Merhaba sevgili okuyucular! Bu yazımızda, hızla gelişen görüntü işleme teknolojileri ve bu teknolojilerin farklı alanlarda nasıl kullanıldığını ele alacağız. Konumuz, görüntü işleme teknolojilerinin tarihçesinden başlayarak, savunma sanayinden otomotive, kamu güvenliğinden trafik yönetimine kadar geniş bir yelpazede nasıl uygulandığını kapsıyor. Bu alandaki en son yenilikler ve Türkiye'deki durumu da inceleyeceğiz. Hazırsanız, görüntü işleme dünyasına adım atalım!
Metin ÖZTÜRK
2004-2006 yıllarında Makine Mühendisleri Odası Bursa Şube yönetiminde görev yapmıştır. 2007 yılında Bursa Gaz Yönetim Kurulu üyeliği yapmıştır. 2005 ve 2010 yıllarında TÜBİTAK Avrupa Birliği 1. Çalışma Programı Ulaştırma Alanı Türkiye Delegeliği, 2010-2013 yılları arasında TÜBİTAK TEYDEB Danışmanlığı, Kalkınma Bakanlığı Kalkınma Programı Ulaştırma Komitesi Üyeliği yapmıştır. Uludağ Üniversitesi ULUTEK Teknoloji A.Ş. Yönetim Kurulu Üyeliği, Tosya Vakfı Yönetim Kurulu Üyesi, Tosya Bursa Destekleme Derneği Başkan Yardımcısı, Pamuk Politikaları Enstitüsü Derneği Yönetim Kurulu Üyesi, Büyükşehir Belediyespor Yönetim Kurulu Üyesi ve Bursa Büyükşehir Belediyesi enerji ve çevre konularında Başkan Danışmanlığı yapmıştır. Evli ve 2 çocuk babasıdır.
Firmamız mühendislik temelli çözümler üretiyor. Bursa merkezli 1997 yılından beri dünya ölçeğindeki firmalara konsept tasarımdan prototip imalatına kadar olan süreci tamamlayan ürünler sunuyoruz. Türkiye'nin önemli kuruluşlarına güzel çalışmalar yapma fırsatımız oldu. Otomotiv sektöründe doğan bir firmayız ama daha sonra savunma sanayinde büyüdük. Şu anda gelişmekte olan niş alanlarda çalışmalar yapıyoruz.
Görüntü işleme meselesine hızlıca girecek olursak, teknolojinin gelişmesiyle birlikte dünya genelinde önemli bir hızla ilerlemektedir. 20. yüzyılın ortalarında görüntülerle çalışma ilk defa başlandı. 1990'lara kadar yaygın değildi ama dijital kameraların yaygınlaşmasıyla birlikte görüntüler de işlenebilir bir varlık oldu. 2000'li yıllara gelince büyük bir evrim geçirdi. Herkesin cebinde bir kamera oldu, akıllı telefonlar ve sosyal medya platformları sayesinde geniş kitleler dijital görüntüleri farklı amaçlarla kullanmaya başladı.
Derin öğrenme sinir ağları, görüntü işleme ağları, yüz tanıma, otomatik sürüş ve tıbbi teşhis gibi birçok konuda kameraların ve iletişim hızlarının değiştiğini fark ettik. Firmamız da bu teknolojiyi çeşitli alanlarda kullanarak dünyada olduğu gibi ülkemizde de teknoloji geliştiren firmalar arasında yer aldı. Görüntü işleme sistemlerinde hata payını düşürmek ve daha doğru sonuçlar elde etmek için verimlilik, doğruluk ve maliyet optimizasyonu sağlamak önemlidir.
Görüntü işleme teknolojisi sayesinde harici donanıma ihtiyaç duyulmaksızın otomatik olarak sistemlerde alınan görüntüleri kullanarak birtakım faydalar elde edilmektedir. Uludağ Üniversitesi'nde bir hocamız, kamera görüntülerindeki frekans sayımlarını yaparak bir cinayeti bile tespit edebiliyor. Biz daha çok endüstriyel uygulamalarla ilgili çalışmalarda bu görüntü işlemeyi kullanıyoruz. Yüz tanıma gibi alanlarda karar destek sistemleri üretiliyor. Tıp alanında görüntü işleme sanayiden çok daha önce başladı. Tıbbi görüntüleme ve tanı yapmak için kullanılıyor.
Savunma sanayinde görüntü işleme insansız hava araçlarının, füze sistemlerinin hedef tespitlerinde veya yer gözetleme sistemlerinde kullanılıyor. Otomotivde ise akıllı ulaşım sistemlerinde araçların kontrolünü sağlayarak trafikteki düzeni artırmak için kullanılıyor.
Bütün bu gelişmeler iletişim hızlarıyla mümkün oldu. Ülkemizde maalesef 3G ile 4G arasındaki bir iletişim hızıyla çalışıyoruz, dünya ise 6G teknolojisini konuşuyor. 6G, 5G'nin 100 katı daha hızlı internet sağlıyor. Bu sayede insanlar artık hologram görüntülerini elde etme, sanal gerçekliği artırma ve akıllı cihazların anlamlı bilgi paylaşımı gibi imkanlara kavuşacak.
Özetle, görüntü işleme teknolojileri hayatımızın her alanında önemli kolaylıklar sağlıyor ve bu alanda yapılan çalışmaların artarak devam etmesi gerekiyor. Umarım bu bilgiler faydalı olmuştur, dinlediğiniz için teşekkür ederim.
Trafik Kontrol Sistemlerinde Yapay Zeka Uygulamaları: Derin Öğrenme ile Dönüşüm
Dr. Mustafa UYSAL: "Artık öğrenen bir makine ile EA kullanarak bir sayım yapmak ve bu sayımları hızlı bir şekilde başka bir merkeze aktarmak mümkün. Akif Bey, bize nasıl çalıştıklarını ve projelerinde ne deneyim elde ettiklerini anlatabilir misiniz?"
Akif: "Evet, hazırım Mustafa Bey, teşekkür ederim. Hayırlı akşamlar herkese. Biz, akıllı ulaşım sistemlerinde derin öğrenme ve benzeri teknolojileri kullanarak önemli adımlar attık. Son 10 yılda ekran kartlarının hızlıca gelişimi ile adaptif teknolojileri akıllı ulaşım ve güvenlik sistemlerine entegre ettik."
Kamera Görüntüleri ve Etiketleme
Akif: "Yaptığımız işlemler şu şekilde: Trafik hatlarındaki kamera görüntülerini etiketleyerek sürekli öğrenebilen sistemler geliştirdik. İlk başta araçların nerede olduğunu, kamyon, otobüs veya normal araç gibi sınıflarını belirledik. Daha sonra yapay zeka algoritmaları ile bu araçları sistemimize tanıttık."
Gerçek Zamanlı Araç Tespiti ve Analizi
Akif: "Analizlerde, belirli bir sensörden veya şeritten hangi aracın ne kadar geçtiğini, o sınıftan kaç araç bulunduğunu anlık olarak tespit edebiliyoruz. Bu, ulaşım master planlarında ve sinyalizasyon uygulamalarında önemli bir veri sağlıyor. Örneğin, kavşak görüntüsünde bir kolunda araç yoğunluğu olduğunda, o bölgeye yeşil ışık yanacak şekilde adaptif çözümler sunuyoruz."
Akıllı Trafik Kontrol Merkezi
Dr. Mustafa UYSAL: "Bu teknikle aktif trafik yönetimini sağlayabiliyoruz. Şehir içinde dinamik bir trafik kontrolü yapabilme imkanı doğuyor. Hem öncesinde yapılan sayımların hem de trafik akarken yönlendirmelerin yapılması için bir trafik kontrol merkezi planlanıyor. Veriler kameralardan merkeze aktarılıyor ve trafik, yönlendirme levhaları ile insanların farklı güzergahlara gitmeleri için yönlendiriliyor."
Akif: "Ekranda gördüğünüz gibi araçların etiketleme işini yapıyoruz. Farklı renklerde farklı araçlara ait görüntüler oluyor. Bu sayede araçların anlık takibini, tespitini ve sınıflarını yapabiliyoruz. Örneğin, bir minivan ve normal araçları tespit edebiliyoruz. Çizdiğimiz alan bazlı sensörler ile araçların hangi yönden geldiğini ve hangi yöne gittiğini analiz edebiliyoruz."
Otomatik Sayım Sistemlerinin Üstünlüğü
Akif: "Bu sistemi 7/24 aynı performansta çalışabilecek şekilde geliştiriyoruz. İnsan faktöründen kaynaklanan hataları elimine ederek, daha güvenilir veriler sağlıyoruz. Manuel sayımda insan hatası olabiliyor ancak bu sistem ile sürekli doğru sonuçlar elde edebiliyoruz."
Gelecek Planları ve Yüz Tanıma Teknolojisi
Dr. Mustafa UYSAL: "Ülkemizde geliştirilen en geniş kamera sayım uygulamalarından biri olan bu sistem, farklı alanlarda da kullanılabilir. Gelecekte insan sayımı, canlı sayımı ve yüz tanıma gibi ileri teknolojilerle bu sistemleri daha da geliştirmeyi planlıyoruz."
Sonuç
Akif ve ekibinin çalışmaları, akıllı ulaşım sistemlerinde yapay zekanın etkin kullanımını göstermektedir. Bu tür projeler, trafik yönetiminde büyük kolaylıklar ve verimlilik sağlamaktadır.
Yapay Zeka ve Derin Öğrenme ile Güvenlik ve Ulaşımda Devrim
Dr. Mustafa UYSAL: "Yapay zeka ve makine öğrenimi yalnızca trafikte değil, sitelerde güvenlik tespiti için de rahatlıkla kullanılabilir. İçeriye giren araçların ve kişilerin tespiti, bunların hangi maksatla orada bulunduğunun belirlenmesi ve uyarı sistemlerinin oluşturulmasıyla güvenlik zafiyetlerini azaltmak mümkündür. Geçmiş aylarda, yüz tanıma ve doğrulama uygulamaları Çin'de devreye alındı. Pandemi döneminde bu konular çok konuşuldu; sokakta yürüyen herkesin bilgileri toplanıyor ve değerlendiriliyor. Bu teknolojiler gelecekte farklı uygulamalarda kullanılacak."
Akıllı Şehirler ve Güvenlik Sistemleri
Dr. Mustafa UYSAL: "Bugünkü 3D teknolojisiyle, alışveriş merkezinin yanından geçerken sosyal ağlar, sizin hangi konuda alışveriş yapacağınızı duyup indirim ve özel teklifler sunabiliyor. Gelecekte bu teknolojiler daha yaygın hale gelecek. Kentsel alanlara yerleştirilen sabit ve mobil kamera sistemleriyle şehirde ne olup bittiğini görebileceğiz. Trafik yönetimi, çevresel denetimler ve ticari araçların dolaşımı da bu sistemlerle takip edilebilecek."
Gelişmiş Kamera ve İletişim Teknolojileri
Dr. Mustafa UYSAL: "Yakın zamanda, elektronik denetim sistemleri daha etkin hale gelecek. Balık gözü ve termal kameralı radarlar sayesinde, bisikletlerin bile hızları tespit edilebilecek. Dünya bu yönde ilerliyor. Eğer bu teknolojileri geliştirmezsek, başkalarının geliştirdiği ürünleri kullanmak zorunda kalacağız. Bugün kredi kartı uygulamalarında olduğu gibi, birkaç büyük firma dünyadaki ekonomiyi takip ediyor ve pazarlama stratejilerini geliştiriyor. Biz de bu teknolojileri geliştirip uygulamaya koymalıyız."
Üretimde Yapay Zeka ve Sensör Teknolojileri
Dr. Mustafa UYSAL: "Üretim süreçlerinde parçaların doğruluğunu %100 kontrol edebilmek artık mümkün. Karanlık fabrika uygulamalarıyla, malzemenin bir yerden verilip diğer taraftan ürün olarak alındığı sistemler geliştiriliyor. Bu tür görüntü işleme teknolojileri, üretimde de yaygınlaşacak. Örneğin, hamurun olgun olup olmadığını kamera görüntüsüyle tespit edebiliyoruz. Meyve toplamada kalite kontrolü yapabiliyor, baklagillerin sınıflandırılmasında renk ayrımı ile hızlı kontrol sağlayabiliyoruz."
Gıda ve Sağlık Denetimleri
Dr. Mustafa UYSAL: "Gelecekte, gıda denetimi yapan mühendisler, restoranlara girdiklerinde fotoğraf çekip merkezi sisteme göndererek gerekli analizleri yapabilecekler. Aynı şekilde, açık alanlarda insan ve personel takibi de mümkün olacak. Örneğin, büyük bir inşaatta çalışan 400 kişinin işinin başında olup olmadığını kontrol edebileceğiz. Retina taraması ile kimlerin sahada olduğunu belirleyebileceğiz."
Özet ve Sonuç
Dr. Mustafa UYSAL: "Bu teknolojilerle yalnızca güvenlik ve ulaşımda değil, üretimden gıda denetimine kadar birçok alanda devrim niteliğinde gelişmeler sağlayabiliriz. Gelecekte, bu tür yapay zeka ve derin öğrenme uygulamaları ile daha güvenli, verimli ve akıllı şehirler inşa edeceğiz."
Bu makale, yapay zeka ve derin öğrenme teknolojilerinin güvenlik ve ulaşım alanlarındaki uygulamalarını ve gelecekteki potansiyel kullanım alanlarını vurgulamaktadır.
Yapay Zeka ve Derin Öğrenme ile Güvenlik ve Ulaşımda Devrim
Dr. Mustafa UYSAL: "Yapay zeka ve makine öğrenimi yalnızca trafikte değil, sitelerde güvenlik tespiti için de rahatlıkla kullanılabilir. İçeriye giren araçların ve kişilerin tespiti, bunların hangi maksatla orada bulunduğunun belirlenmesi ve uyarı sistemlerinin oluşturulmasıyla güvenlik zafiyetlerini azaltmak mümkündür. Geçmiş aylarda, yüz tanıma ve doğrulama uygulamaları Çin'de devreye alındı. Pandemi döneminde bu konular çok konuşuldu; sokakta yürüyen herkesin bilgileri toplanıyor ve değerlendiriliyor. Bu teknolojiler gelecekte farklı uygulamalarda kullanılacak."
Akıllı Şehirler ve Güvenlik Sistemleri
Dr. Mustafa UYSAL: "Bugünkü 3D teknolojisiyle, alışveriş merkezinin yanından geçerken sosyal ağlar, sizin hangi konuda alışveriş yapacağınızı duyup indirim ve özel teklifler sunabiliyor. Gelecekte bu teknolojiler daha yaygın hale gelecek. Kentsel alanlara yerleştirilen sabit ve mobil kamera sistemleriyle şehirde ne olup bittiğini görebileceğiz. Trafik yönetimi, çevresel denetimler ve ticari araçların dolaşımı da bu sistemlerle takip edilebilecek."
Gelişmiş Kamera ve İletişim Teknolojileri
Dr. Mustafa UYSAL: "Yakın zamanda, elektronik denetim sistemleri daha etkin hale gelecek. Balık gözü ve termal kameralı radarlar sayesinde, bisikletlerin bile hızları tespit edilebilecek. Dünya bu yönde ilerliyor. Eğer bu teknolojileri geliştirmezsek, başkalarının geliştirdiği ürünleri kullanmak zorunda kalacağız. Bugün kredi kartı uygulamalarında olduğu gibi, birkaç büyük firma dünyadaki ekonomiyi takip ediyor ve pazarlama stratejilerini geliştiriyor. Biz de bu teknolojileri geliştirip uygulamaya koymalıyız."
Üretimde Yapay Zeka ve Sensör Teknolojileri
Dr. Mustafa UYSAL: "Üretim süreçlerinde parçaların doğruluğunu %100 kontrol edebilmek artık mümkün. Karanlık fabrika uygulamalarıyla, malzemenin bir yerden verilip diğer taraftan ürün olarak alındığı sistemler geliştiriliyor. Bu tür görüntü işleme teknolojileri, üretimde de yaygınlaşacak. Örneğin, hamurun olgun olup olmadığını kamera görüntüsüyle tespit edebiliyoruz. Meyve toplamada kalite kontrolü yapabiliyor, baklagillerin sınıflandırılmasında renk ayrımı ile hızlı kontrol sağlayabiliyoruz."
Gıda ve Sağlık Denetimleri
Dr. Mustafa UYSAL: "Gelecekte, gıda denetimi yapan mühendisler, restoranlara girdiklerinde fotoğraf çekip merkezi sisteme göndererek gerekli analizleri yapabilecekler. Aynı şekilde, açık alanlarda insan ve personel takibi de mümkün olacak. Örneğin, büyük bir inşaatta çalışan 400 kişinin işinin başında olup olmadığını kontrol edebileceğiz. Retina taraması ile kimlerin sahada olduğunu belirleyebileceğiz."
Güvenlik ve Risk Planlamaları
Dr. Mustafa UYSAL: "Yüz tanıma sistemleri, gelecekte daha da gelişerek, kameraya baktığınızda kim olduğunuzu tespit edip doğru kişi olup olmadığınızı belirleyecek. Bununla birlikte, risk planlamaları ve güvenlik simülasyonları yapılmaya devam edecek. Bu teknolojiler, hayatın her alanına yayılacak ve yapay zeka teknolojisinin gelişmesiyle insan hayatını kolaylaştırırken çeşitli pazarlardaki payı da artmaya devam edecek."
Türkiye'nin Teknolojik Durumu
Kadri Kanpak: "İleri teknoloji diyebileceğimiz Japonya veya Çin ile mukayese edersek Türkiye onların 100 üzerinden puanlamaya göre kaç puanlık teknolojik devlettir?"
Dr. Mustafa UYSAL: "Yüz tanıma konusunda çalışan firmalarımız var. Japon veya Amerikan firmalarıyla kıyaslandığında çok büyük farklar yok. Ancak bu tür teknolojilere iltifat eden kuruluşlar Japonya ve Amerika'da daha fazla. Bizim teknolojik birikimimiz yeterli, ancak uygulama sahasına geçişte yeterince hızlı değiliz. Japonya ve Amerika'daki firmalar, bu tür teknolojileri pazara daha hızlı sunabiliyor. Türkiye'de teknoloji üretimi var, ancak kullanabilecekler konusunda eksikliklerimiz var. Bu potansiyeli değerlendirmek için daha fazla çalışmalıyız."
Özet ve Sonuç
Dr. Mustafa UYSAL: "Bu teknolojilerle yalnızca güvenlik ve ulaşımda değil, üretimden gıda denetimine kadar birçok alanda devrim niteliğinde gelişmeler sağlayabiliriz. Gelecekte, bu tür yapay zeka ve derin öğrenme uygulamaları ile daha güvenli, verimli ve akıllı şehirler inşa edeceğiz."
Bu makale, yapay zeka ve derin öğrenme teknolojilerinin güvenlik ve ulaşım alanlarındaki uygulamalarını ve gelecekteki potansiyel kullanım alanlarını vurgulamaktadır.
Yapay Zeka ve Derin Öğrenme ile Güvenlik ve Ulaşımda Devrim
Dr. Mustafa UYSAL: "Yapay zeka ve makine öğrenimi yalnızca trafikte değil, sitelerde güvenlik tespiti için de rahatlıkla kullanılabilir. İçeriye giren araçların ve kişilerin tespiti, bunların hangi maksatla orada bulunduğunun belirlenmesi ve uyarı sistemlerinin oluşturulmasıyla güvenlik zafiyetlerini azaltmak mümkündür. Geçmiş aylarda, yüz tanıma ve doğrulama uygulamaları Çin'de devreye alındı. Pandemi döneminde bu konular çok konuşuldu; sokakta yürüyen herkesin bilgileri toplanıyor ve değerlendiriliyor. Bu teknolojiler gelecekte farklı uygulamalarda kullanılacak."
Akıllı Şehirler ve Güvenlik Sistemleri
Dr. Mustafa UYSAL: "Bugünkü 3D teknolojisiyle, alışveriş merkezinin yanından geçerken sosyal ağlar, sizin hangi konuda alışveriş yapacağınızı duyup indirim ve özel teklifler sunabiliyor. Gelecekte bu teknolojiler daha yaygın hale gelecek. Kentsel alanlara yerleştirilen sabit ve mobil kamera sistemleriyle şehirde ne olup bittiğini görebileceğiz. Trafik yönetimi, çevresel denetimler ve ticari araçların dolaşımı da bu sistemlerle takip edilebilecek."
Gelişmiş Kamera ve İletişim Teknolojileri
Dr. Mustafa UYSAL: "Yakın zamanda, elektronik denetim sistemleri daha etkin hale gelecek. Balık gözü ve termal kameralı radarlar sayesinde, bisikletlerin bile hızları tespit edilebilecek. Dünya bu yönde ilerliyor. Eğer bu teknolojileri geliştirmezsek, başkalarının geliştirdiği ürünleri kullanmak zorunda kalacağız. Bugün kredi kartı uygulamalarında olduğu gibi, birkaç büyük firma dünyadaki ekonomiyi takip ediyor ve pazarlama stratejilerini geliştiriyor. Biz de bu teknolojileri geliştirip uygulamaya koymalıyız."
Üretimde Yapay Zeka ve Sensör Teknolojileri
Dr. Mustafa UYSAL: "Üretim süreçlerinde parçaların doğruluğunu %100 kontrol edebilmek artık mümkün. Karanlık fabrika uygulamalarıyla, malzemenin bir yerden verilip diğer taraftan ürün olarak alındığı sistemler geliştiriliyor. Bu tür görüntü işleme teknolojileri, üretimde de yaygınlaşacak. Örneğin, hamurun olgun olup olmadığını kamera görüntüsüyle tespit edebiliyoruz. Meyve toplamada kalite kontrolü yapabiliyor, baklagillerin sınıflandırılmasında renk ayrımı ile hızlı kontrol sağlayabiliyoruz."
Gıda ve Sağlık Denetimleri
Dr. Mustafa UYSAL: "Gelecekte, gıda denetimi yapan mühendisler, restoranlara girdiklerinde fotoğraf çekip merkezi sisteme göndererek gerekli analizleri yapabilecekler. Aynı şekilde, açık alanlarda insan ve personel takibi de mümkün olacak. Örneğin, büyük bir inşaatta çalışan 400 kişinin işinin başında olup olmadığını kontrol edebileceğiz. Retina taraması ile kimlerin sahada olduğunu belirleyebileceğiz."
Güvenlik ve Risk Planlamaları
Dr. Mustafa UYSAL: "Yüz tanıma sistemleri, gelecekte daha da gelişerek, kameraya baktığınızda kim olduğunuzu tespit edip doğru kişi olup olmadığınızı belirleyecek. Bununla birlikte, risk planlamaları ve güvenlik simülasyonları yapılmaya devam edecek. Bu teknolojiler, hayatın her alanına yayılacak ve yapay zeka teknolojisinin gelişmesiyle insan hayatını kolaylaştırırken çeşitli pazarlardaki payı da artmaya devam edecek."
Türkiye'nin Teknolojik Durumu
Kadri Kanpak: "İleri teknoloji diyebileceğimiz Japonya veya Çin ile mukayese edersek Türkiye onların 100 üzerinden puanlamaya göre kaç puanlık teknolojik devlettir?"
Dr. Mustafa UYSAL: "Yüz tanıma konusunda çalışan firmalarımız var. Japon veya Amerikan firmalarıyla kıyaslandığında çok büyük farklar yok. Ancak bu tür teknolojilere iltifat eden kuruluşlar Japonya ve Amerika'da daha fazla. Bizim teknolojik birikimimiz yeterli, ancak uygulama sahasına geçişte yeterince hızlı değiliz. Japonya ve Amerika'daki firmalar, bu tür teknolojileri pazara daha hızlı sunabiliyor. Türkiye'de teknoloji üretimi var, ancak kullanabilecekler konusunda eksikliklerimiz var. Bu potansiyeli değerlendirmek için daha fazla çalışmalıyız."
Zorluklar ve Gelecek Potansiyeller
Dr. Mustafa UYSAL: "Altyapı hızlarımız maalesef 4.5G'yi desteklemiyor, birçok yerde 3G hızında kalıyoruz. Bu da yüz tanıma sistemlerinin verimliliğini etkiliyor. Diğer yandan, derin sahte (deepfake) teknolojisi, dezenformasyon ve yanlış bilgilerin yayılması gibi tehditler yaratıyor. Bu tehditlere karşı akademik ve endüstriyel çalışmalar sürüyor. Özellikle zaman ve yer damgası ile yanıltıcı bilgilerin önüne geçilmesi planlanıyor."
Gelecekteki Güvenlik Tehditleri ve Önlemler
Dr. Mustafa UYSAL: "Örneğin, elektrikli araçlar yaygınlaşıyor ve bu araçların şarj istasyonları kritik bir konu. Şarj sırasında aracınıza giriş yapılarak kontrol altına alınması gibi tehditler mevcut. Bu tehditlere karşı mühendislerimizin bu konularda yetişmiş olması gerekiyor. Önümüzdeki 10 yıl içinde bu tür sorunlarla karşı karşıya kalacağız."
Türkiye'nin Yerli ve Milli Teknoloji Geliştirme Çabaları
Dr. Mustafa UYSAL: "Yerli ve milli sanayimizin gelişmesi için belediyeler ve diğer kamu kurumları yerli firmalara güvenmelidir. Örneğin, Bursa Büyükşehir Belediyesi'nin yurt dışından aldığı teknolojiler yeterince verimli olmadı ve bu durum bize ders olmalı. Kendi mühendislerimize güvenerek yerli ve milli çözümler geliştirmeliyiz."
Sonuç ve Özet
Dr. Mustafa UYSAL: "Bu teknolojilerle yalnızca güvenlik ve ulaşımda değil, üretimden gıda denetimine kadar birçok alanda devrim niteliğinde gelişmeler sağlayabiliriz. Gelecekte, bu tür yapay zeka ve derin öğrenme uygulamaları ile daha güvenli, verimli ve akıllı şehirler inşa edeceğiz."
Bu makale, yapay zeka ve derin öğrenme teknolojilerinin güvenlik ve ulaşım alanlarındaki uygulamalarını ve gelecekteki potansiyel kullanım alanlarını vurgulamaktadır.
Katılımcıların Yorumları ve Soruları
Metin ÖZTÜRK: "Kadir abi, çok teşekkür ederim. Güzel bir soruydu. Bizim yazılımcılar ve bu konudaki donanımlar belli bir seviyede imiş."
Cüneyt Deliktaş: "Merhabalar, iyi akşamlar herkese. Mustafa hocam, çok teşekkür ediyorum verdiğiniz bilgiler için. 3G hızlarının yeterli olmadığından bahsettiniz, ancak Türkiye'de 4.5G var. Bu konuda ne düşünüyorsunuz?"
Dr. Mustafa UYSAL: "4.5G kullanabiliyoruz, ancak birçok noktada 3G'yi geçemiyoruz. Altyapımız o kadar hızlı değil. 4G aslında 4G'nin iyileştirilmiş hali, ancak altyapılarımız 4G'yi de desteklemiyor."
Cüneyt Deliktaş: "Anladım, teşekkür ederim. Asıl soruma geçeyim. Yapay zeka ile görüntü işleme uygulamalarında derin sahte ve dezenformasyon konusundaki tehditler hakkında ne düşünüyorsunuz?"
Dr. Mustafa UYSAL: "Bu konular bizim endüstri alanımıza çok girmiyor, ancak ülkemizde bu konuda çalışan akademisyenler ve araştırmacılar var. Kriptoloji uygulamalarında bu sorunlara çözüm üretiyorlar. Önümüzde ciddi tehditler var ve bu tehditlere karşı insan gücümüzü yetiştirmemiz gerekiyor."
Metin ÖZTÜRK: "Evet, şarj istasyonlarına bağlanmadan uydu ve radyo dalgalarıyla aracın kontrolünü ele geçirebilirler. Yazılım ve donanımları kendimiz yapmalıyız."
Dr. Mustafa UYSAL: "Biz F-16'larda test ettik. Yurt dışından aldığımızda elimiz kolumuz bağlıydı. Şimdi kendi uçaklarımızın yazılımlarını kendimiz üretiyoruz. Geçmişte yaşananlardan ders aldık. Elektrikli araçlar ve mikro dalga gibi tehditlerle karşı karşıya kalacağız.
Metin ÖZTÜRK: "Doğru, yerli ve milli sanayiye güvenmeliyiz. Belediyelerde de benzer durumlar yaşanıyor. Krediyi kim veriyorsa, cihazları da onlardan almak zorunda kalıyoruz. Bu yüzden kaybediyoruz."
Dr. Mustafa UYSAL: "Ülkemizde 'muş gibi' görünmek yaygın bir gelenek. Bursa Büyükşehir Belediyesi'ne yatırım önerdik, ancak yurt dışından alınan fonlar nedeniyle yabancı teknolojilere yöneldiler. Kendi insanımıza güvenmeliyiz."
Metin ÖZTÜRK: "Hepinize iyi akşamlar diliyorum. Mustafa bey'in sunumu sayesinde güzel bir teknolojik gezi yaptık."
Dr. Mustafa UYSAL: "Teşekkür ediyorum. Zaman ayırdığınız için. Bursa'dayız, İstanbul'da da arkadaşlarımız var. İhtiyaç olursa Metin bey vasıtasıyla bize ulaşabilirsiniz. Memnuniyetle işbirliği yaparız. Hepinize hayırlı geceler.
Uluslararası Referanslar
- Book: "Digital Image Processing" by Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods
- Article: "Deep Learning for Image Processing" on arXiv
- Journal: "IEEE Transactions on Image Processing" - a leading journal in the field of image processing
No comments:
Post a Comment