Hollandalı Battolyser Systems, enerji depolama ve hidrojen üretimi alanında çığır açan teknolojisiyle dikkat çekiyor. Şirket, Rotterdam’da 1 GW yıllık üretim kapasitesine sahip bir “Battolyser” fabrikası kurma hazırlığında. 2026’da faaliyete geçmesi planlanan bu tesis, Avrupa Komisyonu’nun İnovasyon Fonu tarafından desteklenmeyi amaçlıyor. Rotterdam Liman İdaresi ve VDL gibi güçlü ortaklarla yürütülen proje, yeşil enerji üretimi ve enerji depolama sektörlerine yenilikçi bir çözüm sunmayı hedefliyor.
Hem enerji depolayan hem de hidrojen üreten batarya tasarlandı
Battolyser, hem batarya hem de elektrolizör işlevi gören benzersiz bir teknolojiye sahip. Bu çift yönlü sistem, yeşil hidrojen üretim maliyetlerini %20 oranında azaltarak yenilenebilir enerji projelerinin daha erişilebilir ve kârlı hale gelmesini sağlıyor. Ürün, yenilenebilir enerji kaynaklarını şebekeye daha etkin entegre ederek şebeke tıkanıklığını hafifletiyor. Avrupa Birliği sınırları içinde kolaylıkla tedarik edilebilen düşük kaliteli demir ve nikel kullanılması, AB’nin Çin’e olan bağımlılığını azaltma stratejisine de uyumlu bir çözüm sunuyor.
Hem enerji depolayan hem de hidrojen üreten batarya tasarlandı.
Teknolojinin temelinde, geleneksel bir batarya gibi enerji depolama işlevinin yanı sıra “aşırı şarj” mekanizmasıyla hidrojen ve oksijen üretimi yatıyor. Şarj sırasında elektrotlar, katotta hidrojen, anotta ise oksijen gazı oluşumunu sağlayan bir elektrokimyasal reaksiyona giriyor. Battolyser ürün ailesi, 2.5 MW, 5 MW ve 25 MW kapasiteli modellerden oluşuyor. İlk model olan 2.5 MW kapasiteli sistemin 2025’in ilk çeyreğinde piyasaya sürülmesi planlanırken, daha büyük kapasiteye sahip modellerin takip eden yıllarda sunulması hedefleniyor.
Battolyser, yeşil hidrojen üretim maliyetini uygun bölgelerde kilogram başına 2 avroya kadar düşürebiliyor. 20-30 yıllık bir hizmet ömrüne sahip olan sistem, nikel-demir elektrotları ve kanıtlanmış alkali elektroliz teknolojileri ile yüksek verimlilik ve uzun ömür sağlıyor. Fabrikanın toplam maliyeti için 40 milyon avroluk Avrupa Yatırım Bankası finansmanı sağlanırken, Hollandalı yatırımcılardan da 30 milyon avroluk ek destek alınmış durumda. Bu girişim, yenilenebilir enerji sektöründe Avrupa’nın stratejik önemini artıran bir dönüm noktası olarak değerlendiriliyor.
Çin merkezli teknoloji firması Agibot, insansı robot üretiminde seri üretime geçerek önemli bir kilometre taşına ulaştı. Tesla’nın Optimus robot projesinden önce harekete geçen Agibot, bu yıl sonuna kadar 1.000 insansı robotu üretip piyasaya sunmayı hedefliyor. Şirketin üretim süreçlerinde kaydettiği hızlı ilerleme, hem robotik teknolojisi hem de bu alanın ticari uygulamaları açısından dikkat çekici bir başarı olarak değerlendiriliyor.
Çinli Agibot, insansı robotların seri üretimine start veriyor
Agibot’un Şanghay’daki Lingang Fengxian fabrikasında üretilen robotlar, kendilerini diğer projelerden ayıran ilginç bir uygulamayla doğrudan üretim hatlarında çalışıyor. Montaj, test, temizlik ve parça yerleştirme gibi görevlerde aktif rol alan bu robotlar, sadece üretilmekle kalmıyor; üretim süreçlerine entegre edilerek fonksiyonel kapasiteleri gösteriliyor.
Şu ana kadar 962 robotun montajı tamamlanmış durumda ve bu durum Agibot’u, Tesla gibi dev rakiplerinden daha önce genel amaçlı insansı robotları seri üretme noktasına taşıyor.
Henüz tüketicilere satış tarihleri veya ürün fiyatlandırması netlik kazanmış değil. Ancak mevcut bilgiler, bu robotların öncelikle endüstriyel ve kurumsal kullanımlar için geliştirilmiş olduğunu işaret ediyor. Tesla’nın Optimus robotlarının ticari olarak 2026 yılında kullanıcılarla buluşması beklenirken, Agibot bu pazarda liderliği ele geçirmek için ciddi bir avantaja sahip. Bu durum, Çin’in teknoloji geliştirme hızını ve küresel pazarda rekabet edebilirliğini bir kez daha gözler önüne seriyor. Peki siz bu konu hakkında ne düşünüyorsunuz?
Tesla, Avrupa’da bu yıl önemli ölçüde satış kaybı yaşadı. Avrupa genelindeki elektrikli araç satışlarının ufak bir düşüş göstermesine rağmen, Tesla’nın kayıpları pazarın genel düşüş oranını önemli ölçüde aştı. Avrupa Otomobil Üreticileri Birliği’nin (ACEA) verilerine göre Tesla, yılın ilk 11 ayında geçtiğimiz seneye kıyasla %13,7 daha az araç satışı gerçekleştirdi. Geçen yıl 327.635 araç satışı yapan şirket, bu yıl aynı dönemde yalnızca 282.692 araç teslim etti ve pazar payını %2,8’den %2,4’e düşürdü.
Tesla’nın Avrupa’daki satışları oldukça düştü
Kasım ayına özel verilere bakıldığında Tesla’nın Avrupa genelinde 26.200 araç teslim ettiği görülüyor. Bu rakam, geçtiğimiz yılın Kasım ayına kıyasla yaklaşık 10.000 adet daha düşük ve genel düşüş oranından da fazla bir gerilemeye işaret ediyor. Tesla’yı çıkararak yapılan bir değerlendirme, Avrupa’daki elektrikli araç satışlarının bu süreçte aslında %1,3 artış kaydettiğini ortaya koyuyor.
Tesla’nın bu düşüşünde artan rekabet, hükümet teşviklerinin azalması ve pazar dinamiklerindeki değişiklikler başlıca faktörler arasında gösteriliyor. Diğer yandan, Tesla’nın kendi anavatanı ABD’de de işler istediği gibi gitmiyor. Cybertruck’ın piyasaya çıkışı ve federal teşviklere rağmen satışlar sabit bir seyir izliyor. ABD’deki teşviklerin kaldırılma planı ise Tesla için yeni zorluklar yaratabilir.
Şirket CEO’su Elon Musk, bu durumun diğer elektrikli araç üreticilerini daha fazla etkileyeceği ve Tesla’nın pazar payını artırabileceği yönünde umut taşıyor. Ancak, Tesla’nın gerek Avrupa’da gerekse ABD’de artan rekabete uyum sağlayarak ve daha agresif stratejiler geliştirerek bu düşüşün önüne geçmesi kritik bir öneme sahip.
Westport, Conn. merkezli SmartEdgeLaw Group’un kurucu üyesi olan avukat Richard Santalesa, teknoloji işlemleri, veri güvenliği ve fikri mülkiyet konularına odaklanıyor. Sözleşme hukuku ve telif hakkı hukuku sorunlarının da olduğunu ve bunların farklı şekilde ele alındığını belirtiyor. Sözleşmesel bir bakış açısından, Santalesa, AI tarafından üretilen kod üreten çoğu şirketin, “diğer tüm IP’lerinde olduğu gibi, sağlanan materyalleri — AI tarafından üretilen kod dahil — kendi mülkleri olarak kabul edeceğini” iddia ediyor.
Yapay zekanın yazdığı kod için sahiplik karmaşası
OpenAI (ChatGPT’nin arkasındaki şirket), üretilen içeriğin mülkiyetini iddia etmiyor. Hizmet şartlarına göre OpenAI, burada size Çıktı üzerindeki tüm hak, mülkiyet ve çıkarlarını devreder. Ancak, açıkça, bir AI tarafından yazılmış kod kullanan bir uygulama oluşturuyorsanız, kimin neye sahip olduğunu (veya sahip olduğunu iddia ettiğini) dikkatlice araştırmanız gerekecektir.
ABD dışındaki kod sahipliğine ilişkin bir görüş için ZDNET, Kanadalı bir iş hukuku firması olan McMillan LLP’de Teknoloji Grubu’nda Vancouver merkezli bir ortak olan Robert Piasentin’e yöneldi. AI tarafından üretilen çalışmalarla ilgili olarak sahipliğin hala “hukukun belirsiz bir alanı” olduğunu söylüyor. Bununla birlikte, sorunu açıklığa kavuşturmaya yönelik çalışmalar yapıldı. 2021’de, Kanada ajansı ISED (İnovasyon, Bilim ve Ekonomik Kalkınma Kanada) soruya üç yaklaşım önerdi:
Mülkiyet, eserin yaratılmasını ayarlayan kişiye aittir.
Mülkiyet ve telif hakkı yalnızca insanlar tarafından üretilen eserler için geçerlidir ve bu nedenle, ortaya çıkan kod telif hakkı koruması için uygun olmayacaktır.
Yapay zeka tarafından üretilen eserler için yeni bir “yazarsız” haklar kümesi yaratılmalıdır.
İngiltere ve Galler’de de avukatlık yapan Piasentin, “Kanada’ya benzer şekilde, yapay zeka sistemlerinin tasarımını, gelişimini ve kullanımını doğrudan düzenleyen bir İngiliz mevzuatı yoktur. Ancak, Birleşik Krallık, bilgisayar tarafından üretilen bir eserin yazarının kim olabileceğini açıkça tanımlayan dünyadaki ilk ülkelerden biridir.” diyor. Piasenten, yapay zekaya değil, video oyunu davalarına dayanan bazı Birleşik Krallık içtihatları emsalinin zaten mevcut olabileceğini söylüyor. Yüksek Mahkeme’de görülen bir dava (kabaca ABD Yüksek Mahkemesi’ne benzer), bir video oyununda üretilen görüntülerin oyuncunun değil, oyun geliştiricisinin malı olduğunu belirledi.
SandboxAQ, büyük niceliksel modellerinin (LQM’ler) ve diğer yapay zeka uygulamalarının gelişimini hızlandırmak için 300 milyon dolardan fazla fon sağladığını duyurdu. SandboxAQ LQM bu bağlamda ön plandadır. Fred Alger Management, T. Rowe Price ve Breyer Capital liderliğindeki fonlama turu, şirketin para öncesi bazda 5.3 milyar dolar değerinde olduğunu gösteriyor.
SandboxAQ LQM çalışmaları
LQM’ler, doğal dili işleyen büyük dil modellerinin (LLM’ler) aksine, büyük miktarda sayısal veya bilimsel veriyi işlemesi gereken sektörlerdeki karmaşık bilim ve iş sorunlarını çözmek için tasarlanmıştır. SandboxAQ LQM çözümleri bu ihtiyaçları karşılar.
SandboxAQ CEO’su Jack Hidary: “Büyük niceliksel modeller, havacılık, biyofarmasötik, kimyasallar, savunma, enerji, finans ve daha fazlası dahil olmak üzere büyük sektörler için bilim ve iş sorunlarını çözme konusunda güçlü bir yetenek sağladıkları için yapay zekanın bir sonraki dalgasıdır” diyor. SandboxAQ LQM platformu bu güçleri optimize eder.
Hidary: “Bugün duyurduğumuz sermaye artışı, bize ölçekte derin etki yaratmak için ek kaynaklar sağlıyor. LLM’ler ve LQM’ler, B2B uygulamaları dünyasında ihtiyaç duyulan tamamlayıcı platformlardır. SandboxAQ’ya bu kadar çok uzun vadeli yatırımcının bağlılığını görmekten mutluluk duyuyoruz” dedi.
SandboxAQ, yatırımı farklı uygulamalardaki 2024 başarıları bağlamında duyurdu. AQBioSim bölümü, nörojeneratif hastalıklar için ilaç keşfini hızlandırdı ve önde gelen akademik kurumlar ve biyofarmasötik şirketleriyle işbirliklerini genişletti. Yeni jenerasyonel AI aracı IDOLPro, klinik geliştirmeyi optimize etmek için ilaç molekülleri tasarlıyor. SandboxAQ LQM sistemleri bu başarılara katkıda bulunur.
SandboxAQ’nun AQChemSim bölümü, lityum iyon pil ömrü tahmini ve kimyasal üretim için katalitik aktivitede çığır açan buluşlar elde ederek malzeme tasarım yeteneklerini geliştirdi. Nvidia ve Novonix ile ortaklıklar, hesaplama verimliliğini ve veri doğruluğunu artırdı.
GPS’siz navigasyon için kuantum sensörleri kullanan AQNav sistemi, ABD Hava Kuvvetleri ile dönüm noktalarına ulaştı ve daha geniş uçak uygulamaları için bir sözleşme uzatması sağladı.
CardiAQ araştırma cihazı, Mayo Clinic ve UCSF Tıp Merkezi gibi önde gelen kurumlarda klinik araştırma iş birlikleriyle manyetokardiyografi yoluyla kardiyak teşhislerde devrim yaratmayı hedefliyor.
AQtive Guard kriptografi çözümü, Accenture ile ortaklık kurarak finansal hizmetler ve yaşam bilimlerindeki dağıtımlarını genişletti.
PTC, fiziksel ürünlerde yazılım geliştirme için üretken bir yapay zeka ürünü üzerinde Microsoft ve Volkswagen Grubu ile ortaklık kurduğunu doğruladı. Otomotiv sektörü Generative AI ile gelişiyor.
Codebeamer Copilot, yazılım mühendislerinin ürün gereksinimlerini daha verimli bir şekilde oluşturmalarını ve yönetmelerini sağlamanın yanı sıra bunları test etmelerine, doğrulamalarına ve yayınlamalarına olanak tanıyan PTC’nin Codebeamer uygulama yaşam döngüsü yönetimi (ALM) teknolojisine dayanmaktadır.
VW örnek olacak: Otomotiv sektörü Generative AI ile gelişecek
Boston merkezli PTC, VW Grubunun birden fazla markada yeni nesil elektrikli araçlarında yazılım geliştirmeyi desteklemek için Codebeamer’ı benimsediğinin duyurulduğu 2023 yılından bu yana otomobil üreticisine Codebeamer tedarik ediyor.
VW grubu, Volkswagen, Volkswagen Ticari Araçlar, Çek Cumhuriyeti’nin Skoda’sı, İspanya’nın SEAT ve Cupra’sı (PTC’nin daha önce birlikte çalıştığı), Almanya’nın Audi ve Porsche’si, İngiltere’nin Bentley’i ve İtalyan süper otomobil üreticisi Lamborghini’nin hepsi sorumluluğunda olmak üzere otomotiv endüstrisindeki en büyük portföylerden birine sahiptir.
Şimdi PTC ve VW Group, Microsoft Azure AI yetenekleriyle üretken AI’yı birleştirerek Codebeamer’a katma değer sağlamak için Microsoft ile iş birliği yapıyor. Otomotiv sektörü Generative AI ile önemli gelişmeler kaydediyor. VW Group’ta BT mühendisliği başkanı olan Robert Kattner, Copilot’un şirketin gelecekte yeni ürünler geliştirmesine nasıl yardımcı olacağını açıkladı. Kattner: “Codebeamer yazılımında Microsoft Azure AI’nın olması, yeni özellikler ve test durumları oluşturmamıza yardımcı olabilir. Ayrıca, yinelenenleri kaldırarak ve mevcut kalite standartlarıyla karşılaştırarak gereksinimlerimizin kalitesini artırabilir. Ayrıca, ekiplerimizin eski BT sistemlerinden gereksinim referanslarını içe aktarmalarına yardımcı olabilir. Gereksinimleri içe aktarma, inceleme ve yazma süresini azaltarak üretkenlik kazanımlarımızı artıracak. Özetle, mühendislerimiz işlerini daha verimli bir şekilde yapacak” dedi.
Microsoft’tan Dayan Rodriguez: “Üretim sektörü, üretken AI kullanım durumları için muazzam fırsatlar sunuyor. Bu özellikle otomotiv sektörü Generative AI kullanarak büyük ilerlemeler kaydedebilir. Codebeamer Copilot, üretken yapay zekanın ürün geliştirme gibi uzun süredir devam eden karmaşık bir süreci nasıl daha basit ve daha verimli hale getirebileceğinin anlamlı bir örneğidir” ifadelerini kullandı. Codebeamer Copilot’un beta sürümünün 2025’in başlarında yayınlanması bekleniyor.
Apple, kamera ve sağlık sensörlerine sahip AirPods’ları “öncelikli” hedef olarak belirledi. Apple CEO’su Tim Cook yakın zamanda Wired ile bir röportaj yaptı ve Apple’ın öngörülebilir gelecekteki odak noktası hakkında bilgi verdi. Sağlık ve zindelik, tekrar eden bir unsur olarak öne çıktı. Yakın zamanda bir işitme cihazı tesisi edinen AirPods, bu hedeflerin merkezinde açıkça yer alıyor. Şimdi, Bloomberg kulaklıkların cephaneliğine yakında kameralar ve sağlık sensörleri ekleyeceğini bildiriyor.
Apple AirPods için önceliklendirme yaptı
Bir ara Apple’ın kablosuz kulaklıklara kamera entegre etmek için çalıştığı bildirilmişti ancak proje askıya alındı. Görünüşe göre, neredeyse her ürün kategorisinde AI tabanlı iş akışlarının son zamanlardaki patlaması Apple’ı bu çabayı yeniden canlandırmaya teşvik etti.
Bloomberg raporunda, “Şirketin AI ve Apple Intelligence platformu etrafında toplanmasıyla proje yeniden canlandırıldı,” deniyor. Apple’ın ekiplere öncelikli bir proje olarak üzerinde çalışmalarını görevlendirmesi dikkat çekici, ancak gerçekleşmesi birkaç yıl sürebilir.Apple’dan bir başka “ilk” gibi duyulsa da, ses ekipmanında kamera fikri tam olarak yeni bir kavram değil. Dahası, Apple oyunda tek oyuncu olmayacak ve hatta giyilebilir ve yapay zeka meraklısı Meta’ya karşı yarışı kaybedebilir.
The Information’a göre Meta ayrıca yerleşik kameralara sahip kulaklıklar üzerinde çalışıyor. CameraBuds kod adı altında geliştirilmekte olduğu bildirilen Meta’nın uygulaması, dil çevirisi ve nesne tanımlama gibi olanaklar için üretken AI becerilerini benimseyecek.
Bu tür olanaklar için halihazırda çok sayıda emsal mevcut. Bu ayın başlarında, Meta Ray-Ban akıllı gözlükler Canlı AI, çeviri ve Shazam destekli müzik tanımlama gibi yetenekleri tanıtan bir güncelleme aldı . Canlı AI, yerleşik kamera görünümlerinde göründüğü gibi dünyayı anlamlandırmak için AI’ya güvendiği için özellikle etkileyici. Apple, yazılım-donanım ekosisteminde dağıtıma hazır bu tür olanaklara zaten sahip.
Bulut devleri AWS, Microsoft Azure ve Google Cloud Platform (GCP), bulut altyapısı büyümesinin temel itici gücü olarak yapay zekayı kullanmak üzere konumlanıyor. Microsoft, özellikle genAI’da hem AWS’yi hem de Google’ı geçerek bulut AI lideri olarak ortaya çıkıyor.
Microsoft, genAI odaklı projelerin %62’si de dahil olmak üzere yeni bulut AI vaka çalışmalarının %45’ini oluşturdu. Başarı büyük ölçüde pazar konumunu iyileştiren OpenAI ile iş birliği yapması ve onu satın alması sayesinde gerçekleşti. Buna karşılık AWS, geleneksel AI’da öne çıkıyor. Yeni bulut AI vaka çalışmalarının %15’ini ele geçirdi ve %85’i genAI dışı konulara odaklandı ve bu da eski AI’daki gücünü gösteriyor. Hacim açısından geride kalsa da Google Cloud, AI’yı operasyonlarına daha derinlemesine entegre ediyor. AI, Google’ın yeni bulut vaka çalışmalarının %36’sını yönlendiriyor.
Microsoft: AI katılımı %45’te kaldı ve %29’luk bulut pazar payını aştı.
Google: AI katılımı %17’ye ulaştı ve %9’luk pazar payını neredeyse ikiye katladı.
AWS: %34’te, AI katılımı %37’lik bulut pazar payının gerisinde kaldı.
Özellikle genAI’da, Microsoft’un katılım oranı genel pazar payının iki katıydı, AWS ise %21 geride kaldı ve Microsoft’un bu alandaki artan hakimiyetini vurguladı.
Yapay zekaya olan artan talep, hiper ölçekleyicileri altyapı harcamalarını artırmaya yöneltiyor. Amazon, AWS’yi ve yapay zeka yeteneklerini geliştirmek için 2025’te 75 milyar dolarlık sermaye harcaması planlıyor. Benzer şekilde, Microsoft ve Google, büyüyen iş yüklerini desteklemek için yapay zeka odaklı veri merkezlerini genişletiyor.
Synergy Research Group’a göre, küresel bulut altyapısı harcamaları, yapay zeka yatırımlarının da etkisiyle 2024’ün 3. çeyreğinde yıllık %23 artışla 84 milyar dolara ulaştı. ABI Research, 2030 yılına kadar veri merkezlerinin %43’ünün, yapay zeka ve diğer veri yoğun uygulamaları barındırmak için mevcut %28’den büyük ölçekli tesisler olacağını öngörüyor.
Microsoft’un bulut yapay zekası ve genAI katılımındaki hakimiyeti, yapay zeka destekli bulut inovasyonu yarışında lider konumunu sağlamlaştırıyor. Hiper ölçekleyiciler arasındaki rekabet yoğunlaştıkça, Microsoft’un ortaklıkları ve stratejisi onu bulut bilişimin geleceğini şekillendirmede önemli bir oyuncu haline getiriyor.
Hükümetler, veri gizliliği, önyargı, güvenlik ve daha fazlasıyla ilgili çok sayıda endişeyi dile getirerek AI’yı yönetecek düzenlemeler oluşturmak için çabalıyor. Bu çabalar, yapay zeka yönetimi için kritik öneme sahiptir.
Oxylabs’ta Kıdemli Hukuk Müşaviri olan Nerijus Sveistys bu konuda önemli noktalara değiniyor. Sveistys: “Son birkaç yıldaki patlama, AI yönetimi için düzenleyici çerçeveler oluşturma yönünde bir baskıyı tetiklemiş gibi görünüyor. Bu doğal bir gelişme, çünkü AI’nın yükselişi, veri gizliliği ve koruması, önyargı ve ayrımcılık, güvenlik, fikri mülkiyet ve diğer yasal alanların yanı sıra ele alınması gereken etik konularında sorunlar yaratıyor” diyor. Yapay zeka yönetimi bu nedenle büyük bir önem arz ediyor.
Yapay zeka yönetimi
Avrupa Birliği’nin AI Yasası, şaşırtıcı olmayan bir şekilde, bölgeyi katı ve merkezi bir yaklaşımla konumlandırdı. Bu yıl yürürlüğe giren düzenlemenin 2026 yılına kadar tamamen yürürlüğe girmesi planlanıyor. Sveistys, AB’nin diğer yargı bölgelerine kıyasla nispeten hızlı hareket ettiğini belirtti. Sveistys: “Gördüğümüz temel fark, AB’nin her türlü yapay zekanın kullanımını yöneten tek tip bir düzenlemeyi ne kadar hızlı çıkardığıdır” dedi. AI yasası, yapay zeka yönetimi sürecinin bir parçasıdır.
Bu arada, diğer bölgeler daha parça parça yaklaşımları tercih etti. Örneğin Çin, belirli yapay zeka teknolojilerine özgü düzenlemeleri aşamalı olarak uygulamaya koyuyor. Sveistys’e göre Çin, yapay zeka yönetimi konusunda erken bir başlangıç yaparak 2021 yılı gibi erken bir tarihte düzenlemelere başladı.
Sveistys: “2021 yılında, dijital reklamcılıktaki yeteneklerini artıran öneri algoritmaları hakkında düzenleme getirdiler. Bunu 2022 yılında derin sentez modelleri veya genel tabirle deepfake’ler ve içerik üretimi hakkında düzenlemeler izledi. Ardından, 2023 yılında, bu modeller ticari kullanımda ses getirirken, üretken yapay zeka modelleri hakkında düzenleme getirildi” dedi. Bu düzenlemeler, yapay zeka yönetimi kapsamında değerlendirilebilir.
ABD ise yaklaşımında nispeten koordineli değil. Federal düzeydeki düzenlemeler henüz yürürlüğe girmedi ve çabalar çoğunlukla eyalet düzeyinde ortaya çıkıyor. ABD’de birleşik yapay zeka düzenlemelerinin uygulanmasındaki bu gecikme, iş dünyasının tepkisinin yavaş uygulamaya ne ölçüde katkıda bulunabileceği konusunda soruları gündeme getirdi. Sveistys, lobicilerin baskısının bilinen bir faktör olduğunu ancak bunun tek olası neden olmadığını söyledi. Yapay zeka yönetimi konusunda ABD’nin durumu belirsizliğini koruyor.
Apple’ın kendi Wi-Fi ve Bluetooth çipi Proxima, geliştirme hamlesi akıllı ev stratejisinde önemli bir değişime işaret edebilir. Apple TV ve HomePod mini, yeni donanım için ilk test alanları olacak. Bloomberg’in son raporuna göre, Broadcom bileşenlerinden geçiş 2025’te başlayacak ve potansiyel olarak Apple’ın cihazlarının ev ekosistemi içinde nasıl etkileşime gireceğini yeniden şekillendirecek. Bu, Apple akılı ev hedeflerinin bir parçasıdır.
Apple akılı ev ekosisteminde yer alacak
Bloomberg’e göre, yeni çip birkaç yıldır geliştiriliyor ve Apple’ın dikey entegrasyona doğru attığı son adımı temsil ediyor. Bileşen, Apple’ın M ve A serisi işlemciler gibi diğer şirket içi çiplerinde oluşturulan modeli izleyerek Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) tarafından üretilecek. Apple, bu adımla akılı ev teknolojisine daha fazla yatırım yapıyor.
Raporlar, Proxima çipinin ilk lansmanının 2025’te Apple TV set üstü kutusu ve HomePod mini akıllı hoparlör güncellemeleriyle başlayacağını öne sürüyor. Bu dikkatli yaklaşım, Apple’ın yeni teknolojiyi uygulamada ölçülü bir duruş sergilediğini, önce ev içi cihazlarda test ettiğini, ardından aynı yılın ilerleyen zamanlarında iPhone’lar gibi daha kritik ürünlere, 2026’ya kadar da iPad’lere ve Mac’lere genişleteceğini gösteriyor.
Geçişin zamanlaması Apple’ın akıllı ev hedefleri için özellikle önemli. Şirketin önümüzdeki yıl “önemli bir akıllı ev hamlesi” planladığı bildiriliyor. Bu plana duvara veya yüzeye monte edilebilen yeni bir yapay zeka destekli ev merkezi cihazı geliştirmek de dahil. Proxima çipinin bu cihazlara entegre edilmesi çeşitli avantajlar sağlayabilir:
Apple akıllı ev ürünleri arasında potansiyel olarak daha hızlı veri aktarımı ve gelişmiş cihaz senkronizasyonu,
Diğer Apple bileşenleriyle daha sıkı entegrasyon sayesinde Apple akılı ev ürünlerinde daha verimli güç tüketimi,
Apple ekosistemi için Apple akılı ev ürünlerine özel özellikler sağlayan kablosuz teknoloji yığını üzerinde daha fazla kontrol,
Daha iyi bant genişliği ve artırılmış hızlar vaat eden Wi-Fi 6E standardı desteği.
Ancak, geçişin riskleri var. Bloomberg’in belirttiği gibi, Broadcom kablosuz bileşenlerde pazar lideridir ve Apple’ın birinci nesil Wi-Fi çipi, yerleşik rakibinin donanım yetenekleriyle eşleşmede zorluklarla karşılaşabilir. Wi-Fi ve Bluetooth bileşenleri, ağ bağlantılarından çevre birimi eşleştirmesine kadar her şeyi ele alarak cihaz bağlantısı için çok önemlidir ve güvenilirlik müşteri memnuniyeti için olmazsa olmazdır. Bu nedenle Apple akılı ev çözümlerinde başarılı olup olmayacağı önem arz ediyor.
Almanya merkezli bir girişim, biyogaz enerji santrallerini dönüştürerek karbon negatif hale getirecek yenilikçi bir sistem geliştirdi. Bu yöntem, tarım atıkları ve hayvan gübrelerinden elde edilen biyogazı doğrudan yakmak yerine yakıt hücreleri aracılığıyla elektriğe dönüştürmeyi temel alıyor. Yakıt hücreleri sayesinde sistem, geleneksel biyogaz motorlarına kıyasla iki kat daha fazla enerji üretebiliyor. Ayrıca, bu teknoloji, hem yenilenebilir doğal gaz hem de yeşil hidrojen üretimini mümkün kılıyor ve tersine çevrilebilir bir enerji kaynağı işlevi görüyor. İhtiyaç halinde şebekeden enerji çekerek depolama yeteneğiyle de dikkat çekiyor.
Biyogaz enerji santralleri, karbon negatif hale gelecek
Yeni geliştirilen bu mimari, sadece verimliliği artırmakla kalmıyor, aynı zamanda CO2 yakalama ve depolama özelliği ile santralleri karbon negatif hale getiriyor. Saflaştırılan karbon dioksit ya ticari amaçlarla satılabiliyor, tekrar metan üretiminde kullanılabiliyor ya da uzun vadeli depolanarak atmosfere salınımı engelleniyor. Üretilen hidrojen de ihtiyaç halinde elektrik üretimi için kullanılabilirken, geri dönüş verimi yaklaşık %75 gibi oldukça iyi bir seviyeye ulaşıyor. Bunun yanı sıra, Avrupa’daki aşırı yenilenebilir enerji üretimi durumlarında oluşan negatif elektrik fiyatlarından yararlanarak sistem kendini şarj edebiliyor ve bu süreçte gelir elde edebiliyor.
Girişimin tasarladığı sistem, taşınabilir ve pratik bir kullanım sunuyor. 100 kW gücünde olan versiyon yarım konteynere, 500 kW gücünde olan ise tam bir konteynere sığacak şekilde kompakt bir biçimde üretilmiş. Ayrıca, “tak çalıştır” mantığıyla geliştirilen bu sistemlerin kurulumu oldukça basit. Gerekli olan sadece bir biyogaz bağlantısı ve elektrik hattı. Bu özellikleri sayesinde santraller, rüzgar veya güneş gibi değişken enerji kaynaklarının yetersiz kaldığı dönemlerde devreye girerek şebekenin ihtiyacını karşılayabiliyor.
Reverion isimli bu şirket, projeyi daha da ileri taşımak için yatırımcılarından 62 milyon Euro toplamış durumda. İki yıl içinde 100 adet enerji santralini seri üretimle piyasaya sürmeyi hedefleyen şirketin, bu sistemler için şimdiden 100 milyon Euro değerinde ön sipariş aldığı bildiriliyor. Uzun ömürlü tasarımı sayesinde bu sistemler 20 yıl boyunca kullanılabiliyor. Ancak, bazı bileşenlerin, örneğin katı oksit yakıt hücrelerinin, beş yılda bir değiştirilmesi gerekiyor. Yine de teknolojideki gelişmelerle birlikte bu bileşenlerin ömrünün ilerleyen yıllarda uzaması bekleniyor.
Günümüzde dijital dönüşüm süreçlerinin temelinde yer alan veri güvenliği, bulut teknolojilerinin kullanımında da kritik önem taşıyan bir alan olarak öne çıkıyor. Gartner’ın 2024 raporuna göre, işletmelere yönelik siber saldırıların %80’inde bulut tabanlı sistemler hedef alınıyor. IDC verilerine göre ise, bulut güvenliğine yatırım yapan şirketler, veri ihlallerine karşı %70 oranında daha güçlü bir koruma sağlıyor. Bu bağlamda, güvenilir ve yenilikçi çözümler sunan Karmasis ve Bulutistan işletmelere dijital dönüşüm süreçlerinde güvenli bir yol haritası çizmeyi amaçlıyor.
Karmasis ve Bulutistan arasındaki güç birliğinin ana odak alanları; bulut tabanlı veri yönetimi, gelişmiş siber güvenlik uygulamaları ve büyük veri analitiği ile güvenlik çözümleri olarak belirlendi. Bunun yanında, farklı sektörler için optimize edilmiş hizmetler geliştirilerek, işletmelerin özel ihtiyaçlarına yönelik çözümlerin sunulması da hedefleniyor. Veri güvenliği, tehdit algılama ve raporlama gibi alanlarda öne çıkan teknolojiler ile müşteri odaklı, fark yaratan hizmetler sunulacak.
Yüksek performanslı bulut altyapıları ve operasyonel verimlilik
Bu ortaklık, işletmelere yüksek performanslı bulut altyapıları, gelişmiş veri güvenliği ve hızlı ölçeklenebilir hizmetlerle operasyonel verimlilik kazandırıyor. Aynı zamanda, maliyet tasarrufu sağlayarak, müşterilerin kaynak kullanımını optimize etmeleri ve rekabet avantajı elde etmeleri için yenilikçi ve esnek çözümler sunuyor.
Karmasis ve Bulutistan, sektördeki lider pozisyonlarını sağlamlaştırmayı ve uluslararası pazarlarda büyümeyi hızlandırmayı hedefliyor. Orta Asya ve Avrupa gibi stratejik pazarlara yönelik yenilikçi çözümler geliştirilerek, teknoloji ve inovasyon alanında fark yaratılması planlanıyor.
Dataskope veri tabanlarını sürekli olarak izliyor
Bu iş birliğinin lokomotif ürünlerinden olan ve Türk mühendisler tarafından geliştirilen Dataskope, veri tabanında gerçekleşen olayları, güvenli ve değiştirilemez bir biçimde kayıt altına alarak ve gerçek zamanlı izleme imkânı sunarak olası saldırılar öncesinde uyarı sağlıyor, önlem alma fırsatı yaratıyor. Yeni nesil teknolojisi sayesinde kısa sürede birçok kritik kurum tarafından tercih edilen bu ürün, Karmasis Bulutistan arasındaki iş ortaklığı kapsamında global arenada hedeflenen yükselişte önemli rol üstleniyor.
Alman otomotiv devi Volkswagen, IG Metall sendikasıyla anlaşmaya vararak 2030 yılına kadar 35 binden fazla çalışanın işten çıkarılması ve kapasite düşürülmesi gibi önemli önlemleri hayata geçireceğini duyurdu. Şirket, bu adımlarla yıllık 1,5 milyar euro işçilik maliyeti tasarrufu sağlamayı ve toplamda yılda 15 milyar euroyu aşan bir maliyet tasarrufuna ulaşmayı hedefliyor. Bu kapsamlı değişiklikler, firmanın üretim süreçlerini yeniden şekillendirecek ve küresel talebe daha uygun bir yapıya bürünmesini sağlayacak.
Volkswagen, toplu işten çıkarma için sendikayla anlaşmaya vardı
Volkswagen Grubu CEO’su Oliver Blume, anlaşmanın markanın sürdürülebilirliği açısından kritik bir adım olduğunu belirtti. Blume, kabul edilen önlemler sayesinde Volkswagen’in geleceğini maliyet, kapasite ve yapı bakımından daha iyi yönlendirebileceğini vurguladı. Wolfsburg fabrikasında ID.3 ve Cupra Born modellerinin üretimi sürdürülecek, ancak Golf ve Golf Estate üretimi 2027’de Meksika’ya kaydırılacak. Almanya’da on yılın sonunda ise elektrikli Golf ve SSP platformuna dayalı yeni elektrikli modellerin üretileceği açıklandı.
Diğer fabrikalara gelince, Emden fabrikasında ID.4 ve ID.7 üretimi devam edecek, ancak Osnabrück’te T-Roc Cabrio üretimi 2027’de sona erecek. Dresden fabrikasında ise ID.3 üretiminin gelecek yıl sonlandırılacağı belirtildi. Volkswagen, bu tesisin devri gibi alternatif seçenekleri değerlendirdiğini söyledi. Zwickau fabrikası Audi Q4 e-tron ve Q4 e-tron Sportback üretimine odaklanırken, Hanover’da ID.Buzz ve Multivan üretimi sürdürülecek. Ayrıca Kassel, Braunschweig, Salzgitter, Hannover, Wolfsburg ve Chemnitz’deki Volkswagen Group Components tesisleri faaliyetlerine devam edecek.
Bu yeniden yapılandırma süreci, Volkswagen’in üretim operasyonlarını geleceğin elektrikli araçlarına uygun hale getirme ve maliyet etkinliğini artırma çabalarının bir parçası. Ancak işten çıkarmaların ve kapasite düşürmelerinin, çalışanlar üzerinde yaratacağı etkiler de dikkate alınıyor. Bu önlemler, yalnızca şirketin ekonomik performansı açısından değil, aynı zamanda çalışanlar ve sendika arasındaki dengelerin korunması bağlamında da önemli bir sınav niteliğinde.
Japon otomotiv endüstrisinin önde gelen isimleri olan Nissan, Honda ve Mitsubishi, bugün düzenledikleri ortak basın toplantısında güçlerini birleştirme kararı aldıklarını resmen açıkladı. Üç dev şirket, küresel otomotiv sektöründe daha etkili bir konum elde etmek amacıyla iş birliği yapmayı planlıyor. Bu büyük adımın ilk aşaması olarak birleşme görüşmeleri başlatıldı.
Honda, Nissan ve Mitsubishi resmen birleşecek
Ancak şu an için birleşmenin kesinleşmediği ve çalışmaların Haziran 2025’e kadar devam edeceği belirtildi. Bu sürecin sonunda anlaşma olumlu sonuçlanırsa imzalar atılacak. Ayrıca Mitsubishi’nin bu yeni yapıya katılması için kararını 2025 sonuna kadar verebileceği ifade edildi. Eğer tüm taraflar birleşmeyi kabul ederse, üç şirketin eşit ortak olacağı bir çatı şirketi kurulacak.
Planlanan bu birleşme, küresel çapta büyük bir etki yaratmayı hedefliyor. Birleşme sonrasında oluşturulacak holding şirketinin yıllık 8 milyonun üzerinde araç satışına ulaşarak Toyota ve Volkswagen’in ardından dünyanın en büyük üçüncü otomobil üreticisi konumuna gelmesi bekleniyor. Hem Honda’nın hem de Nissan’ın ana şirketi olarak Tokyo Borsası’nda yer alacak bu yeni yapı, hisselerini 2026 itibarıyla borsada işlem görmeye açacak. Grubun yıllık gelirinin 30 trilyon yenin, yani yaklaşık 191,4 milyar doların üzerinde olacağı ve işletme karının da 3 trilyon yene ulaşabileceği öngörülüyor.
Birleşmenin en dikkat çeken yönlerinden biri de elektrikli araçlar ve yazılım geliştirme gibi yenilikçi teknolojilerdeki iş birliğini derinleştirecek olması. Şirketler, Tesla ve BYD gibi sektördeki güçlü rakiplere karşı daha sağlam bir rekabet ortamı yaratmak için kaynaklarını ve teknolojilerini birleştirecek. Mitsubishi Motors’un mevcut teknoloji altyapısı da bu ittifaka önemli katkılar sağlayacak. Bu hamle, elektrikli araç pazarında daha güçlü bir konum elde etmenin yanı sıra otomotiv sektöründe yeni standartlar belirleme hedefini de barındırıyor.
DOC, Samsung, Texas Instruments ve Amkor için toplamda yaklaşık 7 milyar dolarlık yarı iletken ödüllerini kesinleştirdi. ABD, CHIPS Teşvik Programı kapsamında yarı iletken üretimini genişletmeyi umuyor.
CHIPS Teşvik Programı detayları
ABD Ticaret Bakanlığı, Samsung, Texas Instruments ve Amkor Technology için CHIPS Teşvik Programı kapsamında toplamda 6.75 milyar dolardan fazla olan ödüllerini duyurdu. Programın amacı, yurt içi yarı iletken üretimini genişletmek. Samsung’a 4,745 milyar dolara kadar doğrudan fon sağlandı – bu yılın başlarında duyurulan 6,4 milyar dolarlık ön ödülden daha az bir miktar – Texas Instruments’a 1,61 milyar dolara kadar ve Amkor’a 407 milyon dolara kadar verildi.
DOC, Samsung’un önümüzdeki birkaç yıl içinde ABD’de çip geliştirme ve üretimini artırmak için 37 milyar dolar yatırım yapmayı planladığını söyledi. Şirket, Teksas’taki operasyonlarını iki yeni üretim tesisi ve bir araştırma ve geliştirme sahası içerecek şekilde genişletecek. Ayrıca Austin’deki mevcut bir tesisi de genişletmeyi planlıyor. Texas Instruments, 2029’a kadar 18 milyar dolardan fazla yatırım yapacağı söylenen iki tanesi Teksas’ta ve bir tanesi Utah’ta olmak üzere üç yeni tesis inşa etmek için çalışıyor. Amkor, Arizona, Peoria’da gelişmiş bir paketleme ve test tesisi oluşturmak için 2 milyar dolarlık bir yatırım planlıyor. Reuters’a göre, bu, türünün ülkedeki en büyük tesisi olacak.
Ticaret Bakanlığı, ödüllerin şirketler belirli proje kilometre taşlarını tamamladıkça dağıtılacağını söylüyor. Fonlamanın proje başına binlerce iş yaratılmasını desteklemesini bekliyor.
Yazılım dünyasında kariyer yapmak isteyenler için mükemmel bir fırsat: CodeSprint etkinliği, 25 Aralık’ta gerçekleştirilecek! Türkiye’nin en önemli yazılım şirketlerinin yetkilileri ve sektördeki öncü isimleriyle bir araya gelerek, hem bilgi edinecek hem de profesyonel ağınızı genişleteceksiniz.
Bu etkinlik, yazılım dünyasında geleceğinizi şekillendirebilmeniz için birçok fırsat sunuyor. Kodlama, yapay zeka, makine öğrenimi, veri bilimi, DevOps gibi önemli alanlarda uzmanlarla tanışarak, sektördeki gelişmeleri ve yenilikleri ilk elden öğrenme fırsatına sahip olacaksınız. Hem yazılımın en iyileriyle tanışabilir, hem de iş dünyasına dair önemli ipuçları alabilirsiniz.
Etkinliğin içeriği: CodeSprint, yazılım dünyasının önde gelen profesyonelleriyle tanışma ve bilgi edinme imkanı sunuyor. Etkinlik boyunca şunları öğreneceksiniz:
Yeni yazılım teknolojileri: Yazılım dünyasında öne çıkan yeni teknolojiler ve trendler hakkında bilgi sahibi olacaksınız.
Kariyer yolu: Etkinlik, yazılım alanında kariyer yapmak isteyenler için rehberlik sunacak. Ünlü yazılım şirketlerinden üst düzey yöneticilerle kariyerinizi nasıl şekillendirebileceğinizi öğrenebilirsiniz.
Sektörel deneyimler: Alanında başarılı profesyonellerin kariyer hikayelerini dinleyerek ilham alabilirsiniz.
Ağ kurma fırsatları: Etkinlikteki katılımcılar ve konuşmacılarla tanışarak profesyonel ağınızı genişletebilirsiniz.
Pratik bilgiler: Konuşmaların ardından yapılacak soru-cevap oturumlarıyla, sektörle ilgili sorularınızı sorabilirsiniz.
Kimler katılabilir?
CodeSprint etkinliği, yazılım sektörüne ilgi duyan herkesin katılabileceği bir organizasyon! Özellikle aşağıdaki gruplar için ideal:
Üniversite öğrencileri: Yazılım ve teknoloji alanlarında kariyer yapmak isteyen üniversite öğrencileri, bu etkinlikte sektöre dair önemli bilgiler edinebilir.
Mezunlar: Yazılım ve teknoloji alanında kariyer yapmak isteyen mezunlar, bu etkinlik sayesinde iş dünyasındaki profesyonellerle tanışabilir.
Stajyerler ve yeni başlayanlar: Sektörde staj yapan veya yazılıma yeni başlamış kişiler, etkinlikte edindikleri bilgilerle kariyerlerini geliştirebilirler.
Yazılım geliştiriciler ve profesyoneller: Zaten sektörde çalışan profesyoneller, yeni teknolojiler hakkında bilgi edinerek gelişimlerini sürdürebilirler.
Etkinlikte hangi konular ele alınacak?
Etkinlik boyunca, yazılım dünyasındaki en önemli konular ele alınacak. Katılımcılar, sektördeki uzmanlarla şunları tartışabilecekler:
Yazılım geliştirme süreçleri: Yeni yazılım projelerinin nasıl geliştirildiği, hangi araçların kullanıldığı ve en iyi uygulamaların neler olduğu hakkında bilgi sahibi olacaksınız.
Yapay zeka ve makine öğrenimi: Bu alanlarda yapılan son gelişmeler, yapay zekanın nasıl çalıştığı ve hangi endüstrilere etki ettiği hakkında konuşulacak.
Veri bilimi: Verinin analizi, işlenmesi ve nasıl değerli hale getirileceği gibi konular üzerinde durulacak.
DevOps: Yazılım geliştirme ve operasyon arasındaki sınırları kaldıran DevOps kültürünün nasıl işlediği ve başarılı DevOps projelerinin nasıl yönetildiği tartışılacak.
Katılımcı firmalar:
Etkinlikte, Türkiye’nin en büyük yazılım şirketlerinin ve teknoloji firmalarının üst düzey yöneticileri yer alacak. Katılımcılar, bu firmaların temsilcileriyle tanışarak iş dünyası hakkında daha fazla bilgi edinme fırsatı bulacaklar. Ayrıca, katılımcılara bu firmalarda staj ve iş fırsatları hakkında bilgi verilecek.
Başvuru ve katılım:
Etkinliğe katılmak tamamen ücretsizdir ve başvuru yaparak yerinizi ayırtabilirsiniz. Başvurular, 25 Aralık etkinliği için açıldı. Hemen başvuru yapın ve yerinizi garantileyin!
Etkinlikte neler kazanabilirsiniz?
Yazılım alanında derinlemesine bilgi: En yeni yazılım teknolojileri hakkında bilgi sahibi olacak, sektörel yenilikleri takip edebileceksiniz.
Kariyer fırsatları: Yazılım alanında kariyerinizi şekillendirmek için iş dünyasındaki profesyonellerle tanışacak, staj ve iş fırsatları hakkında bilgi edineceksiniz.
Networking: Etkinlik sırasında sektördeki önemli isimlerle tanışarak, profesyonel ağınızı genişletebileceksiniz.
Sertifika: Etkinliğe katılan herkese katılım sertifikası verilecek.
Yazılım dünyasına adım atmak ya da kariyerini bir üst seviyeye taşımak isteyen herkesi CodeSprint etkinliğine davet ediyoruz! 25 Aralık’ta online olarak gerçekleşecek bu etkinlikte yerinizi almak için başvurunuzu hemen yapın!
Platformunu Baltimore’daki beş kavşağa konuşlandırmasından iki aydan kısa bir süre sonra, yapay zeka tabanlı trafik yönetimi girişimi NoTraffic, Maryland eyaletindeki tıkanıklığa meyilli kavşaklara yapay zeka destekli trafik sistemi kurmak için bir sözleşme imzaladı.
Platform, ortaya çıkan tıkanıklıkları azaltmak için “beklenmeyen kesintiler ve yeniden yönlendirmeler” sonrasında 17 Ekim’de Baltimore’da yayına girdi. Tel Aviv merkezli şirket, yapay zeka destekli trafik yönetimi için trafik kontrol ve güvenlik sistemleri entegratörü olan Blackstar Diversified Enterprises’ın yardımıyla Maryland Ulaştırma Bakanlığı’ndan (MDoT) eyalet çapında bir sözleşme aldı.
Yapay zeka destekli trafik yönetimi
Şirkete göre, iki saatten kısa bir sürede kurulabilen sistem, sinyalli kavşakları tamamen otomatik, buluta bağlı bir merkeze dönüştürmek için donanım bileşenleri, yapay zeka ve uç bilişimin bir kombinasyonunu kullanıyor. Özellikle, tak ve çalıştır IoT sensörleri, kavşaklara yaklaşımlarda insan gözü seviyesinde kurulur ve burada makine görüşü ve radarın bir kombinasyonu aracılığıyla AI destekli trafik yönetimi sağlanır. Bu sistem tüm yol kullanıcılarını (arabalar, kamyonlar, bisikletler, toplu taşıma, acil servisler ve yayalar) sınıflandırırlar. Bu veriler işlenir, anonimleştirilir ve ardından şehir şebekesi genelinde koordinasyon için buluta aktarılır.
Şirkete göre, trafik ışığına yerleştirilen bir kontrol ünitesi, tüm yaklaşımlardan gelen verileri analiz etmek ve trafik koşullarını gerçek zamanlı olarak ayarlamak için ışık zamanlamasını optimize etmek için Mobility Operating System adlı bir AI optimizasyon motoru kullanıyor. Bu, AIdestekli trafik sayesinde tıkanıklığı azaltırken güvenliği artırıyor.
Platform, Kaliforniya, Teksas, Pensilvanya, Colorado, Florida ve Georgia’nın yanı sıra Kanada’nın bazı bölgeleri de dahil olmak üzere 30’dan fazla eyalette faaliyet gösteriyor. NoTraffic’in CEO’su ve kurucu ortağı Tal Kreisler: “Maryland Ulaştırma Bakanlığı’nın bu onayı, yapay zeka destekli trafik yönetimi yoluyla NoTraffic’in trafik yönetimini dönüştürme misyonunda önemli bir kilometre taşıdır. Baltimore’daki devam eden dağıtımlarımız, trafik teknolojisinin sağladığı muazzam avantajları sergiliyor” dedi.
Kreisler: “Yollar, yol çalışmaları, kazalar ve hava koşullarının bozulması gibi artan zorluklarla karşı karşıya kaldıkça, bu onay, uyarlanabilir mobilite platformumuzu ülke çapında ölçeklendirmenin yolunu açıyor ve yapay zeka destekli trafik, her yerdeki toplulukların daha güvenli, daha verimli altyapıdan yararlanmasını sağlıyor” ifadelerini kullandı.
Akıllı ev otomasyon sistemi Home Assistant, yıllardır yapılan en büyük yükseltmelerden birini alıyor. Platform, Nabu Casa tarafından üretilen yeni bir gizlilik odaklı cihaz olan Home Assistant Voice Preview Edition’ın piyasaya sürülmesiyle ilk kez ses kontrolüne kavuşuyor.
Home Assistant: Açık kaynaklı ev asistanı
Yeni bağımsız sesli asistan, bulut hizmetlerinden veya internet bağlantılarından bağımsız olarak yerel ve özel olarak çalışıyor. Açık kaynaklı sesli asistan donanımı şu anda 59 dolara satışta ve odanın herhangi bir yerinden komutları almaya yardımcı olmak için çift mikrofona ve yanıt vermek için güçlü bir hoparlöre sahip. Home Assistant Voice Preview Edition’da ses kontrolü için LED ışık göstergeli bir kadran ve dinlemediğinde LED’i kırmızıya çeviren yan tarafta bir sessize alma düğmesi bulunuyor.
Home Assistant Voice Preview Edition, Amazon Alexa için bir Echo hoparlörü veya Google Home için bir Google Nest Audio hoparlörü gibidir ancak kullanıcılara ses kontrolü sağlamakla sınırlıdır ve cihazları doğrudan bağlamak için bir merkez olarak çalışmaz. Daha çok HA’ya ses kontrolü sağlamak için bir araçtır.
Kullanıcılar uyandırma sözcükleri olarak “Tamam Nabu”, “Hey Jarvis” veya “Hey Mycroft” diyebilir. HA, topluluğun daha fazla uyandırma sözcüğü oluşturmak için çalışabileceğini gösterdiği için şimdilik özel uyandırma sözcükleri ekleme olanağı sunmuyor. HA, çeşitli aksanları ve ses kayıtlarını işlemek için mevcut uyandırma sözcüklerini mükemmelleştirmeye odaklanmıştır. Yeni uyandırma sözcükleri oluşturmak, modelin yeni bir terimi işlemesi için eğitilmesini gerektirir ve bu da güçlü donanım ve kaynaklar gerektirir.
Home Assistant ve Nabu Casa’nın kurucusu Paulus Schoutsen: “Hepimiz verilerimizi toplamayan ve özellikleri sınırlamayan bir sesli asistanı hak ediyoruz. Bu nedenle ev için açık kaynaklı, gizlilik odaklı sesli asistanımızı hızla geliştiriyoruz. Bu, evinizde harika görünürken odanın diğer ucundan sizi duyabilen yüksek kaliteli donanımlar üretmemize yol açtı. Şu anda her ev için hazır değil, ancak bu daha fazla insanın gelişimine katılmasına ve sesin geleceğini bugünden önizlemelerine yardımcı olacak” dedi.
Kullanıcılar bir Home Assistant Voice Preview Edition cihazı satın alabilir, USB-C güç kaynağına bağlayabilir ve HA’nın kurulum sihirbazıyla kurabilir. Cihazda ayrıca, HA’nın Assist tarafından desteklenen veya evinizdeki cihazları kontrol etmek için HA’da özelleştirilen sesli asistanı tetikleyebilen ortada bir düğme bulunur.
Bu sözlük, yapay zeka giderek karmaşıklaşan manzarasını gizemden arındırmaya yardımcı oluyor. AI gelişmeleriyle güvenle etkileşim kurmanızı sağlıyor. Yapay zeka, teknolojiyi ve endüstrileri genel olarak hızla yeniden şekillendiriyor. Ancak uzmanlaşmış terimleri takip etmeyi zorlaştırabilir. Bu kılavuz, dünyamızı yeniden şekillendiren teknolojiyi anlamak için sağlam bir temel sağlayarak temel kavramları açıklığa kavuşturur.
Yapay zeka gelişmeye devam ederken, temel terminolojisini anlamak, gelişmeleriyle uyumlu olmanızı sağlar. Üretkenliği artırmaktan etik hususları gündeme getirmeye kadar, AI’nın etkisi birçok endüstriyi yeniden şekillendiriyor. İster meraklı ister profesyonel olun, bu terimleri kavramak AI’nın mevcut yeteneklerini ve gelecekteki olasılıklarını anlamanıza yardımcı olacaktır.
Yapay zeka sözlüğü – temel kavramlar
Yapay Zeka (AI): Yapay zeka, problem çözme, dili anlama ve kalıpları tanıma gibi genellikle insan zekası gerektiren görevleri gerçekleştirebilen sistemler oluşturmaya odaklanan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Algoritmalar ve veriler aracılığıyla kararlar alabilir, içgörüler üretebilir ve bilişsel işlevleri farklı derecelerde taklit ederek süreçleri otomatikleştirebilir. Yaygın uygulamalar arasında sanal asistanlar, öneri motorları ve otonom araçlar bulunur.
Makine Öğrenimi (ML): Sistemlerin kararlar ve tahminler yapmak için verilerden öğrendiği bir AI türüdür. Geleneksel programlamanın aksine, ML sistemleri daha fazla veriye maruz kaldıkça zamanla gelişir.
Derin Öğrenme: Büyük veri kümelerindeki karmaşık desenleri tanımak için çok katmanlı (dolayısıyla “derin”) sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenmesi türüdür. Her katman, verileri aşamalı olarak işler ve bu da karmaşık bilgileri analiz etmek için oldukça etkili olmasını sağlar.
Takviyeli Öğrenme (RL): Ajanların bir ortamda deneme yanılma yoluyla öğrendiği, en iyi sonuçlara yol açan eylemleri pekiştirmek için ödüller veya cezalar aldığı bir makine öğrenme tekniğidir. Amaç, ajanın eylemlerini uyarlayarak zaman içinde ödülleri en üst düzeye çıkarmasıdır.
Taklit Öğrenme: Bir yapay zeka modelinin bir insan veya başka bir model tarafından sağlanan örnekleri gözlemleyerek ve taklit ederek bir görevi gerçekleştirmeyi öğrendiği bir makine öğrenme tekniğidir. Sıfırdan başlamak yerine, model gözlemlediği senaryolardaki eylemleri “taklit eder” ve robotik, sürüş simülasyonları veya oyun gibi gösterilen davranışlardan öğrenmesini sağlar.
Sıfır Atış ve Az Atış Öğrenme (Zero-shot and Few-shot Learning): Yapay zekanın minimum eğitim verisiyle görevleri gerçekleştirmesini sağlayan tekniklerdir. Sıfır atış öğrenmede, model daha önce görmediği görevleri halledebilirken, az atış öğrenmede, sadece bir avuç örnekten hızla öğrenebilir.
Yapay Genel Zeka (AGI): AGI, bir insanın yapabileceği her türlü entelektüel görevi, çok çeşitli alanlarda ve bağlamlarda anlayabilen, öğrenebilen ve gerçekleştirebilen son derece gelişmiş bir AI biçimini ifade eder. Belirli görevlerle sınırlı olan dar AI’nın aksine, AGI insan benzeri uyum sağlama ve problem çözme yetenekleri gösterecektir. OpenAI gibi şirketlerin araştırma çabaları, AGI’nin potansiyelini araştırıyor, ancak bu aşamada hala teorik olarak kalıyor.
Üretken AI (Generative AI): Eğitim verilerine dayalı olarak metin, resim, kod ve ses gibi yeni içerikler oluşturabilen AI sistemlerini ifade eder. Örnekler arasında ChatGPT ve DALL-E gibi görüntü oluşturucular bulunur.
Eğitim ve Parametreler
Eğitim: AI eğitimi, modellerin kalıpları, ilişkileri öğrenmelerine ve doğru tahminler yapmalarına yardımcı olmak için büyük veri kümelerini beslemeyi içerir. Bu süreç, modelin zamanla rafine edildiği ve iyileştirildiği döngüler halinde yapılır. Eğitim, insan dilini “anlayan” ve tutarlı bir şekilde yanıt veren LLM’ler gibi modeller geliştirmek için esastır.
Parametreler: Girdi verilerini yorumlamaya ve işlemeye yardımcı olan AI modellerindeki dahili değişkenlerdir. Eğitim sırasında ayarlanan bu parametreler, modelin yanıtlarını şekillendirir ve şirketler tarafından genellikle bir modelin karmaşıklığını ve yeteneklerini göstermek için alıntılanır.
Çıkarım: Çıkarım, bir AI modelinin eğitim sırasında öğrendiklerini bir kullanıcının isteğine yanıt olarak çıktılar üretmek için uyguladığı aşamadır, örneğin bir soruyu yanıtlamak veya bir görüntü oluşturmak. Modelin önceki eğitime dayanarak bir yanıtı “çıkarımladığı” gerçek zamanlı süreçtir.
Teknik AI Bileşenleri
Sinir Ağları: Sinir ağları, insan beyninin yapısına göre modellenmiş AI sistemleridir. Verileri diziler halinde işleyen ve ağın karmaşık veri desenlerinden öğrenmesini sağlayan birbirine bağlı düğümlerden (veya “nöronlardan”) oluşan katmanlardan oluşurlar. Sinir ağları, üretken AI ve diğer birçok gelişmiş uygulama için temeldir.
Dönüştürücüler: Dönüştürücüler, veri dizilerini verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmış güçlü bir sinir ağı mimarisi türüdür. Veri noktaları arasındaki ilişkilere odaklanarak dönüştürücüler bağlamı yorumlayabilir ve doğru yanıtlar üretebilir. Dönüştürücüler “gözle görünenin ötesinde”dir, çünkü bu mimari AI modellerinde büyük ölçekli bilgileri işlemenin anahtarıdır.
Token’lar: Token’lar, dil modellerinin ayrı ayrı işlediği metin parçalarıdır (örneğin kelimeler, kelime parçaları veya noktalama işaretleri). Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), metni parçalamak ve yorumlamak için jetonları kullanır. Daha büyük “bağlam pencerelerine” sahip modeller, daha iyi anlayış ve daha doğru yanıtlar sağlayarak aynı anda daha fazla jetonu işleyebilir.
Veri İşleme
Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG): RAG, yanıt oluşturma sırasında yapay zeka modellerinin harici veri kaynaklarından ilgili bilgileri almasını sağlayan bir tekniktir. RAG, veri alma ile yanıt oluşturmayı birleştirerek yapay zeka çıktılarının doğruluğunu ve alakalılığını artırabilir.
Doğal Dil İşleme (NLP): NLP, yapay zekanın insan dilinde yorumlamasını, anlamasını ve yanıt vermesini sağlar. OpenAI’nin ChatGPT ve Google Translate gibi araçlar, metin oluşturmak, soruları yanıtlamak ve dili doğru bir şekilde çevirmek için NLP kullanır.
Edge AI: Edge AI, bulut sunucularına güvenmek yerine akıllı telefonlar veya IoT cihazları gibi cihazlarda yerel olarak gerçekleşen AI işlemeyi ifade eder. Bu, verilerin ağın “ucunda”, veri üretim kaynağına yakın bir yerde analiz edildiği ve işlendiği anlamına gelir.
Önde gelen platformlar
OpenAI / ChatGPT: 2022’de ChatGPT’nin piyasaya sürülmesi, gelişmiş dil modellerinin yeteneklerini göstererek yapay zekaya yönelik önemli bir kamu ilgisi yarattı. OpenAI’nin ChatGPT’si, soruları yanıtlamaktan yaratıcı yazmaya kadar çeşitli görevlerde kullanıcılara yardımcı olarak, konuşma AI için en popüler araçlardan biri olmaya devam ediyor.
Microsoft / Copilot: Microsoft, OpenAI ile ortaklık kurarak, Word, Excel ve Teams gibi araçları akıllı otomasyon ve yardımla geliştirerek, Copilot aracılığıyla ürünlerine yapay zeka yerleştirdi.
Perplexity: Yapay zeka destekli arama motoruyla bilinen Perplexity, yanıtlarında kaynakları gösteren ilk şirketlerden biriydi ve kullanıcılara daha fazla şeffaflık sağlıyordu. Bu yaklaşım onu diğer birçok konuşma AI aracından ayırdı ve veri toplama uygulamalarının incelenmesine yol açtı.
Google / Gemini: Google, arama, dil çevirisi ve sesli yardım gibi hizmetleri iyileştirmek için tasarlanmış gelişmiş dil modelleri koleksiyonu olan Gemini aracılığıyla ekosistemine AI yerleştiriyor.
Anthropic / Claude: Amazon ve Google tarafından desteklenen Anthropic, güvenlik ve insan değerleriyle uyuma güçlü bir vurgu yapan bir AI modeli olan Claude’u geliştirdi.
Meta / Llama: Meta’nın açık kaynaklı AI modeli Llama, halkın teknolojisine erişmesine ve üzerine inşa etmesine olanak tanıyarak iş birliğine dayalı bir geliştirme ortamını teşvik etmesi bakımından benzersizdir.
Apple / Apple Intelligence: Apple, Siri, ChatGPT ve cihaz içi fotoğraf işleme (örneğin, gerçek zamanlı nesne ve yüz tanıma) gibi araçlar için cihaz tabanlı işleme odaklanarak gizliliğe öncelik vererek AI destekli özellikleri Apple Intelligence bayrağı altında entegre ediyor.
xAI / Grok: Elon Musk tarafından kurulan xAI, yakın zamanda Twitter (X) ile benzersiz bir sosyal medya asistanı olarak entegre edilen bir konuşma AI modeli olan Grok’u yarattı. Şu anda Grok, yalnızca X Premium abonelerine açıktır. Bilgilendirici yanıtları konuşma tonuyla birleştirerek, Musk’ın ilgi çekici ve kişilik odaklı bir AI deneyimi vizyonuyla uyumludur.
Hugging Face: Hugging Face, geliştiricilerin ve araştırmacıların AI modellerini, veri kümelerini ve araçlarını paylaştığı, onu AI topluluğunda değerli bir kaynak haline getiren iş birlikçi bir platformdur.
GitHub / GitHub Copilot: Microsoft’a ait olan GitHub, geliştiricilerin iş birliği yapması ve kod paylaşması için yaygın olarak kullanılan bir platform sağlar. Yapay zeka destekli aracı GitHub Copilot, OpenAI’nin Codex modeli tarafından desteklenen gerçek zamanlı kod önererek geliştiricilere yardımcı olur.
Not: Yapay zeka sözlüğü sürekli güncelleniyor. Takipte kalın…
