıkıyor. Rapor, yapay zekayı hızlı tüketilen bir trend listesi olmaktan çıkarıp, kurumların strateji masasında tekrar tekrar başvurabileceği bir referans doküman olarak konumluyor.

Pilottan katma değere geçiş: Yapay zekada “ROI disiplini” dönemi

Raporda öne çıkan temel başlıklardan biri, yapay zeka projelerinin “deneme” aşamasından çıkıp ölçülebilir iş sonuçları üretme zorunluluğu. Kurumların artık çok sayıda ama etkisi belirsiz projeler yerine, daha az sayıda, ölçeklenebilir ve tekrarlanabilir kullanım senaryolarına yöneldiği vurgulanıyor. Yatırımın geri dönüşü (ROI), yapay zeka projelerinde yönetim kurulları için merkezi bir kriter hâline gelirken, model, veri, altyapı, güvenlik ve değişim yönetimi maliyetlerinin daha görünür olması, bu alanda disiplinli bir yaklaşımı zorunlu kılıyor. Bu çerçevede yapay zeka, yalnızca teknik bir yatırım değil, doğrudan iş değeri üreten stratejik bir araç olarak konumlanıyor.

Ajanlar yükseliyor: Asistandan “dijital ekip arkadaşına”

Raporun en dikkat çekici başlıklarından bir diğeri de yapay zeka ajanlarının geçirdiği dönüşüm. 2026 itibarıyla ajanlar, yalnızca öneri veren araçlar olmaktan çıkıp; görev alan, plan yapan, diğer sistemleri kullanan ve sonuç üreten “dijital ekip arkadaşları” hâline geliyor. Bilet açma, raporlama, veri çekme, e-posta yönetimi ve süreç adımlarını tamamlama gibi işler giderek ajanlar üzerinden yürütülüyor. Bu dönüşümle birlikte insanların rolü de değişiyor; operatörlükten ziyade koçluk ve denetçilik öne çıkıyor.

Raporda ayrıca, karmaşık iş süreçlerinde tek bir “süper ajan” yaklaşımı yerine, uzmanlaşmış ajanların birlikte çalıştığı çoklu ajan mimarilerinin önem kazandığı vurgulanıyor. Bu yapı hem kaliteyi artırıyor hem de güvenlik, izlenebilirlik ve denetim açısından daha sağlam bir zemin oluşturuyor.

Kurumsal AI compute stratejik bir yarış alanına dönüşüyor

Yapay zeka modellerinin çalıştırılması, eğitilmesi ve ajan sistemlerinin ölçeklenmesi için gereken işlem gücü (compute), kurumlar için yeni bir stratejik alan olarak öne çıkıyor. Rapora göre kurumlar, yalnızca “buluttan alırız” yaklaşımıyla yetinmek yerine; kapasite planlaması, maliyet optimizasyonu ve hibrit mimariler üzerine daha bilinçli kararlar almaya başlıyor. Compute artık teknik bir detay değil, yapay zeka yatırımlarının üzerinde yükseldiği temel altyapı unsurlarından biri olarak görülüyor ve doğrudan yönetim gündemine giriyor.

Güven, egemenlik ve mimari yeniden tanımlanıyor

Raporda güvenlik boyutu, yalnızca siber saldırılara karşı koruma olarak değil, aynı zamanda veri, model ve içerik güveni açısından bütüncül biçimde ele alınıyor. Gizli ve korumalı yapay zeka yaklaşımları, hassas veriler üzerinde güvenli biçimde yapay zeka kullanımını mümkün kılarken; dijital köken (provenance) kavramı, içeriklerin nereden geldiğini ve kim tarafından üretildiğini kanıtlamayı giderek zorunlu hâle getiriyor.

Bununla birlikte, yapay zeka altyapılarının hangi ülkede, hangi yargı alanında konumlandığı da mimariyi belirleyen kritik bir faktör olarak öne çıkıyor. Egemen yapay zeka ve “coğrafi taşınabilirlik” yaklaşımı, kurumların regülasyon ve jeopolitik risklere karşı daha esnek ve dayanıklı yapılar kurmasını gerektiriyor.

“Yapay zeka artık bir teknoloji değil, kurumsal strateji alanı”

Raporu değerlendiren TRAI Genel Müdürü Can Sinemli, yapay zekanın geldiği noktayı şu sözlerle özetliyor: “Yapay zeka artık yalnızca bir teknoloji başlığı değil; kurumların rekabet gücünü, dayanıklılığını ve geleceğe hazırlık seviyesini belirleyen temel bir strateji alanı. Bugün asıl farkı yaratan, hangi modeli kullandığınızdan çok, yapay zekayı nasıl yönettiğiniz, nasıl ölçeklediğiniz ve nasıl güvenli hâle getirdiğinizdir. Bu rapor, kurumlara yapay zekayı bir deneme alanı değil, sürdürülebilir ve ölçülebilir bir kurumsal yetkinlik olarak ele almaları için bir yol haritası sunuyor. TRAI’nin “Karar Vericiler için 2026 Yapay Zeka Trendleri” raporu, yapay zekanın artık teknoloji ekiplerinin değil, doğrudan üst yönetimlerin ve karar vericilerin gündeminde yer alması gerektiğini güçlü biçimde ortaya koyuyor.”

Kaynak: (KAHA) Kapsül Haber Ajansı

Yapay Zekada Yatırım, Yönetişim ve Kurumsal Strateji Dönemi Başlıyor yazısı ilk önce En Gazete üzerinde ortaya çıktı.

Yapay zekâ ajanları dijital meslektaşlar hâline gelirken ve insan yönlendirmesiyle belirli görevleri üstlenirken, kurumlar da yeni risklere ayak uydurmak için güvenliği güçlendiriyor. Öte yandan bu gelişmeleri destekleyen altyapı da olgunlaşıyor; daha akıllı ve daha verimli hâle geliyor. Microsoft, 2026’da izlenmesi gereken 7 trendi şöyle sıralıyor;

1 — Yapay zekâ, insanların birlikte başarabileceklerini artıracak

Microsoft Yapay Zekâ Deneyimleri Ürün Şefi Aparna Chennapragada’ya göre 2026, teknoloji ve insanlar arasındaki ittifakların yeni çağı olacak. Son yıllarda odak yapay zekânın soruları yanıtlaması ve problemleri mantık yürüterek çözmesi üzerineyken, sıradaki dalga gerçek iş birliği üzerine olacak. “Gelecek insanları değiştirmekle ilgili değil; onları güçlendirmekle ilgili” diyen Cheenapragada’ya göre yapay zekâ ajanları dijital çalışma arkadaşlarımız olacak. Üç kişilik bir ekibin, yapay zekânın veri işleme, içerik oluşturma ve kişiselleştirme gibi işleri üstlendiği bir dünyada, küresel bir kampanyayı birkaç günde başlatabilecek noktaya geleceğiz. İnsanlar ise strateji ve yaratıcılığı yönetecek. Chennapragada’nın meslek profesyonellerine tavsiyesi ise yapay zekâ ile rekabet etmek yerine onunla birlikte çalışmayı öğrenmeleri. Ona göre önümüzdeki yıl “insan rolünü elimine edenlerin değil onu ileri taşıyanların yılı” olacak.

2 – Yapay zeka ajanları, iş gücüne katılırken yeni güvenlik önlemleriyle donatılacak

Microsoft Güvenlik Kurumsal Başkan Yardımcısı Vasu Jakkal’a göre, yapay zeka ajanları 2026’da çoğalacak ve günlük işlerde daha büyük bir rol oynayarak, araçlardan ziyade takım arkadaşları gibi davranacaklar. “Kuruluşlar bu ajanlara görevlerde ve karar alma süreçlerinde yardımcı olmaları için güvendikçe, güvenlik alanından başlayarak onlara duyulan güvenin oluşturulması çok önemli olacak. Ajanların, kontrolsüz risk taşıyan ‘çift ajan’ haline gelmelerini önlemek için insanlarla benzer güvenlik korumalarına sahip olması gerekiyor”  diyor Jakkal. Bu, her ajana net bir kimlik vermek, erişebileceği bilgi ve sistemleri sınırlamak, oluşturduğu verileri yönetmek ve onu saldırganlardan ve tehditlerden korumak anlamına geliyor. Güvenlik ise sonradan eklenen bir şey olmaktan çıkıp ortamsal, otonom ve yerleşik bir unsura dönüşüyor. Ayrıca, saldırganlar yapay zekayı yeni yollarla kullandıkça, savunucuların da bu tehditleri tespit etmek ve daha hızlı yanıt vermek için güvenlik ajanlarını kullanacağını görüyoruz.

3- Yapay zeka, dünya sağlık çalışanı açığını kapatmaya hazır

Microsoft Yapay Zeka’nın Sağlıktan Sorumlu Başkan Yardımcısı Dr. Dominic King, sağlık alanında kullanılan yapay zekanın bir dönüm noktası olduğunu söylüyor. “Yapay zekanın teşhis uzmanlığının ötesine geçip semptom triyajı ve tedavi planlaması gibi alanlara da yayıldığını göreceğiz” diyen King, sözlerine şöyle devam ediyor: “Sağlık hizmetlerine erişim küresel bir sorun. Dünya Sağlık Örgütü, 2030 yılına kadar 11 milyon sağlık çalışanı açığı öngörüyor; bu da 4,5 milyar insanın temel sağlık hizmetlerinden mahrum kalmasına yol açacak bir açık”. Bu noktada Microsoft Yapay Zeka’nın Teşhis Orkestratörü (MAI-DxO) sistemi başarısıyla dikkat çekiyor. Bu sistem 2025 yılında karmaşık tıbbi vakaları %85,5 doğrulukla çözdü; bu oran, deneyimli hekimlerin ortalama %20’lik doğruluk oranının çok üzerinde. Copilot ve Bing uygulamaları da halihazırda günde 50 milyondan fazla sağlık sorusunu yanıtlıyor.

4 – Yapay zeka araştırma sürecinin merkezinde yer alacak

Microsoft Araştırma Başkanı Peter Lee, yapay zekanın iklim modellemesi, moleküler dinamik ve malzeme tasarımı gibi alanlarda çığır açan gelişmeleri hızlandırdığını söylüyor. Ancak bir sonraki sıçrama geliyor. 2026’da yapay zeka sadece makaleleri özetlemek, soruları yanıtlamak ve rapor yazmakla kalmayacak; fizik, kimya ve biyolojideki keşif sürecine aktif olarak katılacak. Lee, “Yapay zeka hipotezler üretecek, bilimsel deneyleri kontrol eden araçlar ve uygulamalar kullanacak ve hem insan hem de yapay zeka araştırma meslektaşlarıyla iş birliği yapacak” diyor. Bu değişim, yakında her bilim insanının yeni deneyler önerebilen ve hatta bunların bazı kısımlarını yürütebilen bir yapay zeka laboratuvar asistanına sahip olabileceği bir dünya yaratıyor. 

5- Yapay zeka altyapısı daha akıllı ve verimli hale gelecek

Microsoft Azure’un Baş Teknoloji Sorumlusu, Bilgi Güvenliği Sorumlusu Yardımcısı ve Teknik Uzmanı Mark Russinovich‘e göre, yapay zekanın büyümesi artık sadece daha fazla ve daha büyük veri merkezleri inşa etmekle ilgili değil. Bir sonraki dalga, her bir bilgi işlem gücünün en iyi şekilde kullanılmasını sağlamakla ilgili. Russinovich, “En etkili yapay zeka altyapısı, bilgi işlem gücünü dağıtılmış ağlar üzerinde daha yoğun bir şekilde paketleyecektir. Gelecek yıl, maliyetleri düşürecek ve verimliliği artıracak esnek, küresel yapay zeka sistemlerinin, yani yeni nesil bağlantılı yapay zeka süper fabrikalarının yükselişine tanık olacağız. Yapay zeka artık sadece büyüklüğüyle değil, ürettiği zekanın kalitesiyle ölçülecek” diyor.

6 – Yapay Zeka, kod dilini ve arkasındaki bağlamı öğreniyor

Yazılım geliştirmede patlama yaşanıyor ve GitHub’daki aktivitelerin 2025’te yeni seviyelere ulaştığı görülüyor. Geliştiricilerin her ay 43 milyon isteği yanıtlamış olması, ekiplerin kodlarında değişiklik önerme ve inceleme yöntemlerinden birinde bir önceki yıla göre %23’lük bir artış anlamına geliyor. Bu değişiklikleri izleyen yıllık commit (kod gönderimi) sayısı ise bir önceki yıla göre %25 artarak 1 milyara ulaştı. Bu benzeri görülmemiş hız, yapay zekanın yazılımın nasıl oluşturulduğu ve geliştirildiği konusunda giderek daha merkezi bir rol oynamasıyla birlikte sektörde büyük bir değişime işaret ediyor.

GitHub’ın Baş Ürün Sorumlusu Mario Rodriguez, bu muazzam hacimden “depo zekası” olarak bahsediyor ve 2026’nın yeni bir avantaj getireceğinin habercisi olduğunu söylüyor. Basitçe ifade etmek gerekirse, “depo zekası”, yalnızca kod satırlarını değil, bunların arkasındaki ilişkileri ve geçmişi de anlayan yapay zeka anlamına geliyor. Bir dönüm noktasında olduğumuza işaret eden Rodrigez, “Yapay zeka ekiplerin oluşturdukları her şeyi depoladıkları ve organize ettikleri ana merkezler olan kod depolarındaki kalıpları analiz ederek neyin değiştiğini, nedenini ve parçaların nasıl bir araya geldiğini anlayabilir. Bu bağlam, daha akıllı önerilerde bulunmasına, hataları daha erken yakalamasına ve hatta rutin düzeltmeleri otomatikleştirmesine yardımcı olur. Sonuç, geliştiricilerin daha hızlı hareket etmesine yardımcı olan daha yüksek kaliteli yazılım olacaktır. Depo zekası, daha akıllı, daha güvenilir yapay zeka için yapı ve bağlam sağlayarak rekabet avantajı haline gelecektir” diyor.

7 – Bilgisayar bilimindeki bir sonraki sıçrama, çoğu insanın düşündüğünden daha yakın

Microsoft Discovery ve Quantum’dan Sorumlu Başkan Yardımcısı Jason Zander, ‘’Kuantum hesaplama uzun zamandır bilim kurgu gibi geliyordu. Ancak araştırmacılar, kuantum makinelerinin klasik bilgisayarların çözemediği sorunları ele almaya başlayacağı çağa giriyorlar. Kuantum avantajı olarak adlandırılan bu atılım, toplumun en zorlu sorunlarını çözmeye yardımcı olabilir. Şimdi farklı olan şey, kuantumun yapay zeka ve süper bilgisayarlarla birlikte çalıştığı hibrit bir sisteme geçiş. Yapay zeka verilerdeki kalıpları bulur. Süper bilgisayarlar devasa simülasyonlar çalıştırır. Ve kuantum, molekülleri ve malzemeleri modellemek için çok daha yüksek doğruluk sağlayacak yeni bir katman ekliyor. Bu ilerleme, hataları tespit edip düzeltebilen ve hesaplama yapabilen fiziksel kuantum bitleri olan mantıksal kuantum bitlerindeki gelişmelerle örtüşüyor; bu da güvenilirliğe doğru kritik bir adım. Microsoft’un Majorana 1’i, daha sağlam kuantum sistemlerine doğru önemli bir gelişmeyi işaret ediyor. Majorana 1, kırılgan kuantum bitlerini doğal olarak daha kararlı ve güvenilir hale getiren bir tasarım olan topolojik kuantum bitleri kullanılarak inşa edilen ilk kuantum çipi olduğu gibi, aynı zamanda hataları yakalamak ve düzeltmek için tasarlanmış tek kuantum çözümü. Bu mimari, tek bir çip üzerinde milyonlarca kuantum biti bulunan makinelerin yolunu açarak, karmaşık bilimsel ve endüstriyel sorunlar için gereken işlem gücünü sağlıyor. Kuantum avantajı, malzemelerde, tıpta ve daha birçok alanda çığır açacak gelişmelere yol açacak. Yapay zeka ve bilimin geleceği sadece daha hızlı olmayacak, temelden yeniden tanımlanacak” diyor.

Yapay zekâda sırada ne var? yazısı ilk önce En Gazete üzerinde ortaya çıktı.

Bu durum, örneklem dahilinde şirket başına ortalama yıllık yaklaşık 87 milyon dolarlık bir kayba denk geliyor. Kuruluşların önemli bir kısmı risk altında yüzde 21’i yapay zeka kullanımı üzerinde hiç kontrole sahip olmadıklarını veya yetersiz seviyede kontrole sahip olduklarınıkabul ederken, yüzde 64’ü ise ‘analiz felci’ nedeniyle yapay zekadan olabildiğince çabuk yararlanamadıklarından endişe duyuyor.

Katılımcıların yüzde 78’i yapay zekayı erken benimseyenlerin sektör lideri olacağını düşünürken yüzde 73’ü yapay zekanın halihazırda teknoloji çevresini değiştirdiğini söylüyor. Yapılan yatırımlar da yapay zekanın önemini yansıtıyor: Üretken yapay zeka, yapay zeka ajanları ve diğer yapay zeka formları dahil olmak üzere bu teknolojilere yapılan harcamalar, genel dijital modernizasyondaki yüzde 35’lik büyümeye kıyasla 2025’ten 2026’ya kadar yüzde 51 oranında artarak tüm dijital modernizasyon harcamalarının yarısından fazlasını oluşturacak gibi görünüyor. Bu nedenle, verileri üzerinde kontrol sahibi olan kuruluşlar, yapay zekadan en iyi şekilde yararlanabiliyor.

Couchbase Bilgi İşlem Müdürü JulieIrish, düşüncelerini şöyle paylaştı:

“Üretken yapay zekadan yapay zeka ajanlarına doğru gerçekleşen evrim, bu teknolojileri etkin bir şekilde kullanabilen kuruluşlar için büyük fırsatlar yaratıyor. Bu yolda başarılı olmak isteyen kuruluşlar için yenilikçi yapay zeka uygulamalarını geniş ölçekte oluşturmak ve işletmek büyük önem taşıyor. Yüksek veri kalitesi, ölçeklenebilirlik ve erişilebilirliği sağlamaya yönelik yöntemler de dahil olmak üzere doğru veri stratejisi, şirketlerin yapay zekanın değerini ortaya çıkarmasını sağlamak için artık her zamankinden daha da önemli.”

ARAŞTIRMANIN ÖNE ÇIKAN BULGULARI:

Yapay zeka akımının gerisinde kalmak önemli sonuçlar doğuruyor: Kuruluşların %99’u, gerekli verilere erişme veya yönetme sorunları, başarısızlık riskinin çok yüksek olduğu algısı ve yetersiz bütçe gibi yapay zeka projelerini kesintiye uğratan veya engelleyen sorunlarla karşılaştı. Bu sorunlar, yapay zeka yatırımlarının %17’sinin boşa gitmesine ve stratejik hedeflerin ortalama altı ay ertelenmesine neden oluyor.

Kontrolün anahtarı veriyi daha iyi anlamaktan geçiyor: Kuruluşların %70’i, yapay zekayı güçlendirmek için gereken veriler (örneğin, verilerin kalitesi ve gerçek zamanlı erişilebilirliği gibi) hakkındaki anlayışlarının “eksik” olduğunu ve %62’sinin yapay zekarisklerini (örneğin, güvenlik veya veri yönetimi sorunları) tam olarak anlamamasına neden olduğunu düşünüyor. Buna karşılık, yapay zeka ile ilgili daha fazla bilgiye sahip olan kuruluşlar kendilerine daha fazla güveniyor ve diğerlerine göre yapay zeka ajanlarına %33 daha hazırlar.

Veri mimarisi gelişiyor ve konsolidasyon gerektiriyor: Doğru veri mimarisi yapay zeka için kritik önem taşır, ancak kuruluşlar mevcut mimarilerinin kurum içi yapay zeka uygulamalarının ortalama 18 aylık bir ömre sahip olduğunu söylüyor. Kuruluşların yüzde 75’i, doğru ve tutarlı sonuçlar sağlamayı zorlaştıran çok veritabanlı bir mimariye sahip ve yüzde 61’i özel verilerin dışarıda paylaşılmasını önleyecek araçlara sahip değil. Bu da güvenlik ve uyumluluk risklerini artmasına neden oluyor ve nihayetinde kuruluşların yüzde 84’ü yapay zekanın verimli kullanılabilmesi için gereken yüksek boyutlu vektör verilerini depolama, yönetme ve indeksleme yeteneğinden yoksun. Kuruluşlar da bu zorlukların üstesinden gelebilmek için yapay zeka teknoloji yığınlarını birleştirme ve basitleştirme yoluna gidiyor.

Denemeler yapmak yapay zekanın başarı oranını artırıyor: Yapay zekaya karşı kurumsal tutumlar da yapay zekanın başarılı olup olmaması üzerinde oldukça önemli bir etkiye sahiptir. Yapay zekayı teşvik eden kuruluşlar, bu konuda daha kısıtlayıcı bir yaklaşıma sahip olan kuruluşlara kıyasla yüzde 10 daha fazla yapay zeka projesi üretiyor ve yüzde 13 daha az yapay zeka harcaması gerçekleştiriyor.

Yapay zekaya yönelik çeşitli harcamalar hemen hemen birbirine denk:Yapay zeka ajanları ve üretken yapay zeka daha yeni kavramlar olmasına rağmen, yapay zeka harcamalarının yüzde 30’unu yapay zeka ajanları, yüzde 35’ini üretken yapay zeka ve yüzde 35’ini diğer yapay zeka formları oluşturuyor. Bu durum, kuruluşların yapay zeka gelişim hızına ayak uydurmak için büyük yatırımlar yaptığını göstermektedir ki kuruluşların yüzde 66’sı yapay zekanınonların ayak uydurabileceğinden daha hızlı geliştiğinden endişe duyuyor.

Yapay zekaya ayak uyduramamak, kuruluşların pazardaki konumunu kaybetme riskini artırıyor: Kuruluşlar yapay zekanın yıkım potansiyelinin farkında ve bu da teknolojiyi daha iyi kavrayan daha küçük kuruluşların daha büyük, daha az çevik rakiplerin yerini almasına olanak tanıyor. IT liderlerinin yarısından fazlası, (yüzde 59) konumlarını daha küçük rakiplere kaybetmekten endişe duyuyor ve yüzde 79’u daha büyük rakiplerini yerinden edebileceklerine inanıyor.

Irish görüşlerine şöyle devam etti: “Veriler, yapay zekanın sunduğu muazzam fırsatları ve önemli riskleri ortaya koyuyor.CIO’ların yüzde 73’ü yapay zekanın potansiyelininfarkında ve onu daha fazla kullanmak zorunda hissediyor olsa da verilerine hakim olan kuruluşlar yapay zekadantam anlamıyla faydalanabiliyor. Burada temel nokta sağlam kontrollere ve kuruluşların amaçlarına uygun bir mimariye sahip olmaktır. Kuruluşlar, yapay zeka iş akışlarını içeren kritik uygulamaları desteklemek için doğru temeli oluşturduklarında ve yatırım getirisini net biçimde ortaya koyan kullanım alanlarını hedeflediklerinde yapay zekayı gerçek bir rekabet avantajına dönüştürebileceklerdir.”

Couchbase Ürünlerden Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı Matt McDonough; “Modern bir geliştirici veri platformu, kurumsal yapay zeka başarısı için büyük önem taşır. Couchbase; vektör arama, entegre AI Services ve yapay zeka ajanları geliştirme desteği gibi özellikleriyle müşterilerin ajan sistemlerini ve uygulamaları geniş ölçekte geliştirmelerini sağlarken aynı zamanda cazip bir fiyat-performans sunuyor. Platformumuz, yapay zeka etkileşimlerinde yer alan tüm veri türlerinin yönetimini destekleyerek kuruluşların yapay zeka, analitik, vektörel ve mobil iş yüklerini tek ve çok amaçlı bir mimaride birleştirmelerine yardımcı oluyor. Bu bütünsel yaklaşım yalnızca veri görünürlüğünü, kontrolünü ve korumasını geliştirmekle kalmıyor, aynı zamanda geliştiricilere bir sonraki yapay zeka teknolojileri dalgası için duyacakları araçları da sağlıyor.”

Ek Kaynaklar

Raporun tamamına buradan ulaşabilirsiniz. Raporun önemli bulgularını gösteren grafiğe buradan erişim sağlayabilirsiniz.

Kuruluşların, yapay zeka ajanlarının potansiyelinden nasıl tam olarak yararlanabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu adresi ziyaret edebilirsiniz.

Couchbase’in müşterilerini, ajan sistemleri ve yapay zeka uygulamaları geliştirmeleri için nasıl güçlendirdiği hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu adresi ziyaret edebilirsiniz.

Metodoloji

Couchbase, Nisan 2025’te bağımsız bir pazar araştırma kuruluşu olan ColemanParkes (https://www.colemanparkes.com/) tarafından gerçekleştirilen çevrimiçi bir anket yaptırdı. ABD, İngiltere, Fransa, Almanya, Türkiye, Japonya, Hindistan, Avustralya ve Singapur’da 1.000 veya daha fazla çalışanı olan kuruluşlardaki CIO’lar, CDO’lar ve CTO’lar gibi 800 üst düzey BT karar vericisi ile görüşüldü.

Couchbase Hakkında

Geleneksel veritabanı çözümleri, sektörler yapay zekayı benimsemek için yarışırken çok yönlülük, performans ve uygun fiyat açısından gittikçe artan taleplere yanıt vermekte zorlanıyor. Couchbase, yapay zeka dünyasındaki kritik uygulamalar için tasarlanan geliştirici veri platformu Capella ile sektöre liderlik ediyor. Couchbase; işlemsel, analitik, mobil ve yapay zeka iş yüklerini sorunsuz, tam olarak yönetilen bir çözümde birleştirerek geliştiricilere ve kurumlara tam esneklikle birlikte uygulama oluşturma ve ölçeklendirme gücü veriyor. Buluttan uca ve aradaki her şeye kadar olağanüstü performans, ölçeklenebilirlik ve maliyet verimliliği sunuyor. Couchbase, kuruluşların inovasyonun kapısını aralamasına, yapay zeka dönüşümünü hızlandırmasına ve nerede olursa olsun müşteri deneyimlerini yeniden tanımlamasına olanak tanıyor. Couchbase’in neden kritik günlük uygulamaların temeli olduğunu www.couchbase.com adresini ziyaret ederek ve bizi LinkedIn ve X’te takip ederek keşfedebilirsiniz.

Couchbase®, Couchbase logosu ve Couchbase ürünleriyle ilişkili isimler ve markalar Couchbase, Inc. şirketinin ticari markalarıdır. Diğer tüm ticari markalar ilgili sahiplerinin mülkiyetindedir.

Yapay Zekada Geri Kalan Şirketler Yıllık 87 Milyon Dolar Kaybediyor yazısı ilk önce En Gazete üzerinde ortaya çıktı.

BraiNP’nin Prof. Dr. Nevzat Tarhan danışmanlığında geliştirildiğini ve npmodel.com adresinde web arayüzü ile kullanıma sunulduğunu ifade eden Yazılım Mühendisliği Bölüm Başkanı Prof. Dr. Türker Tekin Ergüzel, “BraiNP mevcut haliyle Obsesif Kompulsif Bozukluk (OKB), sağlıklı kontrol, unipolar – bipolar ve depresyonda Transkraniyal manyetik uyarım (TMU) cevabı öngörü modelleri ile yüksek doğruluk sağlıyor.”

Üsküdar Üniversitesi Rektör Danışmanı, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi (MDBF) Yazılım Mühendisliği Bölüm Başkanı Prof. Dr. Türker Tekin Ergüzel, Prof. Dr. Nevzat Tarhan’ın danışmanlığında geliştirilen BraiNP/NP Model hakkında bilgi verdi.

1998’den bu yana toplanan nörogörüntüleme verileri yapay zeka ile sınıflandırıldı

Prof. Dr. Türker Tekin Ergüzel, BraiNP ya da NP Model olarak adlandırılan sistem hakkında bilgi vererek, şunları dile getirdi:

“NP Model, kurulduğu 1998 yılından itibaren psikiyatrik hastalıkların tanı ve tedavisindeki uluslararası birikimiyle NPİstanbul Hastanesinde toplanan nörogörüntüleme (EEG ve fMRI) verilerinin Üsküdar Üniversitesinin uygulama ve araştırma merkezlerinde analiz edilerek geliştirilen ve tüm süreçlerinde Yapay Zeka (YZ) algoritmaları kullanılan, farklı psikiyatrik hastalıkların ön tanı sınıflandırmasına veya tedavi sonucu öngörüsüne ilişkin geliştirilen yüksek öngörü becerisine sahip bir modelidir.”

Hedef; toplanan verilerin sağlık sistemine kazandırılması

Prof. Dr. Ergüzel, modelin hedefini, “Bu modelin daha önce NPİstanbul ve Üsküdar Üniversitesi bünyesinde yürütülmüş öngörü modellerinin bilimsel yayın ile sınırlı kalmaması, toplanan verilerin tekrar sağlık sistemine kazandırılarak hastalıkların erken ön tanı ve tedavi sonucu öngörü süreçlerinde hekim, danışan ve sağlık sistemi kaynaklarının etkin kullanılmasını hedeflemektedir” şeklinde açıkladı.

“Gelişmelerin temelinde toplanan verinin artan çözünürlüğü de yer alıyor”

Son üç yıl içinde, klasik yapay zeka (YZ) algoritmalarının hastalıklar için biyolojik belirteçleri kullanarak sınıflandırma yapma konusunda kayda değer bir gelişme yaşandığını ifade eden Ergüzel, bu gelişmelerin temelinde, toplanan verinin artan çözünürlüğü, hastalara ait veri setlerinin çeşitlenmesi ve özellikle derin öğrenme algoritmalarının yaygın olarak kullanılmasının yer aldığını kaydetti.

Yeni nesil öğrenme algoritmalarının, sınıflandırma süreçlerinde ham veride bulunan ayırt edici öznitelikleri başarıyla çıkarabildiğini, özellikle, zamansal (temporal) çözünürlüğü yüksek olan EEG gibi veriler ile uzamsal (spatial) çözünürlüğü yüksek olan fMRI gibi verileri, hastalardan veya sağlıklı kontrol gruplarından elde edildikten sonra, ön işleme adımlarıyla gürültüden arındırdığını anlatan 

Ergüzel, daha sonra, geliştirilen algoritmalar sayesinde, bu temizlenmiş verilerin Cloud üzerinde bulunan GPU’lu bilgisayarlar tarafından kullanılarak öznitelik çıkarma işlemi gerçekleştirildiğini kaydetti.

Uluslararası patent başvurusu yapıldı

NP Modelin Üsküdar Üniversitesinin Bilimsel Araştırma Projeleri kapsamında desteklenen bir proje çerçevesinde Prof. Dr. Nevzat Tarhan danışmanlığında geliştirildiğini ve npmodel.com adresinde web arayüzü ile kullanıma sunulduğunu ifade eden Prof. Dr. Türker Tekin Ergüzel, şöyle devam etti:

“BraiNP mevcut haliyle Obsesif Kompulsif Bozukluk (OKB), sağlıklı kontrol, unipolar – bipolar ve depresyonda Transkraniyal manyetik uyarım (TMU) cevabı öngörü modelleri ile yüksek doğruluk sağlamaktadır. Ayrıca yeni veriler ile sistem daha kararlı tahminlerde bulunabilecek şekilde tasarlanmıştır. Depresyon, OKB, DEHB, bipolar bozukluk, trikotilomani, bağımlılık gibi yaygın görülen psikiyatrik hastalıkların sınıflandırılmasında ön tanı kapasitesi ile geliştirilen model, NPİstanbul Hastanesindeki nörolog ve psikiyatrist, Üsküdar Üniversitesindeki sinir bilim uzmanları ve yazılım mühendisleri ile birlikte tasarlanmıştır. Modelin uluslararası patent başvurusu yapılmıştır. Patent tescili, uygulamanın potansiyelinin ve özgün, yenilikçi becerisinin tescili olmakla birlikte NPİstanbul Hastanesi hekimleri kullanımına açılmıştır.”

Hasta, hekim ve sağlık sistemi için 7 temel katkı sağlanacak

Bu sayede kısa ve uzun vadede hasta, hekim ve sağlık sistemi için 7 temel katkı sağlanacağını da dile getiren Prof. Dr. Türker Tekin Ergüzel, bunları şöyle sıraladı: 

“Erken Müdahale: Ruh sağlığı sorunlarının erken tespit edilmesi, durumun daha da kötüleşmesini önleyebilecek hızlı müdahale ve tedaviye olanak tanır. Erken müdahale genellikle daha iyi tedavi sonuçları ve daha iyi prognoz ile ilişkilidir.

Komplikasyonların Önlenmesi: Ruh sağlığı bozukluklarının erken aşamada tespit edilmesi, komorbid durumlar, madde bağımlılığı veya kendine zarar verme davranışları gibi komplikasyonların gelişmesini önlemeye yardımcı olur.

Azaltılmış Acı: Zamanında teşhis, bireylerin uygun destek ve tedavi almalarını sağlayarak acılarını azaltır ve yaşam kalitelerini artırır. Semptomları hafifletebilir ve bireylerin durumlarıyla daha iyi başa çıkmalarına yardımcı olabilir.

Kişiselleştirilmiş Tedavi Planları: Ön tanı, bireyin özel ihtiyaçlarına ve koşullarına göre uyarlanmış kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirmek için bir temel sağlar. Bu yaklaşım, tedavi etkinliği ve hasta memnuniyeti olasılığını artırır.

Kaynak Tahsisi: Erken teşhis, sağlık sistemi içinde kaynakların daha iyi tahsis edilmesini sağlar. Hastaların uygun düzeyde bakım almasını sağlayarak acil servisler üzerindeki yükü azaltır ve gereksiz hastaneye yatışları önler.

Eğitim ve Destek: Teşhisin erken bilinmesi, bireylerin ve ailelerinin ilgili eğitim ve destek hizmetlerine erişmelerini sağlar. Bu, durumu daha iyi anlamalarını, başa çıkma stratejilerini öğrenmelerini ve devam eden destek için toplum kaynaklarına erişmelerini sağlar. 

İyileştirilmiş Prognoz: Erken teşhis ve müdahale ile semptomları etkili bir şekilde yönetme ve uzun vadeli prognozu iyileştirme şansı daha yüksektir. Ayrıca hastalığın tekrarı riskini en aza indirebilir ve iyileşmeyi kolaylaştırabilir.”

“Beyin-bilgisayar arayüzleri felç sonrası rehabilitasyon için faydalı olabilir”

Sağlık bilişiminde öğrencilere, BCI (Beyin-Bilgisayar Arayüzleri) ve yapay zeka çalışmalarının yanı sıra beyin uyarımı, nöro-görüntüleme laboratuvarları ve sağlık fiziği gibi konularda uygulama ve klinik imkanların sağlandığını da dile getiren Prof. Dr. Türker Tekin Ergüzel, şöyle devam etti:

“Beyin-bilgisayar arayüzleri beyin sinyallerini alır, analiz eder ve istenen eylemleri gerçekleştiren çıkış cihazlarına gönderilen komutlara dönüştürür. BCI’ın temel fonksiyonu, amiyotrofik lateral skleroz, serebral palsi, felç veya omurilik yaralanması gibi nöromüsküler bozukluklar nedeniyle engeli olan hastaların yararlı işlevlerini değiştirmek veya geri kazandırmak. 

Beyin-bilgisayar arayüzleri felç sonrası rehabilitasyon ve diğer bozukluklar için de faydalı olabilir. Gelişmeler odağında yer alan nörobilim araştırmalarımız lisansüstü programlarımızda Nörobilim Yüksek Lisans ve Doktora programları ile araştırmacılara uygulama geliştirme olanağı sunuyor.” 

Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı

Çeyrek asırdır toplanan beyin görüntüleme verileri yapay zekada! yazısı ilk önce En Gazete üzerinde ortaya çıktı.