Nesiller boyunca mühendislerin, bilim insanlarının ve bilim-kurgu yazarlarının hayalleri olan zihin gücüyle kontrol edilebilen sistemler, artık gerçekleşme yolunda ilerlemektedir. Beyin Bilgisayar Arayüzü adlı, sinirbilim, robotik, yapay zeka gibi birçok alanı içine alan çok disiplinli saha henüz ilk aşamalarını yaşıyor olsa da, hedeflerine emin adımlarla yaklaşmakta. Bu sistemler henüz geliş me aşamasındaki sistemler olup, ülkemiz üniversiteleri de dahil olmak üzere dünyada yüzlerce okul veya araştırma kurumu tarafından çeşitli düzeylerde incelenen hayli popüler bir araştırma sahasıdır. Sinir sistemi hücreleri olan nöronlar, dendrit adlı uzantıları vasıtasıyla diğer nöronlardan sinyal kabul eder ve nöron bu sinyal bilgisini işleme alır. Çeşitli kaynaklardan gelen ve zıt özellikte olabilen sinyallerin nöron hücresinde gördükleri işlemlerin sonucuna göre, nöron uyarılabilir veya sükunet haline geçebilir. Nöronun aksonu vasıtasıyla bu reaksiyon, birbirine bağlı nöronlara veya hedef organa iletilir. Nöronlar, akson ve dendritler aracılığıyla karmaşık oluşumlar ve bunlardan oluşan birimler oluştururlar. Sinir sistemi, omurilikten beyin zarına kadar uzanan, birbirine bağlı ve hiyerarşik olarak sıralanan birimlerden oluşur. Bir beyin-bilgisayar arayüzü , kimi zaman nöral-kontrol arayüzü , kimi zaman akıl-makine arayüzü , bazen de doğrudan nöral arayüz olarak, beyin ile bir harici cihazın kablolu bağlantıyla ilişkide olduğu bir cihaz olarak adlandırılır. BBA, iki yönlü bilgi akışına izin verdiği için nöromodülasyondan farklıdır. BBA aygıtları çoğunlukla, insanın bilişsel veya motor/duyusal işlevlerini düzeltmeye, haritalama veya araştırılmasına, kuvvetlendirmeye yahut onarılmasına yönelik işlevler gerçekleştirir. Bu konuya olan ilginin ilk örneği, 1960lı yıllarda, işitme kaybı olan hastalarda işitme sinirini uyarmayı amaçlayan kohlea implantıdır. Kohlea elektrot implantı aracılığıyla iç kulak sinirini uyarmak suretiyle, işitme kaybı bulunan hastaların işitmelerini sağlamak mümkün olunca, kas felçleri ve periferik sinir felçlerinde de tedavi yolu açılmış oldu. Tartışmalar, kohlea ve beyin için özel implantlar, kalbe yardımcı hatta kalbin yerini alabilecek aygıtlara kadar geldi. Beyin-Makina Arayüzü alanındaki çalışmalar Prof. Fetz tarafından 1969 yılında başlatıldı. Prof. Fetz, maymunların beynindeki motor korteks alanına elektrot yerleştirerek maymunların beynindeki aktiviteleri inceledi. BMA, beyin ile bir makina arasında doğrudan bir iletişim sağlıyordu. Deneyin prensibi, maymunlara bu sinyalleri gördükleri ve duydukları zaman tepki göstermelerini öğretmekti. Bunun için kendi zihinsel aktivitelerinin bir nevi geri beslemesi anlamına gelen, bu sinyalleri algılayan maymuna bir ödül veriliyordu. Çok kısa bir sürede maymunlar kasten belli nöronlarını aktive etmeyi ve bu sayede olabildiğince çok ödül kazanmayı öğrenmişlerdi. Fetz'in deneyi, beynimize, vücudumuz dışındaki bir harici cihazı kontrol etmeyi öğretebileceğimizi gösteriyordu. Böylece duyma, görme ve hareket gibi duyuları onarmak üzere nöroprotez uygulamaları geliştirebileceğimiz anlaşıldı. 80'li yıllarda beynin hasarlanmış veya eksik bölgelerinin yerine kullanılmak üzere yapay cihazların sinirsel protez biliminin ilk tıpta uygulanabilir ilk örnekleri üzerinde çalışılmaya başlandı. BBA araştırma ve geliştirme alanı, öncelikle hasar görmüş işitme, görme ve hareket düzeltme amacıyla nöroprotez uygulamalarına odaklandı. 1990larda kafatasına uygulanan implantlar aracılığıyla nöronlara elektrik uyarımları sağlayan kranyal peysmeykır ile Derin Beyin Stimülasyonu gerçekleşti. Sonraki araştırmalarla protezin beyne de implante edilebileceği bildirildi. Yıllar süren hayvan deneylerinden sonra, insanlarda implante edilen ilk nöroprotez aygıtlar, 1990'ların ikinci yarısında ortaya çıktı. Epilepsi ve epilepsi benzeri beyin elektriksel aktivitesinin bozulması nedeniyle oluşan hastalıkların tedavisi için umut ışığı belirdi. Tedavisi imkansız olan bu hastalıklar, bir organ veya beyine implante edilen elektrot uçlarına, uygun yer e yerleştirilmiş mini pillerden mini kablolarla elektrik akımı verilmesiyle tedavisi mümkün hale geldi. İşitme kaybı olan hastalar için geliştirilen kohlea implantının bir benzeri, görmeyen hastalar için, sinir implant arayüzü olarak düşünülerek araştırılıp geliştirildi: retina çipi ve bunun uzantısında beyin zarında görme bölgesine beyin çipi uygulaması. Ancak, görsel bilginin beyin tarafından işlenmesi, ses bilgisinden çok daha karmaşıktır, bu nedenle, görme protezi henüz deneysel aşamada. Mühendislik alanındaki gelişmeler, kullanılan mini elektrotların gittikçe daha küçülmüş biçimlerde üretimini sağladı ve zerre adı verilen mini parçacıklara dönüştü. Kablolarla sağlanan elektrik, toz büyüklüğünde, piezoelektrik kristal ile kombine edilen elektronik parçacıkların kendilerinden sağlanır oldu. Şimdi, bilim insanları, bu mini parçacık aygıtları uzaktan kumanda ile yönetme aşamasına geldi. Bir pirinç tanesinden daha küçük boyutlarda olan kablosuz, kendinden enerjili implantlar beyin hücrelerini tarayıp uyarabilme potansiyeline sahipler. Bundan sonraki kuşak Beyin-Bilgisayar/Makine Arayüzü aygıtları olacak protez, dış iskelet ve robotlar, diğer adlarıyla elektrosötikler beyin ve vücut hastalıklarının tedavisinde kullanılacak. Özellikle beyin uyarımıyla hafifletilebilen rahatsızlıklarda bu mini aygıtların kullanımı önemli açılımlara vesile olacak. Nitekim, Hollanda, Utrecht Üniversitesi Tıp Merkezinde, bir Amiyotrofik Lateral Skleroz hastasının, sadece düşünce yoluyla iletişim kurabilmesi sağlandı. Hastaya kafatasında açılan küçük deliklerden girilerek beyin elektrotları yerleştirildi. Köprücük kemiği altına yerleştirilen küçük bir ileticiden elektrotlara, cilt altından geçirilerek bağlanan ince kablolarla uyarılar beyne yollandı. Beyinden alınan sinyaller kablolarla ileticiye geldi, sinyaller amplifiye edildi ve bilgisayara kablosuz yoldan ulaştırıldı. Hasta, sesiyle kontrol ederek zihninde parmağını oynattı. Bu beyin aktivitesi elektrotlar tarafından algılandı, hareket bilgisayar faresinde seçime dönüştürüldü. Bu sistemler, motor fonksiyonlarını yerine getiremeyen ALS veya Tetrapleji hastaları gibi kişilerde rehabilitasyon amaçlı kullanılırken, diğer insanlar için bilgisayarlarını ya da herhangi bir elektronik kontrol sistemini kullanmalarını sağlayabilir. Bu, olabilecek en minik boyuttaki neural dust , sadece sinirsel aktiviteyi kaydetmekle kalmıyor; ayrıca, sıçan gibi hayvan modellerine implante edildiğinde kablosuz olarak veri aktarımı da yapabiliyor. Bir grup araştırmacı, sıçan nöronlarından veri toplama ve bu veriyi beyinsel toz kullanarak aktarma üzerinde yoğunlaştılar. Sıçanın siyatik siniri üzerine bu teknolojiyi kullanıp, ultrasonik sinyaller göndererek, elektronörografik ve elektromiyografik kayıtlar almayı başardılar. Haftaya insan performansı araştırmaları ile devam edeceğiz. 1- Perlmutter JS, Mink JW (2006) Deep brain stimulation. Annu Rev Neurosci 29:229 257. 3- Ramirez S, Liu X, Lin PA, Suh J, Pignatelli M, Redondo RL, et. al. (2013) Creating a false memory in the hippocampus. Science 341(6144):387 391. 4- Seo D, Carmena JM, Rabaey JM, Alon E, Maharbiz MM (2013) Neural dust: an ultrasonic, low power solution for chronic brain-machine interfaces. http://arxiv.org/pdf/1307.2196v1.pdf. Keskinbora KH, Keskinbora K (2018) Ethical considerations on novel neuronal interfaces. Neurological Sciences 39:607 613. Fetz EE. Operant conditioning of cortical unit activity. Science. 1969 Feb 28;163(3870):955-8. Bu yazı HBT'nin 184. sayısında yayınlanmıştır.


Kişisel verilerimizin güvenliği için almış olduğumuz sayısız tedbir belki gündelik hayatımızı biraz zorlaştırıyor olabilir. Ancak alınan her tedbirin karşısında yeni bir bilgi çalma, istihbarat yönteminin geliştirildiğini de unutmamak lazım. Tehditleri uzun uzun anlatmak mümkün değil, net bir şekilde söyleyebilirim ki biz bu konuları tartışıyorken yeni istihbarat yöntemleri türüyor bir yerlerde... Ama genel olarak tehdidin bizim istemdışı yaydığımız bilgilerin pasif olarak ele geçirilmesi ve bizim gizlediğimiz bilgilere yetkisiz şekilde aktif olarak nüfuz edilmesi gibi iki ayrı yöntemle karşımıza çıktığını özetleyebiliriz. Bugün kurum ve kuruluşlar, özel işletmeler öncelikle bilgisayar ortamındaki verilere nüfuzu engellemeye çalışıyorken, antivirüslerle, güvenlik duvarlarıyla aktif saldırılara karşı güvende olduklarını düşünüyorken aslında bilgi istem dışı olarak farklı şekillerde ortama yayılıyor. Pasif dinlemede olan yetkisiz kişilere ise sadece, teknik imkanları ile ortamdaki bilgiyi toplamak kalıyor. Eski bir teknoloji olan uzaktan gönderilen lazer işareti ile camlarda oluşan titreşimi anlamlı ses ve yazıya dönüştüren sistemler ile ortamda konuşulanları dinlemek bugün bile bazılarına ütopik gelebiliyor. Aynı şekilde TEMPEST teknolojisi ile bilgisayar ekranları, sabit disk, yazıcı, tarayıcı gibi bilgi teknolojisi cihazlarındaki bilgileri on metrelerce uzaktan elde etme, ilk olarak 1960'larda kullanılmış olan bir yöntem olmasına rağmen hala ilgi çekici. MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarında bir grup bilim insanının duyguları kablosuz veri işaretleri göndererek analiz etme üzerine çalışma yürüttükleri ve %87 oranında başarılı oldukları haberini okumuşsunuzdur. Gönderilen kablosuz işaretler ile kişilerin heyecanlı, üzgün veya sinirli ruh hallerini tespit edebiliyorlar. EQ-Radio olarak adlandırılan bu teknolojinin kişilerle ilgili şimdilik yüzeysel ama zamanla daha detaylı bilgiye ulaşmada aktif olarak kullanılacağı şüphe götürmez. Girdiğimiz her ortamda kablosuz modemlerin yaygın şekilde bulunduğu gerçeği, modemlerden gönderilen işaretler ile ne gibi bilgilerin toplanabildiği konusunda aklımızı zorlayacaktır. Biz güvenlik duvarı ile bilgisayarımızdaki verileri güvende tuttuğumuzu sanaduralım, aklımızdaki bilgilerin ele geçirilmediğinin garantisi olmayan bir çağda yaşıyoruz.


"Dance Your Ph.D." bilim insanlarının araştırmalarını, karmaşık teorileri dans yoluyla ifade ettikleri bir yarışma. American Association for the Advancement of Science , Science dergisi ve bir yapay zeka teknolojisi şirketi olan Primer.ai tarafından desteklenen yarışma 2008'den bu yana her yıl düzenleniyor. Yarışmanın bu yılki kazananı dönen ve uçan el yelpazeleri, Yüzüklerin Efendisi serisine referansları ve mavi kartonpiyer balonlarıyla Oregon Üniversitesi'nden kimyager Checkers Marshall'ın hazırladığı video oldu. Laboratuvar ve bir evin arka bahçesinde çekilen videoda, moleküllere bağlı metal iyonlarından oluşan kristal malzemeler olan metal-organik çerçeveler hakkındaki doktora tezi açıklanıyor. Bu malzemelerin gözenekli yapısı nedeniyle, MOFs bir sünger gibi işlev görebilir ve karbondioksit gibi gazların tutulmasına imkan verebilir. Dans videosundaki mavi balonlar, metal-organik çerçeveleri daha küçük, daha etkili ve su filtrasyonundan sinir gazı detoksifikasyonuna kadar çeşitli uygulamalar için daha kullanışlı hale getirmek için kullanılan iyonları temsil ediyor. Videoda, bu kristallerin büyümesini durdurmak için başka bir molekül eklemek veya elektronların yapı boyunca daha serbestçe akmasına izin vermek için bir elektronu çıkarmak gibi farklı modifikasyon stratejileri de dansla anlatılıyor.


Sahip olunan zihinsel ve fiziksel yetileri arttırmak insanlara daima cazip gelmiştir. Tarihsel olarak çeşitli ilaçlar ya da teknolojik yöntemlerle insan 'ögmentasyonu' ya da yeti artırma çabası var olagelmiştir. Pete Moore'un deyimiyle 'doğal veya yapay yöntemlerle insan vücudunun mevcut sınırlılıklarını geçici veya kalıcı olarak aşmayı amaçlayan tüm girişimler' olarak tanımlanabilecek bu yeti artırımı, hastalık süreçlerinde gelişen bozuklukları ortadan kaldırmanın yanı sıra, insanın zihinsel ve fiziksel karakteristikleri, kapasitesi ve üretkenliğini, insan türünün sınırları dışına taşıyacak teknolojik veya farmakolojik girişimleri de kapsar. Ögmentasyon girişimlerinin, kaybedilmiş yetilerin kazanılması için tedavi edici amaçla, risk faktörleri olan ve olmayan kişilerde yetilerin korunması amacıyla ya da normalin üstünde yetiler edinmek amacıyla uygulanabileceği düşünülmektedir. İnsan gözünün göremediği imajları görebilmeyi sağlayan gözlükler, binokülerler, mikroskoplar ya da yüksek hassasiyete sahip mikrofonlarla başlayan insan türünün biyolojik sınırlılıklarını aşma çabası, insan-teknoloji etkileşimine olanak tanıyan teknolojik yeniliklerle artarak sürmektedir. Yeti artırımı çoğunlukla teknolojiyi bir 'dışsal araç' olarak kullanma şeklinde olsa da insan beyninin bu etkileşime doğrudan katılımının mümkün olabileceğine dair veriler sağlayan bir çalışmadan bahsedeceğim. Paulina Kieliba ve arkadaşlarının 19 Mayıs 2021'de Science Robotics dergisinde yayınladıkları araştırma ilgi çekici (DOI: 10.1126/scirobotics. abd7935). Araştırmanın bulguları, insan beyninin teknolojik araçlara adapte olabilme ve onlarla etkileşim kurabilme yetisine işaret ediyor. İnsan el başparmağı, boyutuna göre kortekste en geniş alanı kaplar ve birçok yönde motor hareket sağlar. Elimizi fonksiyonel olarak kullanabilmemiz için çok önemlidir. Sıkı kavrama hareketi ve taş gereçleri kullanmakla ilişkili stresin, modern insanın el başparmağının ayırt ettirici özelliklere sahip olmasını sağladığı ve bu özelliklerin türümüze büyük bir evrimsel avantaj sağladığı düşünülmektedir. Peki ya fazladan bir başparmağımız daha olsaydı? Kieliba ve arkadaşları, el hareketleri ile ilgili herhangi bir engelliliği olmayan katılımcıları, beşinci parmağın yakınına giyilen 3D ile yazılmış robotik başparmağı kullanmaları için eğittiler ve katılımcılardan, bloklardan kule yapmak gibi iki el gerektiren emirleri ekstra robotik parmaklı tek elle yapmalarını istediler. Katılımcılar ekstra başparmağı ayaklarının altına yerleştirilmiş ve kablosuz olarak parmak ile bağlantılı basınç sensörleri ile hareket ettirdiler. Beş günlük eğitimin öncesi ve sonrasında yapılan davranışsal testler ve fonksiyonel beyin manyetik rezonans görüntüleme testleri, ekstra başparmağın motor kontrolünün iyileştiğini, kompleks emirlerin yerine getirilebildiğini, katılımcıların ekstra parmağı vücutlarının bir parçası gibi algıladıklarını ve katılımcılar artık ekstra başparmağı giymediklerinde bile beyinde el kontrolünden sorumlu duysal-motor kortekste geçici değişiklikler olduğunu gösterdi. Bulgular çığır açıcı; Kieliba, ekstra bir başparmağın, tek elli insanların iki el gerektiren kompleks motor hareketleri yapabilmelerini, bir cerrahın asistana ihtiyaç duymadan operasyon yapabilmesini ya da bir fabrika işçisinin daha etkin çalışmasını sağlayabileceğini söylüyor. Ancak protezin beyinle kurduğu etkileşimin daha ayrıntılı araştırılmasına ihtiyaç var. İnsan beyninin dışsal bir araca adapte olabilmesi, insan evriminin gelecekte yapay yöntemlerle değiştirilip değiştirilemeyeceği sorusunu akla getiriyor. Sahip olduğumuz yetileri yeni ve beklenmedik biçimlerde arttırabilir miyiz? Kieliba ve arkadaşlarının çalışması mümkün olabileceğine işaret ediyor. Bu yazı HBT'nin 272. sayısında yayınlanmıştır.


Genç Başarı Eğitim Vakfı tarafından düzenlenen Şirket Programı kapsamında gerçekleşen Yılın Şirketi Yarışmasının birincisi belli oldu: COMPOSE-IT. 16-18 yaş arası lise öğrencilerinin girişimciliği deneyimleme fırsatı buldukları yarışma, gençlerin kendi ekiplerini kurmaları ve iş fikirlerini geliştirmeleriyle başladı. Bu yıl 366 mini şirketin hayata geçtiği programda iş dünyası gönüllüleri de mentorluk yaptı. 156 şirketin yarı finale kaldığı yarışmada tüm şirketler kendi mini videolarını çekerek faaliyet belgelerini hazırladı. Finale kalan 50 şirket İstanbul Ticaret Üniversitesi Sütlüce Kampüsünde kurdukları standlarda hayata geçirdikleri ürünlerini sergileyerek kıyasıya yarıştı. Yarışmaya bu yıl İstanbul, İzmir, Ankara, Bilecik, Bursa, Şanlıurfa, Diyarbakır, Mardin, Eskişehir ve Uşak illerinden 8.000 liseli genç katıldı. Yaparak öğrenmeyi desteklemek amacıyla düzenlenen yarışmada, lise öğrencileri tarafından kurulan COMPOSE-IT isimli şirket, bahçelerde yapılan organik tarımı mutfaklara taşımak için, Gübrecim adını verdikleri kompost makinesini tasarlayarak onu kullanılabilir ev eşyası haline getirdi. Ekip, hem makine üretimi yapıyor, hem de geliştirdikleri aplikasyonları ile müşterilerine alacakları makineyi tasarlama imkanı sunuyor. Günümüzde sağlıklı yiyeceğe ulaşmanın zor olduğu bilinciyle yola çıkan şirket, insanların evde kendi topraklarını üretmelerini ve o topraklarda organik yiyecekler yetiştirmelerini amaçladı. Kompost yapmak için doğanın doğal çürüme işlemi kullanılıyor; evdeki yemek artıkları, bahçelerdeki çim kırpıntıları, yapraklar alınıyor ve içerdiği şeker, protein, karbonhidrat ve yağ asitlerinin böcek ve mikroorganizmalar sayesinde bozulmasıyla gıdaca zengin gübre elde ediliyor. Compose-It Şirketi, 11-13 Temmuz tarihleri arasında Brüksel'de gerçekleşecek 40 ülkenin katılacağı Avrupa Yılın Şirketi Yarışması'nda Türkiye'yi temsil edecek. Yılın Şirketi Yarışması, öğrencilere daha çalışma hayatlarının başındayken girişimcilik, finansal okur-yazarlık ve iş gücüne etkin katılım imkanı sağlaması bakımından da önem taşıyor.


En popüler dijital para olan bitcoine sahip olmanın kolay yolu işlem gördüğü bir borsadan satın almak. Daha zor ancak nispeten ucuz yolu ise bitcoin madenciliği yapmak. 2009'da piyasaya çıkan bitcoin modelinde kriptolanarak dijital evrene bırakılmış toplam 21 milyon bitcoin vardır. Para altın arasındaki ilişki bitcoin kriptolu sayı bloku arasında da kurulabilir. Ortaya çıkmış son sayı bloku kullanılarak bir sonraki sayı bloku deneme-yanılma yöntemiyle bulunmaya çalışılır. Buna bitcoin madenciliği denir. Bu madencilik işi önceleri bilgisayarın bildik işlemci kapasitesi kullanılarak yapılırdı. Daha sonra bilişimciler ileri düzey bilgisayar oyunları için tasarlanmış ekran kartlarındaki işlemci kapasitelerini kullanmanın daha uygun olduğunu keşfettiler. İşler biraz daha hızlandı. Bugün üçüncü evreye gelinmiş durumda. Buna göre ASIC denilen özel yongalarla güçlendirilmiş donanımlar kriptolu sayı bloklarını arıyor. Buna rağmen cihazların tükettiği elektrik hala ciddi boyutta. O nedenle internet üzerinden bulut modelini kullanan dijital madenciler, işlemci kapasitelerini birleştirerek ortak çalışma yapmaya başladı. Eğer bir sonraki sayı blokunu bulup da bitcoin kazanırlarsa katkıları oranında aralarında bölüşmek üzere. Kafaya takılan sorulardan birisi de ASIC türü cihazları üreten firmalar neden kendileri sayı bloku aramak yerine bunu madencilere satıyor olması? Stratejisini bu yönde değiştirmiş teknoloji firmaları da yok değil . Firmaların madenciliğe girmek yerine dijital sondaj yapacak cihazlar üretmeyi seçmesinin temelinde genelde elektrik giderleri geliyor. Eğer elektrik birim ücretinin yüksek olduğu bir ülkede yaşıyorsanız, bu tür bir işe girmeyi tercih etmeyebilirsiniz. Bu gibi durumlarda tercih edilen ikinci bir yol var. O da bu madencilik işini gidip elektrik giderlerinin nispeten daha ucuz olduğu ülkelerde yapmak! Mevcudu izleyen bir sonraki sayı blokunu bulan, bugünlerde 25 bitcoin kazanıyor. Önceki yıllarda bu değer 50 bitcoin idi. Çıkarılacak bitcoin adedi azaldıkça bir sayı blokunun denk geldiği bitcoin miktarının da azaltılacağı söyleniyor. Bu zor işte nereye gelinmiş durumda? Toplam 21 milyon bitcoinin bugüne dek 16.3 milyonu çıkarılmış durumda. Madenciler kalan 4.7 milyonun peşinde yani. Onlara da ulaşılırsa ne olacak? Bitcoin artık sondajla çıkarılacak değerli bir maden olmaktan çıkacak. Onun yerine mal ve hizmet alımlarına karşılık kullanılan bir para olacak. Arzu eden bunu dolar, euro, TL gibi para birimlerine çevirebilecek. Bitcoin aramak bir yanda konseptin kendisinin değerini artırırken, diğer yanda altın-maden-arama süreciyle bildiğimiz para olgusunu da benzer bir süreçle dijitalleştirmiş oluyor. 21 milyon bitcoinin bir kerede dijital bir borsaya sunulmamasının nedeni bu olsa gerek. Bitcoin nakittir! Kişiye özel dijital bir cüzdanda saklanır. Cüzdandaki banknot gibidir. O cüzdanın şifresi kimdeyse bitcoinler de onundur. Cüzdanın şifresini çaldıran, cüzdanı ve içindeki çaldırmış olur. Cüzdan sahibi ölürse bitcoinleri de doğal olarak mirasçılarına kalır! Bu yazı HBT'nin 68. sayısında yayınlanmıştır.


Boğaziçi Üniversitesi geçtiğimiz hafta, geleceğin finansal düzenini yeniden şekillendirecek olan Blockchain teknolojisini incelemek için, alanının önde gelen isimlerini Blockchain Summit'17 zirvesinde bir araya getirdi. Gelecekte radikal değişimler, ilerlemeler ve hatta belki de yasaklarla ilgi görmeye devam edecek blok zinciri sistemi, Türkiye'de ilk kez geniş kapsamlı bir biçimde ele alındı. 2008 yılındaki bankacılık krizi, insanların bankalara olan güveninin sarsmıştı. Ve bu durum kripto para kavramının ortaya çıkmasında en önemli etken oldu. Kripto para ve onun kayıt defteri Block zinciri ile aracılar, kontrol mekanizmaları, 3. Kişiler ortadan kalkıyor. Zirvede yeni başlayanlar için Blockchain'i detaylı şekilde anlatan ve aynı zamanda Blockchain 101 adlı kitabın yazarları olan Ahmet Usta, Blockchain güven ihtiyacını ortadan kaldırıyor. Çünkü geriye dönük yapılmış bir işlemin değiştirilmesini imkansız hale getiriyor. Bir işlemin iptal edilmesi için, sistemin tüm kullanıcılarının onayı gerektiriyor diye konuştu. Etkinlikte, 'güven' konusunun üzerinde duran diğer bir önemli isim de BlockChain Evangelisti Özgür Artak oldu. Artak, gelecekte sosyal hayatın yeniden düzenleneceği, kimlik düzenlenmesi ve gizliliğin önem kazanacağı ve radikal değişiklikler yaşanacağını belirtti. Bu nedenle 'Güven' kriterinin öne çıkmaya devam edeceğinin de altını çizdi. Blok zincirinde güç ve bilgi merkezi otoriteden tamamen bağımsız. Yani yapılan işlemleri devletler ya da büyük kurumlar kontrol edip, yönlendiremiyor. Dolayısıyla paranın ve işlemlerin değeri, devletler arasındaki güç savaşlarından etkilenmiyor. Bu durum Blockchain'in en büyük avantajı. Türkiye İş Bankası Genel Müdür Yardımcısı Hakan Aran zirvedeki sunumunda, Blokchain tüm otoriteden bağımsız olduğu ve zincirdeki bilgiler herkesle paylaşıldığı için daha güvenli bir sistem olduğunu. Dijital varlığımızı ispatlamak için kullandığımız kimliklerimiz şu an, güven problemi nedeniyle önce aracı kurumlara teslim ediliyor. Ancak bu sistemle birlikte artık aracı kurumlara gerek kalmadan hızlı bir şekilde işlem yapabileceğiz diye konuştu. Aran, Blockchain'in 2020 yılı itibariyle şu anki internet kullanımı kadar yaygınlaşacağını öngörüyor. Cointürk Genel Yayın Yönetmeni Levent Kurt ise Bitcoin ile hayatımıza giren Blockchain'in bu kadar yaygınlaşmasının asıl nedeni olarak, sadece işlem yapan kişiler arasında gerçekleşmesi, aracı olmaması ve güvenli olması gibi özelliklerini işaret etti. Ayrıca bu durumun gelecekte bankaların varlığı ve gerekliliğini sorgulatacağını belirtti. Etkinlikte en çok üzerinde durulan konulardan biri bankacılığın yavaş yavaş değişeceği ve hatta şu an sunduğundan daha farklı hizmetler sunmadığı müddetçe yok olmaya mahkum olacağıydı. Zirvenin katılımcılarından Microsoft Yazılım Geliştirme Teknolojileri Genel Müdür Yardımcısı Cavit Yantaç, blok zincirini bir ödeme sistemi değil, bütün yapılan işlemlerin elde tutulduğu dağınık bir mimariye sahip bir defter sistemine benzetti. Sistemin içinde tuttuğu dataların herkese açık olduğunu ve bu yüzden güvenli olduğunu belirten Yantaç, Blockchain'in eğitimden bankacılığa hayatımızda çok radikal değişiklikler yaratacağını belirtti. Blockchain ile, şu an miktar fark etmeksizin para transferleri yapılıyor, kripto para yatırımlarında ve akıllı sözleşmelerle mal alım satımlarında kullanılıyor, sistem üzerinden belge yollanıyor, hatta telif hakkı korumasında bile kullanılıyor. Blockchain'in kullanım alanının zamanla daha da gelişeceği düşünüldüğünde, sadece bankalar değil; noter, sigorta şirketleri ve hatta devlet kurumları bile gelecekte atıl olabilir. Bu yazı HBT'nin 81. sayısında yayınlanmıştır.


Tümüyle felçli olan insanlar konuşamazlar. Düşüncelerini, beyin dalgalarını kelimelere çevirecek bir bilgisayar büyük bir adım olacaktır. Amerikalı bilim insanları şimdi böyle bir nöroprotez geliştirdiler. Protezin kelime hazinesi, daha önceki örnekleri fazlasıyla aşıyor. Yeni nörotprotez binden fazla sözcüğü tanıyor. Nöroprotezler felçler için son derece önemli. Örneğin el protezlerini kontrol etmek için beyinden gelen sinir sinyallerini doğrudan doğruya çevirebiliyorlar. Arayüzler gelecekte felçli insanlara çevreleriyle iletişim kurmaya yardımcı olacak. ALS veya locked in sendromu hastalarında konuşma yeteneği tamamen kaybolmaz. Bu yüzden uzun yıllardan bu yana düşünüleni anlayan arayüzler üzerinde çalışılıyor. İki kişi arasında geçen basit konuşmaların çevrilebildiği çalışmalar mevcut. Bu tür deneyler genelde hastalıkları nedeniyle beyinlerinde elektrot bulunan epilepsi hastalarıyla yapılıyor çünkü belli başlı sinir hücrelerinin etkinliği burada doğrudan doğruya okunabiliyor. Örneğin Kaliforniya Üniversitesi'nden Edward Chang ve ekibinin hastası, ağır bir inmenin ardından neredeyse tümüyle felç olan ve konuşma yetisini yitiren 36 yaşında bir erkek. Hasta sadece küçük kafa hareketlerinin yardımıyla bilgisayar destekli bir arayüzü çalıştırabiliyor. Deneyler için 128 elektrotlu, kredi kartı büyüklüğünde bir implant, genç ve bilişsel yetisini kaybetmemiş hastaya yerleştirilmişti. Araştırmacılar geçen yıl New England Journal of Medicine dergisinde ilk başarılı sonuçlarını yayımlamışlardı. Yapay zeka, öğrenme ve dil modeller ile yapılan çalışmalar sorunda program beyin dalgalarını dile dönüştürmeyi öğrenmiş. Hatta en sonunda kelime hazinesindeki, cümleleri bile tanıyabilmiş. 'Bununla birlikte hata payı dörtte bir kadardı' diyor araştırmacılar. Son çalışmada test edilen yöntem ise daha doğru ve daha kapsamlı olmakla kalmayıp, aynı zamanda daha doğrudan etkili. Bu şu anlama geliyor: Hastalar sadece zihinsel ve fiziksel olarak konuşmaya da çalışmakla kalmayıp, kelimeyi veya harfi doğrudan doğruya düşünebilmişler. Bu da süreci biraz daha doğal hale getiriyor. Bu açıdan bakıldığında belki gündelik kullanım için daha uygun olabilir. Diğer bazı araştırma grupları da motor sistem aracılığıyla, dolambaçlı bir yol kullanarak beyni daha okunabilir hale getirmeye çalışıyorlar. Örneğin geçen yıl bir ekip, elle yazmanın tamamen hayal edilmesinden söz etmişti. Son çalışmadan anlaşıldığı gibi, beynin kelimeleri hareket olarak mı yoksa zihinsel olarak mı ürettiği bilgisayar için o kadar da önemli olmayabilir. Araştırmacılar öte yandan nöroprotezin kelime hazinesini zahmetsiz bir şekilde genişletmenin kolay bir yolunu da buldular. Sözcükleri düşünmek yerine denek bu sefer onları hecelemek zorundaydı. Bu şekilde sadece yirmi altı harf ile çok daha fazla kelime üretilebileceğini söylüyor araştırmacılar. Makinenin harfleri daha iyi anlaması için uluslararası alfabe tablosu kullanıldı . Eğitim ve testler için yapay zeka ve klasik dil işleme modelleri birleştirildi. Bilgisayar bu şekilde genelde harf yöntemiyle oluşturulan zihinsel cümleleri, 1152 kelimelik temel bir kelime dağarcığında tanıyabildi. Karakter başına ortalama hata oranı yüzde altının biraz üzerinde ve dakikada neredeyse otuz harf işlenebiliyor. Bu kelime dağarcığının günlük iletişim için çok yardımcı olacağına inanılıyor. Araştırmacılar tarafından yapılan simülasyon hesaplamaları kelime dağarcığının büyük kayıplar olmadan 9000 kelimeye kadar artırılabileceğini gösteriyor.


Yeni bir robotun prototipi, çevresini keşfetmek için tıpkı bir bitki gibi büyüyor. Asmalar ve bazı mantar türleri uzadıkları tepe noktalarını kullanarak çevrelerini keşfeder. Kaliforniya Üniversitesi'nden Elliot Hawkes ve meslektaşları benzer prensiplerle çalışan bir robot tasarladı. Robotun mekanik gövdesi, basınçla şişerek uzayan plastik bir borunun içinde bulunuyor. Bu, yer fıstığı kurdu gibi bazı omurgasız hayvanların uzamak için kullandıkları bir yöntem. Plastik tüpün iki bölmesi var: bir tarafı boruyu şişirirken, diğer tarafı yönünü tayin ediyor. Uzayan kısımda bulunan bir alıcı robotu uyarıyor ve robot buna göre hareket ediyor. Hawkes ve arkadaşları, robotu, bir radyo antenine benzer 3 boyutlu şekiller oluşturmak, bir vanayı kapatmak, bir labirentte gezinmek, yapıştırıcı maddelerin - örneğin sinek kağıdının - ya da dar aralıkların içinden geçmek gibi görevleri yapması için programladı. Robot yumuşak dokusuna rağmen oldukça güçlü. Çivilerin arasından, hiç hasar görmeden geçebiliyor. 72 metreye kadar uzayabiliyor ve bitkilerden farklı olarak saniyede 10 metre hızla büyüyebiliyor. Bu tasarım, dar ya da kalabalık ortamlarda çalışması gereken robotlar geliştirmek için bir model olabilir.


Bu sözler, kişisel bilgisayar devriminin öncülerinden, Amerikalı girişimci, mucit ve endüstri tasarımcısı Steve Jobs'a ait. Bugün, bilgisayar dünyasının en büyük dehalarından biri olarak kabul edilen Jobs'un doğum günü. Steve Jobs , 24 Şubat 1955'te Amerikalı Joanne Carole Schieble ve Suriye asıllı politik bilim profesörü olan Abdulfattah John Jandali'nin oğlu olarak dünyaya gelir. Ancak babası, annesiyle evlenmeyi reddedince, Jobs Kaliforniyalı Paul Jobs ve Clara Jobs-Hakobian çiftine evlatlık olarak verilir. San Fransisko'da yaşayan aile ona Steve adını verir. Steve 1972 yılında liseden mezun olduktan sonra Oregon'da bulunan Reed Üniversitesi'ne başvurur. Ancak akademik hayatın disiplinine uyum sağlayamadığı için sadece bir dönem gittiği okulu bırakır ve Kaliforniya'ya geri döner. Arkadaşı Steve Wozniak ile birlikte kendi bilgisayarlarını üretmek amacıyla Homebrew Computer Club'a üye olurlar. İkili, video oyun şirketi Atari'de oyun tasarımcısı olarak çalışmaya başlar. Hayalleri ise hızlıca iş hayatına atılmak ve kendi işlerini kurmaktır. Jobs ve Wozniak hayallerini gerçekleştirmek üzere, 1976 baharında Jobs'un evinin garajında Apple'ı kurar. Apple kurulduğunda Jobs 21, Wozniak ise 26 yaşındadır. İkili 1977'de ilk cihazlarını üretmeyi başarır. Apple I ismiyle satışa çıkan cihaz, ilk kişisel bilgisayarlardan biridir ve basit bir donanıma sahiptir. Fiyatı ise 666 ABD dolarıdır. Elma adıyla 666 rakamı birleşince, Apple'ın satanizmle ilgili bir örgüt olduğunu sanan insanlar bile olmuştur. Yaklaşık 200 adet üretilen Apple I fazla ilgi çekmez. Buna rağmen şirkete gelen yeni yatırımcıların da desteğiyle Apple II piyasaya çıkar. Yeni cihaz, Apple Computer'ı dünyanın en büyük şirketlerinden biri haline getiren yükselişin ilk adımıdır. Apple II, ev tipi bilgisayar piyasasında önemli bir yer elde eder ve Aralık 1980'de halka açılır. Jobs, 1, 2, 3 şeklinde devam eden serileri sevdiği için, 3. bilgisayara da Apple III adı verilir. Ancak bu cihaz tam bir fiyasko olur ve stabil çalışmadığı için piyasadan toplatılır. Bu süreçte Apple'ın rakipleri Microsoft ve IBM büyümeye devam eder. Şirketin büyümesi için güçlü bir yönetici arayışına girilir. 1983 yılında Jobs, Pepsi-Cola şirketinin o dönem CEO'su olan John Sculley'e Ömrünün sonuna kadar şekerli su mu satmak istersin, yoksa dünyayı değiştirmek mi? diye sorar ve John Sculley, Apple'ın yeni CEO'su olur. 1984'te ilk kez grafiksel kullanıcı arayüzü olan bir bilgisayar görücüye çıkar: Macintosh. Bu özellik, kullanıcılara fare, klavye gibi araçlar ile bilgisayarı kontrol edebilme olanağı sağlar. Böylece komut satırı kodlarını ezberlemek tarihe karışır. Macintosh'un başarısı üzerine Apple, Apple I-II-III serisinden vazgeçer ve Mac serisine başlar. Jobs daha sonra John Sculley ile ciddi bir tartışma yaşar. Jobs, Macintosh'un fiyatını düşürmek ve reklam bütçesinin büyük bir bölümünü de Apple 2'den Mac'e kaydırmak ister. Fakat Sculley bu teklifi reddeder. Beklenen satış düzeyinin yakalanmamış olmasına Macintosh'un fiyatının değil, başarısız yazılımın neden olduğunu söyler. Daha sonra ikilinin araları bozulur ve Jobs, Apple'dan ayrılır. Jobs daha sonra, 1986'da Pixar Stüdyolarını satın alır ve çalışanların yarısını işten çıkarır. Pixar, Cars ve Toy Story gibi beyaz perdeye damga vuran animasyon filmlerinde kullandığı yeni grafik tekniği ile pazarın seyrini değiştirir. 1996 yılında Apple şirketi, Jobs'u kurmuş olduğu şirkete geri getirmek için NeXT Bilgisayar'ı 429 milyon dolar karşılığında satın alır ve Steve Apple'ın geçici CEO'su olur. Steve, geçici de olsa, kendi kurduğu şirketin başına geçmiştir. NeXT'in birçok teknolojisi Apple ürünlerinde kullanılmaya başlanır. Böylece Apple yeniden yükselmeye başlar. Jobs'un yönetiminde Apple, iMac'i piyasaya sunar ve satışlar inanılmaz bir şekilde artar. O günden bugüne çıkarılan tüm ürünler, çarpıcı tasarımları ve doğru oluşturulan marka algısı sayesinde şirkete büyük kazanç sağlar. Jobs şirketin ürün yelpazesini genişletmeye devam eder. iPod taşınabilir müzik çalarının piyasaya sunulmasıyla birlikte, iTunes online müzik dükkanı açılarak, kişisel elektronik ürünler ve çevrim içi müzik piyasasına giriş yapılır. Dijital ortamda müzik satışını korsanlık olarak gören ve buna yatırım yapmayan şirketler bu açılımı yakalayamaz. Jobs'un bu girişimi, bir ürünün zamanında sunulmasının, yenilikçilik ve sıra dışı tasarımlar kadar önemli olduğunu göstermiştir. Jobs, Apple'da yılda 1 dolar karşılığında senelerce çalışır ve Guinness Dünya Rekorları Kitabı'na "En Düşük Maaşlı CEO" olarak adını yazdırır. Şirket kazanmaya başladığında geçici CEO olan titri, CEO olarak değiştirilir. Bir süre sonra Jobs, pankreas kanseri olduğunu öğrenir ve 2004'te kanser tedavi görmeye başlar. 2009 yılında kendisine karaciğer nakli yapılsa da, sağlık durumu iyiye gitmez. 25 Ağustos 2011'de hastalığı nedeniyle Apple'daki görevinden ayrılır ve yerini Tim Cook'a bırakır. Yaşamını yitirdiği 5 Ekim 2011 tarihine kadar ise yönetim kurulu başkanı olarak kalır. Jobs'un kurduğu Apple sayesinde hayatımıza giren yeniliklerden bazıları: Renkli arayüz ve Mouse - Apple II Kişisel Bilgisayar - Lazer Yazıcı Teknolojisi - iPod - iTunes - iPhone - iMac - Mac Book Air - iPad - Apple Pay - Apple Watch.


Akıllı cam teknolojisi artık yaşam alanlarında da kullanılmaya başlandı. Endüstri 4.0 ile gelişen teknoloji sayesinde, akıllı camlar ısı ve ses yalıtımı sağlayarak, güneşin parlaklığıyla radyasyon ısısını denetleyebiliyor. Temel olarak bilişim teknolojileri ve endüstrinin bir araya gelmesiyle ortaya çıkan akıllı cam teknolojisi, bugünün klasik donanımlarından farklı olarak, az yer kaplıyor ve az enerji harcıyor. Binanın alacağı ışığı, ısı ayarını ve gürültü önlemeyi ayarlayabiliyor. Yapıların iç ve dış estetiği, yıllık enerji maliyeti ve kullanıcı konforu da ön planda. İlerleyen yıllarda yapı kabuğunu tespit etme, ısı tasarım ve parlaklık performansı, ince film teknolojisi, estetik ve kimyasal alandaki gelişimlerini sürdürmeye devam edecek olan bu yeni teknoloji, duvarlar, pencereler, kapılar, mağazalar, otomobiller ve elektronik tüketim cihazları gibi çevreyi oluşturan tüm kentsel öğelerde kullanılabilecek.


Asansörler metal bir kutu şeklinde olduğu için Faraday Kafesi etkisi yapar. Bütün elektromanyetik dalgalar gibi, cep telefonuna ulaşmaya çalışan radyo dalgaları alternatif elektrik ve manyetik alan yaratır. Bu da metallerin içindeki elektronları döndürüp durur. İdeal olarak elektronların cep telefonunun içindeki anten boyunca aşağı yukarı hareket etmesi gerekir. Bu şekilde sinyalleri alır. Ancak asansörün metal kutusu radyo sinyallerinin yolunu kestiği için sinyallerin çok azı telefona ulaşabilir. Cep telefonları çoğunlukla binaların içinde de iyi çalışmaz; özellikle iç kısımlardaki odalarda. Bunun nedenlerinden biri kısmen binayı ayakta tutan metal çatı, kısmen de radyo dalgalarını emen diğer inşaat malzemeleridir. Ancak cep telefonları binanın dışına takılan cam asansörlerde çalışır. Cep telefonlarının metal asansörlerde çalışması için metal kutu üzerinde delik açmak gerekir. Yeterli miktarda sinyalin içeri girdiğinden emin olmak için, deliğin genişliği en az radyo sinyallerinin dalga boyları kadar olmalıdır. GSM cep telefonları 800, 900, 1800 ve 1900 megahertz'teki radyo frekanslarını kullanırlar. Bu da 16 ve 37.5 cm'ye eşittir. Ancak deliğin yönü de önemlidir. En iyisi deliğin en yakın baz istasyonuna dönük olmasıdır. Radyo dalgasının frekansı yükseldikçe yöneyselliği artar. Faraday kafesi elektriksel alanın içeri girmesini veya dışarı çıkmasını engelleyen bir kapalı metal kafestir. İdeal bir Faraday kafesi kesintisiz çok iyi iletken bir kabuk gibidir. Bu ideallik pratikte yakalanamaz, fakat iyi örülmüş bakır bir ağ ekranıyla ideale yaklaşılabilir. En iyi performans için kafesin doğrudan toprağa bağlanmış olması gerekir. Faraday kafesi elektriksel alanların dışarıda tutulması gereken elektronik laboratuvarlarında kullanılır. Hassas kablosuz alıcı ekipmanların testinde bu gereklidir. Ayrıca Faraday kafesi CRT ekranlar tarafından yayılan elektromanyetik alanların etrafa yayılmasını engeller. Bu alanlar hacker'ların kablo veya kamera kullanmadan uzaktaki ekranları aynı anda görüntüleyebilecekleri şekilde yakalanıp görüntüye çevrilebilir. Ayrıca Faraday kafesi yanıcı patlayıcı madde depolanan depoları yıldırımdan korunması için de kullanılır. Faraday kafesi yardımıyla binanın her hangi bir yerine gelen yıldırım faraday kafesi yardımıyla doğrudan toprağa iletilir.


Acaba beynimizi etkiliyor mu, zararı ne kadar, ne uzunlukta konuşmalıyız, yoksa hiç zararı yok mu? Bütün bu soruları, son araştırmaları da dikkate alarak, radyasyon fizikçimiz Yüksel Atakan kapsamlı olarak açıklıyor... Günlük yaşamımıza giren, çok kişinin yollarda bile iletişim kurduğu cep ve akıllı telefonların yaydığı yüksek frekanslı elektromanyetik radyasyonun sağlığımıza etkisi nedir? 30 ülkede yapılan yeni bir araştırmadan, Türkiye'deki kullanıcıların günde ortalama 72 kez cep telefonunu kontrol ettikleri ya da başka bir deyişle 7-8 saatlik uyku süresi dışında, her 15 dakikada bir, ekrana bakmakta, dünya birincisi olduğumuzu gösteriyor. Cep telefonları özellikle kulağa yapıştırılarak sık ve uzun süre kullanıldığında kulak bölgesindeki dokuları ısıtarak zamanla olumsuz etkileyebiliyor. Umarız bunlar, çok daha az ve kulağa yapıştırılmadan kullanılır. Elektromanyetik radyasyonun insan vücuduna etkileriyle ilgili olarak uzun yıllardır yapılan bilimsel araştırmalar sürüyor. Kanser, 20-30 yıl gibi çok uzun sürede oluştuğundan, cep telefonları kullananlarla, kullanmayanların vücutlarındaki etkilerin karşılaştırılabileceği uzun süreli bilimsel araştırmalara gerek var. Her ne kadar cep telefonlarından yayılan yüksek frekanslı EM radyasyonun baş ağrısı, depresyon ve uykusuzluk yaptığı gibi bulgular olduğunu öne süren araştırmalar var ise de bunlar kesinlik kazanmamıştır. Kesinlik kazanan, özellikle kulak bölgesindeki dokularda sıcaklık artımıyla ilgili ısıl etkidir. Yüksek frekanslı EM radyasyonun, girdiği dokulara enerjisini aktararak bunların sıcaklığını artırdığı artık kanıtlanmış bilimsel bir gerçek. Aşırı sıcaklık artımı ise dokuların işlevlerini bozabiliyor. RF radyasyon, hücrelerdeki moleküllerin birbirleriyle bağlantısını koparacak ve hücre çekirdeğindeki DNA gibi molekülleri bozacak enerjide olmadığından, kansere neden olabilecek etkiyi göstermesi genellikle beklenmiyor. Ancak, özel durumlarda, dokularda belirgin bir sıcaklık artışı oluşturmadan, büyük moleküllerde, hücre zarlarında ya da hücre organellerinde bunların normal işlevlerini bozan ısıl olmayan olumsuz etkiler beklenebiliyor. Isıl olmayan etkilerle ilgili olarak, bilimsel güvenilirliği sınanmış tek bulgu, EM radyasyonun, vücuda yerleştirilmiş kalp pili ve benzeri aletleri bozabilmesidir. Ayrıca hastane ve uçaklardaki duyarlı bazı aletler de cep telefonlarından olumsuz etkilenebiliyorlar. Cep telefonları / akıllı telefonlar kulağa çok yapıştırılıp uzun süre kullanıldığında bunların kansere yol açabileceğiyle ilgili WHO'nun IARC kurulunun uyarıları vardır. Hatta IARC, koruyucu bir önlem olarak cep telefonlarını, kanser yapma olasılığı olan' maddeler sınıfına koymuştur. Özellikle çocukların bunları, çok daha az kullanması öneriliyor. Cep ve akıllı telefonlar, baz istasyonlarının yanı sıra, bina içindeki Wi Fi aletleriyle de iletişim kuruyorlar. Eski cep telefonları, GSM standartları kullanırlarken, akıllı telefonlar UMTS (1900-2200 MHz) ve LTE (700 2600 MHz) standartlarında çok daha hızlı iletişimi, çok daha düşük enerjide kuruyorlar. Böylelikle bunların yaydıkları EM radyasyonun da eski cep telefonlarına oranla daha düşük enerjide kalması sonucu vücuda olabilecek etkisi de daha az; ama yok değil. GSM standardında, telefonla iletişim en yüksek elektriksel güçte kurulmaya başlanıyor ve daha sonra telefon kendini daha düşük güce ayarlıyor. UMTS ve LTE standartarında ise bunun tersi oluyor. En düşük güçte iletişim kurulmaya başlanıyor, daha sonra normal güce geçiliyor. SAR, vücudun kg'ı başına Watt olarak soğurulan enerji miktarını gösteren bir ölçüdür. Cep ve Akıllı Telefonların yaydığı EM radyasyondan korunmak amacıyla vücuttaki Özgül Soğurma Hızı Değerleriyle ilgili, SAR: sınır değerler kullanılıyor. Almanya'da yetkili kurumun yaptığı taramada, piyasadaki cep telefonlarının baş bölgesi için 0,10 ile 1,94 Watt/kg ve tüm vücut ışınlanması için ise 0,003 ve 1,87 Watt/kg arasında değerler gösterdiği saptanmıştır. 70 kilogramlık bir kişinin vücudu, hareketsiz durumda yaklaşık olarak saniyede 80 Watt'a eşdeğer bir enerji tüketiyor (80 Watt'lık bir elektrik ampulünün yanarken tükettiği enerji kadar). Buradan, vücudun kilogramı başına güç yoğunluğu olarak kabaca 80/70=1,2 Watt bulunur. Yürüdüğümüzde, spor yaptığımızda ya da bisiklete bindiğimizde ise vücudumuzun enerji alışverişi artıyor ve güç yoğunluğu vücudumuzun kilogramı başına 3 ile 5 Watt'a ulaşıyor. Bu düzeydeki bir güç yoğunluğu, dışarıdan Radyo Frekanslı radyasyon yoluyla vücutta oluşursa, bunun,vücuttaki organ ve dokuların normal işlevleri yoluyla giderilebileceği ve vücutta herhangi bir hasar oluşmayacağı düşünülmüş ve ilk sınır değer böyle belirlenmiştir. Son 40 yıldır özellikle hayvanlar üzerinde yapılan deneyler ve çeşitli bilimsel çalışmalar, herhangi bir nedenle tüm vücut ve dokulardaki 1 C'ı aşan sıcaklık artımı sonucu, vücutta bazı bozuklukların ortaya çıktığını gösteriyor. Öte yandan vücutta 30 dakika boyunca 1 derecelik sıcaklık artımına yol açan ve RF radyasyondan kaynaklanan güç yoğunluğu ise kilogram başına 4 Watt kadardır. Bu değer temel SAR sınır değeri olarak kabul ediliyor. Korunma payı da göz önüne alınarak, bu değerin onda biri olan 0,4 Watt/kg, ilgili mesleklerde çalışanlar için sınır değer olarak öngörülüyor. Bunun da beşte biri olan 0,08 Watt/kg halktan herhangi bir kişinin tüm vücut ışınlanması için sınır değer olarak ICNIRP bilimsel kurulunca öneriliyor. Bu ise vücutta 1 derecenin 50'de biri (0,020 C) kadar bir sıcaklık artışı demek. Vücudun baş bölgesi için sınır değer 1,6 Watt/kg (Bazı ülkelerde 2 Watt/ kg ki bu da 0,50 C sıcaklık artışıdır). 0,08 Watt/kg'lık sınır değere eşdeğer olarak Volt/m ve Watt/ m2 birimlerinde sınır değerler türetilmiştir. Bunlar sırasıyla 900 MHz için 41V/m, 4,5 Watt/m2 ve 1800 MHz için 58 V/m ve 9,2 Watt/ m2'dir. 2 GHz ile 300 GHz arasındaki yüksek frekanslar için türev sınır değerler ise elektriksel alan şiddeti için 61,4 V/m ve güç akısı için 10 Watt/m2 'dir . Türkiye'de sınır değerler 2001 yılında yayımlanan ilgili yönetmeliğe göre, ICNIRP yönlendirici sınır değerlerinin dörtte biri kadardır ve 900 MHz frekansı için elektriksel alan şiddeti 10 Volt/m'dir. 1800 MHz frekansı için ise sınır değer 14 Volt/m'dir . RF radyasyonun vücuda aktardığı enerji yoğunluğunun üst sınırlarını belirleyen tüm bu değerler, hayvanlar üzerinde 1970'li ve 1980'li yıllarda yapılan deneylere dayanıyor. Ayrıca viskoz bir sıvı karışımıyla doldurulan yapay bir kafanın yakınına konup çalıştırılan bir cep telefonunun bu sıvıya aktardığı enerjinin, kafa içindeki çeşitli noktalarda elektronik algılayıcılarla ölçüldüğü deneylerden de yararlanılıyor . 0,6 Watt/kg değerinin altındaki SAR değerleri olanlar, düşük radyasyonlu telefonlar olarak kabul ediliyor. Almanya piyasasındaki akıllı telefonların % 46'sının düşük radyasyonlu olduğu saptanmıştır. BfS kurumu, SAR değeri 0,6 Watt/kg'ın altında olan ve eskiyip atıldığında ya da geri dönüşümünde yapısı, çevreye az zarar verebilecek, cep telefonlarını 'Mavi Melek' etiketiyle ödüllendiriyor. BfS, vücuda 2,5 cm yakınlıkta, 2 Watt/kg'lık SAR sınır değerini belirliyor ve bunun altında kalınmasını öneriyor. Cep telefonlarının doğrudan kulağa yapıştırılmasıyla, kablosuz Bluetooth ya da kablolu kulaklıklarla kullanılması durumları ayrı ayrı 'insan başı modelleri ' üzerinde yapılan bilimsel çalışmalar ve ayrıntılı ölçümlerle karşılaştırılmıştır. - Kulaklığın cinsine, telefonunun vücutta taşındığı yere ya da vücuttan uzakta bulunma durumuna ve telefonun elektriksel gücüne göre vücuda toplam etki değişiklik gösteriyor. Cep telefonu vücuttan uzaktaysa, vücuda etki önemli oranda (5-10 kat) azalıyor. - Kablolu kulaklıkların kulak bölgesinde oluşturabileceği doz , baş bölgesiyle ilgili sınır değer olan 2 Watt/kg'ın beşte birinden daha da az. Ancak en kötü durumda iç kulakta doz artabiliyor. - Kulaklık kablosu çevresindeki EM alanların oluşturduğu elektriksel akımları, kulağa iletebildiğinden kablonun, kulağa oldukça yakın ucuna ferit zırh bileziği' geçirildiğinde vücuda etki azalıyor ve parazitler önleniyor . - Kablosuz Bluetooth kulaklıklardan 1 miliwatt düşük güçte olan modeli 10 metre uzaklığa kadar yayın yapabildiğinden konuşanın cep telefonuyla iletişimı için yeterlidir ve vücuda etkisi de diğerlerinden çok daha azdır. Bluetooth kulaklıklarıyla yapılan ölçümlerde SAR değerleri, sınır değerlerin çok altında kalmıştır. - Kablolu kulaklıklarda, kablonun cep telefonuna bağlanan bölümü cep telefonuna sarılmamalı ya da dış antenli telefonlarda, kablo antenden olduğunca uzakta tutulmalı. Kablonun ayrıca kulak ve yüze yapıştırılmaması vücuda etkiyi azaltacaktır. - Kablolu ya da kablosuz kulaklıklar kullanılırken cep telefonunun elde ya da pantalonun ön cebinde taşınması yerine pantalonun arka cebinde, telefonun ön yüzü vücuda bakacak şekilde, kapalı yerlerde ise yakındaki bir masa, koltuk üzerinde vücuttan oldukça uzakta bulundurulması vücuda etkiyi azaltacaktır . - Kapalı yerlerde cep telefonuyla uzun konuşmaların sık sık yapılması gerekiyorsa, telefona, bina dışındaki bir antenin bağlanmasıyla vücuda etki azalacaktır. Böylelikle baz istasyonundan gelen sinyal kalın duvarları geçerken zayıflamadan telefona ulaşacak ve cep telefonunun düşük düzeydeki sinyali alabilmesi için gücünü artırıp vücudu daha çok etkilemesi önlenmiş olacaktır. - Özellikle baz istasyonuyla iletişimin sorunlu olduğu yerlerde, cep telefonu gücünü otomatik olarak arttıracağından, vücuda etki de artacağından bu durumda uzun konuşmalar yapılmamalı. - Cep telefonları için zırhlama maddeleri kullanılmaması daha iyidir . Kulaklık kullanıldığında etki, telefon ancak vücuttan oldukça uzaktaysa azalabilir . Bu sağlanmadığında, vücuda olabilecek etki, iki kaynaktan gelen EM radyasyonla, çok az da olsa, bir miktar artabilir. Her ne kadar kulaklıklar vücuda olabilecek etkiyi önemli oranda azaltıyorsa da, bulunulan yere göre, gerek kulaklığın ve gerekse telefonunun çevredeki başka EM radyasyonları da algılaması sonucu vücutta ısıl ve ısıl olmayan etkilerin artabileceği düşünülmelidir. Örneğin telefonlar, otomobilin dış antenine bağlanmadan kullanılırsa vücuda etki artacaktır. Bu nedenle genel olarak otomobillerde, kulaklıklı, hoparlörlü telefonlar dış antensiz kullanıldığında, karoserinin 'Faraday Kafesi' zırhlaması sonucu içeriye çok az girebilecek EM radyasyonu alabilmek için telefon elektriksel gücünü artırmak zorunda kalacak ve bunun sonucu olarak araçtaki telefonun artan güçteki yayını hem konuşanı ve hem de doğrudan ve metal yüzeylerden yansımalar sonucu araçtakileri daha çok etkileyecektir. Çok düşük düzeydeki EM radyasyonunun vücuda etkileri yapılan on binlerce bilimsel çalışmaya karşın henüz kesinlikle ortaya konamadığından, çok zorunlu olmadıkça koruyucu bir önlem olarak telefonlarla olduğunca kısa konuşulmalı, mesaj verilmeli, uzun konuşmalar ev ya da bürolardaki kablolu sabit telefonlardan yapılmalı. - Cep telefonları daha çok haberleşme için kullanılmalı . - Bina içinde, pencereye yakın durup, telefonu pencereyle aramıza alarak konuşmalı . - Telefonda görülen sinyalin en yüksek olduğu yerler seçilmeli . Not: Çoğumuz oturduğumuz yerlere yakın baz istasyonu olsun istemiyoruz. Ancak, baz istasyonu bize uzaktaysa, telefonumuz daha büyük güçle çalışmak zorunda kalacak ve bizi daha çok etkileyecek. Yakınımızdaki bir baz istasyonunun yaydığı radyasyonun bize etkisi, ölçümlerle saptandığı gibi, telefonunkinden çok daha az. - Telefonda bağlantı kurulurken telefon baştan biraz uzakta tutulmalı, konuşurken kulağa yapıştırılmamalı araya parmağımızı koyarak etki azaltılmalı. - Telefonu göz, göğüs, ve üreme bölgelerinden uzakta tutmalı, kemerde ve pantolon cebinde değil, arka cepte ya da el çantasında taşımalı. - Özellikle küçük çocuklara cep telefonu almamalı, gerektiğinde sadece haberleşme için kısa konuşmaları sağlanmalı, olabilecek zararlı etkileri öğretilmeli. - Zorunlu bir durum olmadıkça otomobil ve trenlerde cep telefonuyla konuşulmamalı . - Yeni cep telefonu satın alırken özgül soğurma yoğunluğu daha düşük olanlar seçilmeli - Cep telefonları, insülin pompası, kalp ve kulak aletlerinden en az 25 cm uzaklıkta kullanılmalı, hastanelerde, uçaklarda kullanılmaları zaten yasak. - Vücutları gelişmekte olduğundan EM radyasyondan daha çok etkilenebilecek bebeklerin ve küçük çocukların çok yakınında cep telefonuyla konuşmalar yapılmamalı. Gebeler ve çocuklar bunları çok az kullanmalı. Watt 'Fizikte 'Güç birimi' olup 1 Watt, 1 saniyede üretilen ya da tüketilen enerji miktarını gösteriyor. Hertz EM radyasyonun frekansını gösteren birim olup 1 Hertz, saniyede 1 adet titreşimdir. Evlerde kullandığımız alternatif akımın frekansı 50 iken, cep telefonlarının baz istasyonlarıyla etkileşime girdiği EM radyasyonun frekansı ya da saniyede titreşim sayısı 900, 1800 Mega Hertz olabiliyor. - Almanya Radyasyondan Korunma Kurumu yayınları www.bfs.de - Radyasyon ve Sağlığımız? kitabı, Y.Atakan, Nobel Yayınları 2014 https://www.nobelkitap.com/kitap_113005_radyasyon-ve-sagligimiz.html - Resmi Gazete Tarihi: 24.07.2010 Resmi Gazete Sayısı: 27651 İyonlaştırıcı olmayan radyasyonun olumsuz etkilerinden çevre ve halkın sağlığının korunmasına yönelik alınması gereken tedbirlere ilişkin yönetmelik - Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu http://www.btk.gov.tr - TÜBİTAK Bilim Teknik dergisi Mart 2010 sayısından, Atakan,Y. - Atakan, Y., Cep telefonu kullanımı beyinde tümör oluşturuyor mu? Cumhuriyet Bilim Teknoloji, 22 Ocak 2010 - Exposure to high frequency electromagnetic elds, biological effects and health consequences (100kHz-300 GHz), ICNIRP 16/2009 - Sevgi, L., Elektromanyetik Kirlilik, Cep Telefonları ve Baz İstasyonları, TÜBİTAK MAM, 2000 - Cep telefonları - Cep telefonları marka ve tiplerine göre SAR değerleri için bkz.: www.bfs.de/sar-werte-handy ve http://gnrk.gazi.edu.tr/posts/view/title/sar-nedir%3F-10102


Birçok insan için vazgeçilmez olan cep telefonu artık sadece telefon etmek ya da internette gezinmek için kullanılmıyor. Nitekim akıllı telefonlar sanal doktor ya da mini laboratuar görevini bile yerine getirebiliyorlar. Araştırmacılar örneğin nehir körlüğü hastalığı etkeni gibi parazitleri tespit eden akıllı telefon mikroskobu geliştirdiler. Ayrıca sperma kalitesini kontrol eden akıllı telefon aksesuarları veya demansın erken belirtilerini tespit eden telefon uygulamaları bile var artık. Cincinnati Üniversitesi'nden Sthitodhi Ghosh şimdi sıtma, HIV, Corona virüsleri veya diğer hastalık etkenlerini teşhis edebilecek bir telefon aksesuarı geliştirdi. Tarama, hastanın bir plastik şeridi ağzına soktuktan sonra bunu aksesuardaki bir girintiye yerleştirmesiyle gerçekleşiyor. Plastik laboratuar çipi, tükürüğü ya da kanı derin dondurulmuş ve kurutulmuş maddelerle dolu iki minik kanala çekmek için doğal kılcal çekme kuvvetlerinden yararlanıyor. Bu kanallardan birinde örnek antikorlarla karıştırılıyor. Bunlar bir enfeksiyon durumunda hastalık etkeninin antijen yapılarıyla birleşiyorlar. İkinci kanal ise kimyasal reaksiyonlarla elektromanyetik ışın yayan maddeler içeriyor. Tüm test süreci otomatik olarak gerçekleşiyor. Analizden sonra sonuç, bir uygulama üzerinden doğrudan doğruya doktora gönderilebiliyor. Araştırma çerçevesinde söz konusu akıllı telefon laboratuarı sıtma parazitleriyle test edildi. Bu şekilde testin, parazitlere bağlı etkin bir enfeksiyonu güvenli şekilde teşhis edecek kadar hassas olduğu anlaşıldı. Teorik olarak bu aletle diğer birçok enfeksiyon hastalığı teşhis edilebildiği gibi depresyon gibi psişik hastalıklar da teşhis edilebiliyor. Çünkü virüs ve diğer hastalık etkenleri dışında yöntem hormonları ve diğer biyolojik göstergeleri de tarayabiliyor. Araştırmacılar bundan sonraki çalışmalarında telefon aksesuarını ticari ürün haline getirmenin yolunu arayacaklar.


Son yirmi yılda dünyanın üretim merkezi haline gelen Çin, birçok kente kuantum iletişim ağları kurmaya başladı, Pekin ile Şanghay hattına 1000 kilometrelik bir kuantum iletişim hattı inşa edildi. Ucuz iş gücü avantajına sahip ülkelerin emek yoğun sanayilerde üretime başlaması, Çin'in kendini teknolojiyi ve yaratıcılığı öne çıkaran bir ülke olma yolunda hızla geliştirmesine neden oluyor. Çin bu dönüşümü sağlamak için yeni nesil iletişim teknolojilerine yatırım yaparken, şimdiden birçok kente kuantum iletişim ağları kurmaya başladı. Hali hazırda 1000 kilometrelik bir kuantum iletişim hattı Pekin ile Şanghay arasında inşa edildi bile. Ve dünyanın ile kuantum iletişim uydusunun Temmuz ayı içerisinde yörüngeye yerleştirilmesi planlanıyor. Bilgi güvenliği modern toplumun temel gereksinimlerinden biri ve kuantum iletişim teknolojileri, en azından teorik olarak mükemmel ve koşulsuz bir güvenlik sağlama özelliğine sahip. Bu bilgi güvenliği olgusu askeri, finansal ve kişi güvenliği alanında büyük önem taşımaktadır. Kuantum şifrelemenin en büyük avantajı, şifreli anahtarların fotonlardan oluşması. Fotonların deşifre edilebilmesinin tek yolu, elektromanyetik kuvvetin kuvvet taşıyıcıları olan temel parçacıkların ölçülebilmesi ki, bu oldukça düşük bir olasılık. Fotonlar aynı zamanda kuantum ağına yapılacak bir müdahalenin çok kolay tespit edilmesini de sağlayacak. Çin yaptığı Ar-Ge harcamaları ile birçok teknolojide küresel ölçekte önemli ilerlemeler sağlamakta. Kuantum iletişim ağlarının dünya genelinde kullanılması ise veri güvenliğini büyük ölçüde artıracak. Kuantum iletişim teknolojisine yapılacak yatarımlar sayesinde önümüzdeki on yıllık süreçte işlem hızının geleneksel bilgisayarların 10 milyar katı olan özel kuantum bilgisayarların üretilmesi olanaklı olabilecek.


Son 20-30 yılda ise, çevremizde hemen her cihaz akıllı hale geldi. Akıllı demek yarı iletken ya da kısa adıyla çip içeriyor demek. Bu cep telefonundaki yüksek teknolojili çipler olabileceği gibi, kredi kartları, otomobil koltuk ayarları veya sileceklerdeki daha düşük performanslı olanlar da olabilir. Toplamda 169 farklı sektörde çip kullanıldığı raporlanıyor. Fazla su, fazla elektrik sarfiyatı, hammadde sıkıntısı, mühendis azlığı... Çip üretiminin temel sorunları... 1980'lerin başında ülkemizde 100 nm çip tasarımı yapıldığını biliyor musunuz? O dönem bu projede çalışan elektronik mühendisliği öğrencilerinden Kutsal Anıl'ın bana anlattığı inisiyatifi İTÜ'de Prof. Dr. Duran Leblebici yönetmişti. Anıl kendisi dahil 13 öğrencinin yurtdışında eğitime gönderilmesinin planlandığını ve hükümet değişikliği sonucunda da projenin devam etmediğini anlattı. O zamana kadar giden zamanın gençlerini de yurtdışına kaptırmışız. Karşılaştırma için belirtelim; 1999'da üretilen PC'ler 180 nm çip kullanıyordu. 2003'de 90 nm, 2005'de 65 nm. Covid öncesinde çiplerin batıda tasarlanıp, doğuda üretilmesi gibi bir sistem vardı. 1980'lerden bu yana gelen outsourcing'in bir modeli olarak, ölçek ekonomisi çerçevesinde çiplerin üretimi merkezileşmişti. Bugün Tayvan'daki TSMC ve diğerlerinin toplam çip üretiminin 2/3'üne ulaşan üretim kapasitesinin nedeni budur. Çip üretiminde birkaç darboğaz var. Bunların bir tanesi "fabrika" diyeceğimiz çip üreten makinalar. Burada bir tekel söz konusu. Amerikan hükümetinin de yatırımcısı olduğu Hollandalı ASML en önemli firma. Çip üretiminde değer zincirine tersten bakarsak, elimizdeki akıllı telefonun içindeki çipler, Apple, Nvidia, Qualcomm vb. şirketler tarafından tasarlanıyor. Tasarlandıktan sonra yarı iletken çipler, TSMC, Intel ya da Samsung gibi şirketlerin fabrikalarında üretiliyor. İşte bu firmaların üretiminde kullanılan yüksek teknolojili makineleri de Hollandalı ASML firması üretiyor. ASML, EUV teknolojisini üretebilen dünyadaki tek şirkettir. Bu teknoloji ortaya çıkmadan önce yarı iletken üretmek için en ileri teknoloji Derin Ultraviyole teknolojisiydi. Şirket, EUV Ar-Ge'sine 17 yıl boyunca 6 milyar Euro yatırım yaptı. Çünkü daha küçük çip için EUV gerekli. ASML hala DUV'ye de odaklansa da EUV konusunda tekel. Çip üretiminde diğer bir sorun; su. 1 tek küçük çip üretmek için 5 litre su kullanılıyor. TSMC, çiplerini üretmek için günde 156.000 ton su kullandığını, bunun da yaklaşık 60 olimpik yüzme havuzunu dolduracak suya eşdeğer olduğunu söylüyor. Malzeme temini de sıkıntılı bir başka konu. Ukrayna savaşının bir sorun getirip getirmeyeceği konuşulurken, Daha geçen hafta Çin, Galyum ve Germanyum ihracatına kısıtlama getirdi. Üçüncü sorun, mühendis azlığı. Üstelik aranan mühendisler doktora düzeyinde. Not edelim, 2019 yılında Aselsan, Tübitak ve Tusaş'dan kaybettiğimiz 100+ mühendisi ASML transfer etmişti. Şirkette halen 120 ülkeden 28 bin çalışan olduğu ve Türk çalışanların sayıca en büyük 8.grup olduğu kaydediliyor. Son olarak çip üretiminde elektrik kullanımının da yoğun olduğunu belirtelim. Bir ada devleti olan Tayvan bu nedenle zaman zaman, özellikle kurak geçen yaz aylarında, sıkıntı yaşıyor. Covid öncesinde dünyada çip konusundaki düzen batıda tasarla, doğuda üret şeklindeydi. Bu ölçek ekonomisi açısından iyi bir modeldi. Ancak Covid döneminde yaşanan tedarik sorunu ölçek ekonomisini fikirlerin alt üst etti. Şimdi yeni fikir üretim elimde olmalı. Covid öncesinde dünyada çip konusundaki düzen batıda tasarla, doğuda üret şeklindeydi. Bu ölçek ekonomisi açısından iyi bir modeldi. Ancak Covid döneminde dünya tedarik sorunu yaşadı. Bunun bir nedeni insanların evlere kapanması ve dolayısıyla üretimin durmasıydı. Ama diğer bir nedeni, taşımacılık servislerinde yine üretim kısılması sonucu aksamalar olmasıydı. Çip tedarik sıkıntısı birçok sektörü vurdu. Örneğin otomotiv sektörü çipler nedeniyle üretimlerini askıya aldılar. Bu da 1990ların tam zamanında tedarik ve ölçek ekonomisi fikirlerini altüst etti. Şimdi yeni fikir üretim elimde olmalı oldu. Bu nedenle ülkelerin çip üretimini kendilerine çekmek için büyük teşvikler planladıklarını gördük. Güney Kore 2030'a kadar 450 milyon $ ayırırken, AB önce Covid fonlarından 10 milyar $ planladı. Daha sonra farklı rakamlar duyduk. Örneğin turizm dışında bir geliri ve sanayisi olmayan İspanya birden bire 11 milyar $ ayırdı. Almanya aynı şekilde, zaten Dresden'de mevcut olan mikro elektronik sektörünü daha ileriye götürme planları yaptı. ABD ise outsourcing ile kaybettiği çip liderliğini geri almak için, geçen yıl 52 milyar $'lık bir teşvik paketi açıkladı. Bu paketi TSCM, Intel, Samsung gibi firmalar kullanacak. Yolsuzluk nedeniyle hapiste olan Samsung veliahtı bile bu uğurda kurtarıldı. Ancak salgın geçince, fazla tedarik nedeniyle talep aşağıya düştü ve geçen yıl çip fiyatlarında bir gerileme görüldü. Bu nedenle firmaların elini yavaş tuttuğunu görüyoruz. Özellikle Intel ülkelerden sürekli yeni taleplerde bulunuyor. Örneğin Almanya, Magdeburg'da kurulacak olan fabrika için 10 milyar verecek. Bu noktada Çin-Tayvan gerginliğini de atlamayalım. Batılı devletlerin kendi topraklarında çip üretimi istemelerinin bir nedeni de bu. Çin'in çipler konusunda casusluk yaptığı iddiaları da sık sık gündeme geliyor. Geldik ülkemizdeki duruma; ülkemizde çip üretimi konusunda ilk adımı Necmettin Erbakan'ın attığı kaydediliyor. İslam Bankası kredisi ile 13 eylül 1976'da 100 milyon TL sermayeli Testaş ilk fabrika temelini attı. O dönemde Ankara'da çip / transistor - IC fabrikası, Aydın'da da IC / Transistör paketleme fabrikaları kuruldu. Fakat hiçbir zaman üretime geçemedi. Bir mukayese olması için kaydedelim; bugün dünya çip üretiminin %53'ünü gerçekleştiren TSMC firmasını Tayvanlılar 1987'de ve %17 pazar payı ile diğer bir önemli üretici olan Güney Koreliler Samsung chip / transistör / IC fabrikalarını 1983'te kurdular. Sonraları takometre üretiminden hatırlayacağımız TESTAŞ, çip üretimi için Amerikan şirketi Exar'dan know-how almıştı. Buralarda çalışacak mühendisler, yurt dışında eğitime gönderildi. Ama yönetimler değişti ve TESTAŞ'ın yarı iletken araştırma ve tasarım birimi olarak 1983 yılında kurulan YİTAL daha sonra TÜBİTAK BİLGEM bünyesinde bir yarı iletken teknolojileri araştırma laboratuvarı haline geldi. Bugün 500 nm ve üstünde çipler üretiyor. Aydın'daki fabrika 1997 yılında kapandı. Ankara'daki TESTAŞ fabrika ve arazisi 1998'de Teknoloji Geliştirme Bölgesi kurulması amacıyla ODTÜ'ye devredildi. 2008 yılında TESTAŞ tesisleri üzerinde Mikro Elektro Mekanik Sistemler Alanında Araştırma ve Uygulamalar yapan ODTÜ MEMS Merkezi kuruldu. ODTÜ MEMS Merkezi, 2017 yılında 6550 sayılı kanun kapsamında tüzel kişilik kazanarak bilimsel çalışma ve araştırmalarına devam ediyor. Arazinin diğer bölümünde ise 2019 yılında kurulan ODTÜ Teknokent Bilişim İnovasyon Merkezi faaliyet gösteriyor. İlk girişimden 50 yıl sonra, Aydın tesisleri hurdaya çıktı. Günümüzde savunma sanayiine yönelik olarak yapılan üretimlerin içinde çip tasarımları geliştiren firmalar var. Bunlar teknoparklarda, ODTÜ, İTÜ, Bilkent'te. Bu konuda çalışan sayısının 1.000'i bulmayacağı kaydediliyor. Devlet politikasının olmayışı, elektronik sanayiindeki nitelikli insanların yurtdışına kaybı, bu konuda var olamamızın nedenleri arasında. Küçük üretimler olsa da, ancak 1 milyon adetlik üretimlerin anlamlı olacağı ve bu durumda, bir örnek verelim, yurtdışından 50 $'a aldığımız çipleri 50 cente mal edebileceğimiz hesaplanıyor. Mayıs ayındaki seçimden 1 ay kadar önce, hükümet tarafından öne sürülen vaatlerden birisi 65 nm Çip fabrikasıydı. TÜBİTAK BİLGEM ve Katar Hamad Bin Khalifa Üniversitesi arasında yapılan işbirliği ile hayata geçirilen projede, üretim hattının kurulması için gerekli olan 30 milyon dolarlık makine ve ekipmanların, Katar Hamad Üniversitesi tarafından sağlanacağı belirtilmişti. 65 nm yukarıda da belirttik, kötü değil. Ülkemizin farklı ihtiyaçlarının %60-80 aralığını karşılayabileceği kaydediliyor. Geçen yıl, Cemil. Ş. Türün de Ruslar'la ortak, 90 nm üretim için makina alınabileceğine dair bir projeden bahsetmişti. Sonuçta, şudur, budur diye bakmadan, bugün başlasak bile, en erken 3-4 yılda verimli işletir hale gelmiş oluruz. Yeter ki başlasın ve ülkemiz bu konudaki teknik bilgileri kapsasın. Çip alanında ülkemizin ne yaptığına ve dünyadaki duruma şöyle bir göz atalım. Ama önce çipler yani yarı iletkenler konusunda biraz bilgi verelim. Elektronik her türlü cihazda bulunan yarı iletkenler , elektriği bir yalıtkandan daha fazla, saf iletkenden daha az ileten malzemelerdir. Bu da onları elektrik akımının kontrolü için iyi bir ortam haline getirir. Elemental yarı iletkenler arasında antimon, arsenik, bor, karbon, germanyum, selenyum, silikon, kükürt ve tellür bulunur. Silikon, en bilineni ve çoğu entegre devrelerin temelini oluşturur. Dünyanın en önemli ARGE bölgesine ismini verecek kadar önemli olan Silikon tabanlı çipler gelmeden önce 1930-1940'larda elektronik cihazlar, vakum tüpleri ve valflerle çalışıyordu. Bu, oda büyüklüğünde bilgisayar anlamına geliyor ve enerji tüketimi de çok yüksek oluyordu. 1947'de yarı iletken transistörler piyasaya sürüldü. Bununla daha karmaşık ve hızlı elektronik devreler yapmak mümkün hale geldi. Ancak ilk günlerde transistörler ayrı bileşenler olarak kullanılıyordu. Bu da çok fazla bileşen olması sorununa yol açtı. 1950'li yılların sonlarında bunların paketlenmesi fikri yani mikroçipler ortaya çıktı. Tek bir yarı iletken malzeme üzerinde kapasitörler, dirençler gibi tüm elektrikli bileşenler bir araya getirilip, paketlendi. Transistörün icadı 20. asrın en önemli elektronik-teknolojik devrimidir. Bu sayede günümüze kadar gelen elektronik, bilgisayar, yazılım, haberleşme, savunma ve havacılık, robotlar, yapay zeka ve uzay gibi tüm teknolojilerin önü açıldı. - Bir mantık birimi aracılığıyla matematiksel denklemleri gerçekleştirme - Belleği bir yongadan diğerine taşıma - Kararlar verme Ayrıca RAM ve ROM şeklinde iki tür belleğe sahiptirler. RAM, kullanıcı bir bilgisayarı kapattığında kaybolan rasgele erişim belleği anlamına gelir. Bilgisayarın bilgileri kalıcı olarak saklaması gerekiyorsa, salt okunur bellek anlamına gelen ROM'u kullanacaktır. İlk bilgisayar çiplerinde yalnızca 1 transistör vardı. Günümüzün çiplerinde birkaç milimetre kareye sığdırılmış ve birbirine bağlı milyonlarca ve hatta milyarlarca transistör bulunur. Piyasadaki en küçük transistörler artık 15 Silikon atomuna eşdeğer bir uzunluk olan 3 nanometre seviyesine ulaşıyor. Günümüzün dünyasında sağlıktan, güvenliğe, ulaşımdan, bilgisayarlara, ev eşyalarına kadar uzanan alanda kullanılan çiplerin tasarımı kullanım amacına uygun bir şekilde yapılır. Bu çip tasarımı süreci, devre tasarımı bilgisini ve mantık oluşumunu içerir. Tüm çipler, transistörler olarak bilinen temel elemanlar kullanılarak yapılır. Çip tasarımındaki bugünkü eğilim, ortak simülasyon tasarımının kullanılmasıdır. Bu şekilde tüm algoritma iki alt bloğa bölünmüştür: yoğun hesaplama gerektiren alt modüller donanım yani çiplere alınır, verilere bağımlı olan ve karar vermeye dahil olan karmaşık modüller yazılım üzerinde işlenir. Çip tasarım süreci için IP core çok önemlidir. Bir tasarımcı ne zaman karmaşık bir tasarım uygulamak zorunda kalırsa, IP çekirdeklerini kullanarak zamandan tasarruf edebilir ve geliştirme riskini azaltabilir. Merak edilen bir konu da bu; günümüzde nm ile ölçülen çip boyutu, üzerindeki transistör sayısını gösterir. Örneğin, 180 nm ve 90 nm transistörler kullanılarak çip tasarlanacaksa, 90 nm transistör sayısı, aynı silikon alana yerleştirilebilecek 180 nm transistör sayısından, yaklaşık iki kat fazla olacaktır. 180 nm, 90 nm vb. sayılar, kullanılabilecek minimum kanal uzunluğunu temsil ediyor ve rastgele atanmaz, önceki sayıyı 2'nin kareköküne bölerek bulunur. Örneğin, 180 nm'den bir sonraki teknoloji düğümü, 180 bölü kök 2 yani yaklaşık 130 nm olarak çıkıyor. Aynı şekilde, 130 nm'den sonraki 130 bölü kök 2 olacaktır, bu da yaklaşık 90 nm'dir ve böyle devam eder. 180 nm çipler, 1999-2000 aralığındaki PC'lerde kullanılıyordu, 90nm 2003-2005 aralığında ve 65 nm ise 2007-2010 aralığında. Günümüzde 3 nm üretiminden bahsediliyor. Bu yazı, HBT Dergi 383. sayıda yayınlanmıştır.


İnternet bizler ve çocuklarımız için birçok konuda kaynak olabiliyor; son haberler, oyunlar, müzik dinleme, alışveriş yapma, arkadaş edinme gibi seçeneklerin yanı sıra, sonsuz bir araştırma ve bilgi kaynağı. Ancak tüm enformasyonlar ve kaynaklar güvenilir değil. Online bilgiler çoğu zaman kişiye özel kalmıyor. İnternette olan kişiler her zaman gerçek kişiler olmayabilir. Herhangi bir kişi internette bilgi paylaşabilir. İnternette okuduğunuz her şeye güvenmemelisiniz. İnternette şiddet, istismar, pornografik içerikli materyallerin kolayca bulunabileceği unutulmamalı. Hiçbir önemli bilgiyi aileniz onay vermeden paylaşmayın; isim, adres, yaş, ırk, okul adı, bulunulan yer, arkadaş isimleri vb. Şifre ve benzeri bilgileri arkadaşlarla bile paylaşmayın. Ailenizin izni olmadan internet yoluyla kimseyle tanışmayın ve buluşmayın. Sizi rahatsız eden hiçbir mesaja cevap vermeyin. Bu mesajı yok sayarak ailenizi bu durumdan haberdar edin. Size gönderilmesini istemeyeceğiniz rahatsız edici- kaba mesajları siz de kimseye göndermeyin. İnsanları kötü gösterici şeyleri internette paylaşmayın. İnternetten sizin yazmadığınız bir şeyi sanki siz yazmışsınız gibi göstermeyin, kopya etmeyin. Bilgisayarı çocuğunuzu kontrol edebileceğiniz bir odaya yerleştirin. Bilgisayar kapısı kapalı olabilecek odalara ve ailenin müdahale alanına girmeyen yerlere konmamalıdır. İz sürme software kullanın. Böylece çocuğunuzun hangi sitelerde gezindiğini takip edebilirsiniz. Saldırı ve hakaret içerikli siteler gibi sakıncalı olabilecek siteleri filtre edebilecek bir aile- çocuk şifre programı edinin. Çocuğunuzun okulunun kütüphanesinde hangi güvenlik sisteminin kullanıldığını araştırabilirsiniz. Televizyon veya internetle zaman geçirmek diğer önemli aktivitelerle aynı anda yapılmamalıdır. Pediatri kuruluşları 2 yaşın altındaki çocukların televizyon izlemesi ve bilgisayar karşısında zaman geçirmesini önermemektedir. 2 yaşından büyük çocuklarda ise günde 1 saat veya maksimum 2 saatten fazla televizyon-bilgisayar karşısında zaman geçirmemesi konusunda limit konması gerekmektedir. Alarm kurmak bu zamana limit koymak açısından iyi bir yöntem olabilir. Konulan kuralın onların iyiliği için olduğunu anlatın. Bu yazı HBT'nin 97. sayısında yayınlanmıştır.


- Ailede herkesin kullandığı masaüstü bilgisayarı ortak kullanım alanına koyun. Böylece, çocuğun neler yaptığını ve ne kadar süre oyun oynadığını gözlemleyebilir ve gerektiğinde sınır koyabilirsiniz. Taşınabilir bir cihaz ise, odasına götürmemesini söyleyin. - Şifre koruması koyun ve şifreyi çocukla paylaşmayın. Aynı zamanda faturanın kabarmasını da önleyebilirsiniz. - Ani ağlama krizlerini aşmak için, akşam yemeğinden 10 dakika önce oyunu bırakmasını tembihleyin. Böylece, kendini hazırlayacaktır. - Eğer erken uyarınız işe yaramamışsa, patronun kim olduğunu hatırlatın: cihazı kullanmasına izin vermeyin. - Bazı çocuklar için oyun oynamak, oyalanmaktan öte, stresle başa çıkma veya hayatlarındaki bir boşluğu doldurma yöntemi olabilir. Enerjisini atması için mutlaka alternatif sunun: bisiklete binmek, spor yapmak gibi. - Unutmayın, çocuklar anne babayı örnek alır. Çocukla zaman geçirirken veya sofraya oturduğunuzda cihaz elinizden düşmüyorsa, çocuk da aynısını yapacaktır. - Büyükler de kendi bağımlılıklarını sorgulamalılar. Lokantada arbede çıkmadan yemek yenebilsin veya siz rahat rahat oturun diye çocuğun eline telefon tutuşturmayın. Toplum içinde nasıl davranılacağını öğrenmek zorundalar.


Samsung uzun süredir üzerinde çalıştığı kamera özellikli kontakt-lens ürettiğini ve patentini aldığını açıkladı. Giyilebilir bir ürün olarak akıllı kontakt lensler tasarlayan Samsung, bu yenilik ile geleceğe merhaba dedi. Akıllı kontakt lenslerin minik bir ekranı, kamerası, anteni ve göz hareketlerini algılayan sensörleri var. Göz kırpma hareketleri ile kontrol edilebilen bir sisteme sahip. Bu sayede görüntü akıllı telefona aktarılabilecek. Gear Blink adıyla tescil ettirilen ürünün çıkış noktası, akıllı gözlüğe göre çok daha doğal bir deneyim sunacak olması. Bu da arttırılmış gerçeklik uygulaması ile mümkün. Google daha önce Glass Project ile benzer bir projeye başlamış hatta kullanıcının gözyaşı sıvısından kan şekeri düzeyini ölçebilen akıllı kontakt lensler için patent almıştı. Göz, görme konusunda yoğun çalışmalar var. Geçen yıl başlarında da görme sorunları olan kişilere, yol işaretlerini ve yüz hatlarını daha iyi seçebilmeleri için nesneleri 2.8 kat büyütebilen teleskopik kontakt lenslerin prototipi üretilmişti. Zoom-in özellikli kontakt lensler, dünyada ciddi görme bozukluğu taşıyan tahmini 285 milyon insana yardımcı olabilir. Araştırmacılar teleskopik lensleri bir an önce kullanılabilir duruma getirmek için çalışıyor. Bu buluş geçen yıl Amerikan Uygulamalı Bilimler Birliği'nin San Jose'de yapılan yıllık toplantısında açıklanmıştı.


Facebook sizi arkadaşlarınızdan ve ailenizden daha iyi tanıyor olabilir. Üye olduğunuz ilk andan beri siyasi eğilimleriniz, dini görüşleriniz, cinsel yönelimleriniz, kişiliğiniz ve çok daha fazlası hakkında bilgi topluyor. Yeni bir uygulama size Facebook'un sizi nasıl gördüğünü göstermeyi hedefliyor. Hang Do Thi Duc, Regina Flores Mir ve bir grup öğrenci tarafından geliştirilen 'Data Selfie' iPhone uygulaması ve Chrome eklentisi olarak yakın bir zamanda kullanılabilir olacak. Platform, kullanıcının Facebook aktivitelerini kullanarak bir profil oluşturuyor. Bu profil, reklamcıların kullanıcıyı nasıl gördükleri bilgisinin yanı sıra doğrudan paylaşılmamış beğeni, göz atma gibi aktivitelerden elde edilen bilgileri de içeriyor. Chrome eklentisi şu an test aşamasında olan uygulamanın önümüzdeki üç ay içerisinde kullanıma açılması bekleniyor. Ekibin hazırladığı tanıtım videosuna göre kullanıcının webde gezinme alışkanlıkları gözlemleniyor ve bu alışkanlıklar "uzlaşmacılık", "dışa dönüklük" ve "açıklık" gibi pek çok karakter özelliği açısından değerlendirilerek raporlanıyor. Do Thi Duc, New York'ta yaşayan bir Alman. Fikri geliştirmeye internet alışkanlıklarının kendi reklam profilini nasıl etkilediğini merak ederek başlıyor. "Fazlaca çevrimiçi yaşıyoruz, bir noktada şirketlerin bizim hakkımızda sandığımızdan daha fazlasını nasıl bildiğini merak etmeye başlıyorsunuz" diyor. "İnsanlar internette yaptıkları şeylerle aslında birebir ilişkilendirilmediklerini anlamakta zorlanıyor. Sıradan gibi görünen şeyler bile kim olduğunuzla ilgili tahminler oluşturulmasını sağlıyor. Data Selfie uygulamasının da göstermek istediği şey tam olarak bu." diyor Flore Mir. Ekip şu anda IBM'in Watson için geliştirdiği makine öğrenmesi sistemini kullanıyor fakat ilerleyen zamanlarda diğer araştırmacılarla birlikte çalışarak tamamen kendilerine ait bir sistem geliştirmeyi planlıyorlar. Uygulamanın hedef kitlesi öncelikle ebeveynler ve öğretmenler. Bunun başlıca sebebi bilgi şirketlerinin çocuklar ve gençler hakkında bildiklerini öğrenmek ve onların internet tüketiminin daha iyi anlaşılmasını sağlamak. Ekip, kullanıcılarını daha iyi hedeflemek ve kişilerin gizlilik konusunda farkındalığını artırmanın yollarını bulmak için EFF gibi avukatlık bürolarıyla ve dijital korunma şirketleri ile birlikte çalışıyor. Flore Mir'e göre yaptıkları şey kişileri yalnızca izlemek ve kontrol etmek değil; onları kendi kararlarını alırken internetin nasıl çalıştığını göz önünde bulunduracak şekilde eğitmek. Uygulama kullanıma hazır olduğunda haberdar olmak için http://dataselfie.it/#download web adresinden mail listesine kaydolabilirsiniz.


Meydana gelen depremden sonra telefon hatlarında yaşanan yoğunluk sebebiyle birçok kişi yakınlarına ulaşamadı. Bunun bir kapasite aşımı olduğunu belirten Prof. Dr. Oğuz Bayat, Böyle acil durumlarda evdeki kablolu hatları, WhatApp'ı, SMS'i veya WIFI'yı kullanabiliriz. Bunları uygularsak zaten baz istasyonlarına yüklenmeler olmaz dedi. İstanbul, Marmara Denizi'nde Silivri'nin 23,94 kilometre açığında meydana gelen 5,8 büyüklüğündeki depremle sarsıldı. Depremin ardından yakınlarından haber almak isteyen birçok vatandaş telefonlara sarıldı. Fakat baz istasyonlarında oluşan yoğunluk sebebiyle çok sayıda insan telefon görüşmesi yapamadı. Böyle durumlarda telefonla aramak yerine mesaj atılmasını öneren Prof. Dr. Oğuz Bayat, Böyle acil ve kapasiteyi aşma durumu olduğunda tüm kullanıcıların aktif kullanımını engelleyerek sadece ihtiyacı olan kişilerin acil yardım servislerine telefon ile erişebilmelerini sağlamak gerekir dedi. Depremin ardından yaşanan iletişim sorunu hakkında bilgi vererek konuşmasına başlayan Prof. Dr. Bayat, Kalabalık bir grubun aynı anda bir kapıdan geçmeye çalışması nasıl bir yoğunluk veya trafik oluşturuyor ise haberleşme sistemlerinde aynı şekilde 'trafik problemi' karşımıza çıkıyor. Yaşanan problem de haberleşme sistemlerinde ciddi bir yoğunluk oluşması, insanların aynı anda heyecanla telefona sarılmasından dolayı oluşan bir kapasite aşma problemidir. Bu durumlarda telefonla arama yapmak isteyen kişiler 'call-drop' dediğimiz telefonla görüşme imkanı sunamayacak hale geldikleri için iletişim sisteminin çalışmadığını düşündü. Aslında bu problem, kapasite probleminin yanı sıra optimizasyon problemiyle birlikte ele alınması gereken bir sorundu dedi. Bu tam kapasite ile kullanılan bölgeler ve deprem bölgelerinin olduğu lokasyonlar birlikte incelenerek daha iyi bir çalışma yapılabilir diyen Prof. Dr. Bayat, Dünyada, baz istasyonlarının dizaynı yapılırken belirli standartlara göre yapılır. Dolayısı ile sesli görüşme veya veri iletişimi kapasitesi her cihazın bellidir. Böyle acil durum ve kapasiteyi aşma durumu olduğunda her kullanıcıların yüklenme yapmasını engelleyerek sadece ihtiyacı olan kişilerin önceden belirlenmiş acil telefon numaralarına erişmelerini sağlamak gerekir. İtfaiye, ambulans gibi acil ulaşılması gereken numaralara izin verilebilir. Onun dışında günlük kullanım yapmak isteyen kişilerin iletişimi kısa süreliğine engellenebilir. Bu tip saha çalışmaları dünyada yapılıyor ifadelerini kullandı. Operatörlerin zaten Performans/RF optimizasyon departmanları var ve bütün hedefleri daha kaliteli servis sağlamak üzerinedir. Servis kalitesi segmentleri sunan bir network üzerinde yapılan GSM hizmetin nasıl sağlandığı incelenir ve genel olarak daha kaliteli servis sunmaya çalışılır. Binlerce parametre üzerinde optimizasyon yapılarak radyo girişim azaltılması, kapasite arttırılması gibi fonksiyonel ve performans metrikleri hesaplanır ve izlenir. Yeni açılacak baz istasyonlarının veya mobil baz istasyonlarının lokasyonları belirlenir ve mevcut baz istasyonlarının daha verimli çalışması sürekli geliştirilir. Baz istasyonlarının insana verebileceği zararlar hakkında da bilgi veren Prof. Dr. Bayat, Metro tipi baz istasyonlarına 9 metreye kadar yaklaşıldığında insan sağlığına zararlı olabileceğini ölçümler ile gösterilmiştir ancak 'small-cell' dediğimiz düşük güç yayan baz istasyonlarının sağlığa zararı yoktur dedi. Benzer bir durumun yaşanması halinde olabilecekler hakkında konuşan Prof. Dr. Bayat, Operatörler, öncelikle yaşanan senaryodaki veri yükü, telefon çağrısı ve sms kullanımını, acil durum kullanım sınırlaması , acil durum lokasyon verileri ve diğer network KPI parametreleri ile birlikte analiz ederse yaşanan sorunları aza indirgeyebilir. Büyük yatırımlar yapmadan haberleşme ağlarında geliştirme yapılabilir. Gelecekte kullanılması standart olmasını beklediğimiz acil durum mekanizmaları sahada yayılırsa iletişim problemi çözümlenebilir diye konuştu.


Teknoloji alanındaki ilerlemeler, internet dünyasındaki köklü değişimler ve sosyal medya devrimi gibi gelişmeler iş hayatı ve anlayışına yeni bir boyut kazandırarak, bilginin günümüzde en değerli kaynak haline gelmesini sağlamıştır. İçinde bulunduğumuz dönemde, firmalar arası rekabette fark yaratabilmenin yolu, veriye ulaşmak ve onu etkin olarak kullanabilmekten geçmektedir. Son yıllarda sıklıkla duyduğumuz, Dev Veri ya da Büyük Veri , Derin Öğrenme ile birlikte bilişim dünyası ve endüstride en çok ilgi gören konuların başında geliyor. Dev veri üstel olarak artan, çok büyük boyutlarda olan, alışılagelen yazılım araçları ve teknolojiler ile işlenmesi ve yönetilmesi çok zor hatta imkansız olan sayısal veri olarak tanımlanmaktadır. Diğer deyişle dev veri, verinin sadece diskte fazla yer kaplaması tanımından çok verinin işlenmesinde kullanılan geleneksel yöntemlerin etkisiz kaldığı veriyi temsil etmektedir. Dev veri 5V olarak tanımlanan beş temel özelliğe sahiptir. Bunlardan ilki verinin miktarını temsil eden hacim özelliğidir. NSA'ya göre internet üzerinde bir günde işlenen veri boyutu 1,826 Petabyte olarak verilmektedir. 2011 yılında sayısal veri miktarı 5 yıllık bir süre dikkate alındığında 9 kat artış göstermiştir. 2020 yılında bu miktarın yaklaşık olarak 40 trilyon gigabyte olması beklenmektedir. Dünyada yaklaşık olarak 7 milyar insanın yaşadığı ve artan cep telefonu kullanımı ile sosyal ağların sürekli genişlemesi gibi faktörler göz önünde bulundurulduğunda veri hacmi artışındaki hızlanma ve süreklilik beklenen bir durumdur. Hız bileşeni, yeni üretilen verinin belirli bir akış hızında ve sürekli olarak gelmesini ifade eder. Verinin gerçek zamanlı olarak yakalanıp işlenmesi önemlidir. Bu özelliğe örnek olarak borsalar verilebilir. Örneğin New York borsası bir seansta Terrabyte ile ifade edilen ticari veriye erişmektedir. Çeşitlilik bileşeni verinin hem yapısal hem de yapısal olmayan unsurların bileşiminden oluşmasını açıklar. Günlük olarak atılan milyonlarca Tweet ve Facebook'ta paylaşılan farklı yapıdaki milyonlarca içerik bu farklılığı net olarak açıklamaktadır. Gerçeklik ya da doğruluk ise verinin bir diğer bileşenidir. Bu bileşen verinin doğruluğundaki belirsizliği, karmaşıklık ve düzensizliği ortaya koyar. Örneğin sözü edilen milyonlarca tweet, içeriğinde kısaltmalar ve etiketler gibi temizlenmesi gereken bileşenleri barındırmaktadır. Analiz sonuçlarının negatif anlamda etkilenmemesi için verideki kirlilik giderilmelidir. Dev veri yöntemleri bu yapıdaki veri üzerinde çalışmayı olanaklı kılmaktadır. Veri aynı zamanda kullanıldığı alanda bir değer yaratmalıdır. Özellikle stratejik sayılan devlet kurumlarında, sağlık ya da askerlik gibi alanlarda önemli kararların zamanında ve doğru olarak verilebilmesinde hayati öneme sahiptir. Bu denli büyük verinin kaynağı nedir ve nerede saklanıyor? Sayısal veri farklı yapı ve boyutlarda olup, çok büyük bir hızda artış göstermektedir. Günümüzde büyük veri çok farklı ortamlardan gelmektedir. Örneğin, radyo frekansı kullanarak nesneleri tekil ve otomatik olarak tanıma yöntemi olan RFID ve sensör teknolojilerinin yaygınlaşması sonucunda, bağlı bulundukları ortamlar veriyi sürekli toplamaktadır. Tüm bu ortamlardan gelen, finansal, medikal ya da trafik verileri birleştiğinde dev veriyi oluşturmaktadır. İnternette gerçekleştirdiğimiz her bir tıklama önemli bir veri iken bu verinin nasıl saklandığı da konunun önemli bir diğer boyutunu oluşturmaktadır. Teknolojinin sürekli gelişmesinin donanım maliyetlerini düşürmesi beklenirken, yaşanan ikilem depolama alanına olan gereksinimin çok daha hızlı şekilde artıyor olmasından kaynaklanmaktadır. Bu durumun sonucunda gerekli donanım maliyetlerinin de yükselmesi beklenen ve kaçınılmaz bir durumdur. Dev veri günümüzde petabyte, exabyte ve zettabyte birimleri ile ifade edilmektedir. Facebook, Twitter ve bazı kurumlar günlük ve hatta saatlik olarak TB büyüklüğündeki verileri saklamaktadır. Uygulanacak saklama çözümü olarak çok pahalı donanımların kullanılması yerine daha basit donanımların maliyeti düşük açık kaynaklı dağıtık dosya sistemlerinin birleşimiyle oluşan dev veri çözümleriyle saklanması tercih edilmektedir. Dev veri nasıl işlenmektedir? Yüksek hacimli bir arama motoru hizmeti veren herhangi bir firma hergün yapılan milyonlarca arama ve tıklamaya cevap vermektedir. Klasik yöntemler kullanılarak bu, milyonlarca dolarlık donanım üzerinde çalışan çok yüksek maliyetli veritabanı sistemleri gereksinimini ortaya çıkarmaktadır. Böyle bir sisteme sahip olunması durumunda, SQL ile sözcüklerin ilintisini ortaya koymak üzere yapılacak bir sorgu çok mümkün olmayacaktır. Sonuç alınsa bile kullanılan süre büyük olasılıkla cevabın anlamlılığını yitireceği ölçüde uzun olacaktır. Aynı zamanda dev veri ile sözü edilen verinin yapısal olmaması klasik yöntemlerle işlenebilmesi bakımından ayrıca zorluklar ortaya koymaktadır. Tüm bu bulgular dev verinin kendine özgü çözümlerle işlenmesi gerekliliğini ortaya koymaktadır. Dev veri çözümleri nelerdir? Dev veriyi başarılı olarak kullanabilen projelerden bazıları Apache projeleri olarak ortaya çıkan Lucene, Solr, Hadoop ve HBase gibi projelerdir. Bu alanda en popüler firmalardan biri olan Google, tercihini klasik yöntemleri kullanmak yerine gereksinim duyduğu teknolojiyi geliştirmekten yana kullanarak başarıya ulaşmıştır. Google milyarlarca sayfaya ait veriyi Google File System üzerinde tutuyor, veritabanı olarak Big Table, verinin işlenmesinde ise Map Reduce kullanıyor. Kullanılan teknolojilerin tamamı düşük maliyetli binlerce bilgisayardan oluşan kümeler üzerinde çalışıyor. Dev verinin kullanıma hazır olması ve sağladığı avantajlar yanında, bu verinin işlenmesi ve yönetilmesi için disiplinler arası çalışmaların yürütülmesi kaçınılmaz olmaktadır. Günümüzde kullanılan Makine Öğrenimi yöntemleri ve gelişen teknolojinin sunduğu hızlı işlem gücü dev verinin işlenmesi ve bilgi çıkarımında önemli katkıya sahiptir. Yapay zekanın bir alt alanı olan makine öğrenimi ise bu noktada devreye giriyor. Yazının ikinci bölümünde değineceğimiz makine öğrenimi yaklaşımlarını, bu boyutta bir veri üzerinde anlamlı örüntüleri çıkaran, ham veriyi bilgiye dönüştüren, dolayısıyla farklı alanda çalışan firmaların bu dev boyuttaki veriden öngörüler yapabilmesine, eğilimleri ve olası riskleri anlayıp gelecek plan ve çözümlerini ortaya koyabilmesine olanak sağlayan yazılımlar olarak tanımlayabiliriz. Najafabadi, Maryam M., et al. "Deep learning applications and challenges in big data analytics." Journal of Big Data 2.1 (2015): 1. Chen, Xue-Wen, and Xiaotong Lin. "Big data deep learning: challenges and perspectives." IEEE Access 2 (2014): 514-525.


Günümüzde dev verinin kullanıma hazır olması ve sağladığı avantajlar yanında, sözü edilen boyutta verinin işlenmesi ve yönetilebilmesi için disiplinler arası çalışmaların yürütülmesi önemlidir. Dev verinin analizinde kullanılan ve yapay zekanın bir alt alanı olan Makine Öğrenimi algoritmalarının odak noktası, sisteme giren verinin temsili ve henüz gözlenmemiş olan veri üzerinde öğrenilmiş olan örüntülerin kullanımıdır. Verinin ne derece iyi temsil edildiğinin performans üzerindeki etkisi büyüktür. Veri temsili yetersiz olduğunda en iyi ve karmaşık yapıdaki bir öğreticiye rağmen performans düşük gözlenecektir. Öte yandan, iyi temsil edilmiş bir veri daha basit bir öğretici ile yüksek performanslı bir sonuç ortaya koyabilmektedir. Makine öğrenimi kapsamındaki özellik mühendisliği işlenmemiş veri için özelliklerin çıkarılması ve verinin temsil biçimi ile ilgilenmektedir ki bu da verinin ele alınma biçiminin önemini ortaya koymaktadır. Derin öğrenme ise makine öğrenimi ve örüntü tanıma alanlarında oldukça ilgi çeken bir araştırma konusu olarak, ses tanıma, bilgisayarla görü ve doğal dil işleme gibi çok geniş uygulama alanlarında başarılı sonuçlar elde edilmesine olanak sağlamıştır. Günümüzde büyük verinin kullanılabilir olması büyük artılar sağlarken beraberinde bazı zorlukları getirmektedir. Bilinen ve yüzeysel yapıda öğrenme mimarilerine sahip pek çok öğrenme yönteminin aksine derin öğrenme ile yapılan sınıflandırmada derin mimarideki katmanlı yapı otomatik olarak öğrenilmektedir. Dev boyuttaki veriden kullanılacak özelliklerin otomatik olarak öğrenilmesi de yöntemin artılarından bir tanesidir. Derin öğrenme ile yakından ilgilenen akademik çevrelerin yanında Google, Apple ve Facebook gibi firmalar da derin öğrenme projeleri ile çok yakından ilgilenmektedir. Örneğin Apple, iPhone'un sanal kişisel asistanı Siri ile hava durumundan, spora, kullanıcı soruları ve hatırlatıcı gibi pek çok konuda Apple tarafından toplanan veri üzerinden derin öğrenme yöntemlerini kullanarak cevap oluşturmaktadır. Derin öğrenme algoritmaları ile dev boyutlu, işlenmemiş ya da yapısal olmayan veri üzerinde daha karmaşık yapılar öğrenilebilmekte ve temsil edilebilmektedir. Yöntem dahilinde ele alınan algoritmalar, özellikle yapay zeka alanında kullanılan ve insan beyninin gözlem, analiz, karar verme, zor problemleri çözebilme gibi yetilerini bilgisayarlara kazandırmayı hedefleyen algoritmalardır. Bu algoritmalar insan beyninin katmanlı öğrenme yapısını esas almaktadır. Derin öğrenme yanında yüzeysel öğrenme sağlayan diğer yöntemler, karmaşık yapıdan tüm bilginin çıkarılması ve yapı içindeki ilişkilerin kurulmasında yetersiz kalabilmektedir. Bu yönüyle derin öğrenme yapay zeka alanında büyük bir gelişme olarak görülmektedir; veriden sadece karmaşık yapıdaki bilgi temsilini çıkarmakla kalmayıp aynı zamanda bunu insan müdahalesi olmadan yerine getirmektedir. Veri derin öğrenme ile daha kusursuz olarak soyutlanabilmekte, elde edilen bilgi verinin başlangıç durumundaki değişikliklerden çok daha az etkilenmektedir. Bir örnek vermek gerekirse, bir yüz tanıma çalışmasında, yüzün konumu ile ilgili özellikler, nihai sonucu -beklendiği gibi- etkilememelidir. Sağlanan öğrenme işlevi, birbirine çıktı oluşturan çok katmanlı bir yapı ile sağlanmaktadır. Veri katmanlar arasında doğrusal olmayan dönüşümlerden geçerek, girdi verisi için bir fonksiyon elde edilmektedir. Sözü edilen doğrusal olmayan dönüşümlerin gerçekleştirilmesi, verideki açıklayıcı unsurların çıkarılması açısından önemlidir. Örnek vermek gerekirse, derin öğrenme ile gerçekleştirilen bir yüz tanıma çalışmasında, ilk katmanda yüzün farklı açılardaki duruşu öğrenilebilir. İkinci katmanda bu bilginin dudaklar, burun ve ağız gibi yüzün farklı bölümleri ile birleştirilmesi mümkün olacaktır. Üçüncü katmanda ise bu bilgiler farklı kişilere ait farklı yüz şekilleri gibi daha üst düzey bir bilginin öğrenilmesinde kullanılabilmektedir. Derin öğrenmenin, dev veriye katkısı; çok büyük boyuttaki veriden karmaşık örüntülerin çıkarılması, anlamsal indeksleme, veri etiketleme, hızlı bilgi erişimi ve ayrıştırma işlevlerinin basitleştirilmesi gibi noktalarda ortaya çıkmaktadır. Anlamsal indeksleme ve bilgiye erişim konusunda, verinin bit dizileri yerine anlamsal indeksleme ile tutulması arama motorlarının çok daha etkin kullanımını sağlamaktadır. Gerçekleştirilen üst düzey veri soyutlaması ile birbirine benzerlik gösteren veri belirlenmekte ve vektörler olarak temsil edilmekte, bu da bilgiye erişimin hızlı ve etkin olmasını sağlamaktadır. Derin öğrenmenin dev verideki bir diğer kullanımı ise ayrıştırma ve etiketleme çalışmalarıdır. Buna örnek olarak görsel veriler üzerinde yapılan arama işlemlerini ele alabiliriz. Google görsel veri üzerinde arama yapmayı olanaklı kılan sistemler geliştirmiş ve kullanıma almıştır. Derin öğrenme ile bu türdeki verinin soyutlamalar ile temsil edilerek, işaretlenmesi sağlanmış, bu da görsellerin indekslenmesi ve erişiminde katkı sağlamıştır. Google tarafından yapılan deneylerde yüz tanıma gibi çok üst düzey özelliklerin öğrenildiği gözlenmiştir. Yapılan deneyde internet üzerinden rastgele olarak seçilmiş 200x200'lük 10 milyon görsel kullanılarak 9 katmanlı bir sistem üzerinde eğitim yapılmıştır. Sistemde 1 milyar bağlantı olup, eğitim aşaması 3 gün sürmüştür. Çalışma sonunda yüz tanıyıcı, insan vücudu tanıyıcı gibi işlev gören nöronlar elde edilmiş ve bu alanda yapılan en başarılı çalışmayı geride bırakarak ImageNet veri kümesindeki 22,000 nesne tanımlanabilmiştir. Elde edilen sonuç yöntemin ilk defa karşılaşılan veri üzerindeki başarımını ortaya koymaktadır. Yapılan tüm çalışmalar ve kaydedilen gelişmeler göz önünde bulundurulduğunda, dev veri alanında etkin bir saklama ve erişim çözümü bulunmasının, sosyal ağlar, güvenlik, alışveriş ve pazarlama, savunma sistemleri, bankacılık ve farklı alanlardaki sahtekarlıkların tespiti, internet trafiğinin takibi gibi konularda ne denli önemli olduğunu ortaya koymaktadır. Farklı kaynaklardan gelen metin, görsel, video ve ses verileri, sosyal medyanın kullanımı ve sayısal verideki baş döndüren artışın, yakın gelecekte derin öğrenme gibi insan zihinsel düşünme ve çıkarsama süreçlerini kusursuza yakın şekilde gerçekleştiren yöntem ve yaklaşımların kullanımını çok daha yaygın ve önemli bir noktaya taşıması beklenmektedir. Bu noktada dev verinin geleceğe ışık tutan değerli bir kaynak olduğu, derin öğrenmenin ise pek çok farklı alanda olduğu gibi dev veri üzerinde elde edilen sonuçlarda da önemli katkısı olduğu gözlenmektedir. Najafabadi, Maryam M., et al. "Deep learning applications and challenges in big data analytics." Journal of Big Data 2.1 (2015): 1. Chen, Xue-Wen, and Xiaotong Lin. "Big data deep learning: challenges and perspectives." IEEE Access 2 (2014): 514-525. Bu yazı HBT'nin 54. sayısında yayınlanmıştır.


Sayısal teknolojiler tüm dünyada iletişimi ve operasyonel süreçleri çok ciddi oranlarda hızlandırırken, bu hızın verimlilik artışlarına aynı oranda yansımadığı görülmekte. 2004 yılından bu yana küresel verimlilik artışları önceki 10 yıla göre yarı yarıya azalmış durumda (1). Üstelik bu azalış hem imalat kesiminde hem hizmet kesiminde, hem gelişmiş hem de gelişmekte olan ülkelerde kendini göstermekte. Özellikle gelişmekte olan ülkelerde cep telefonu ve internet kullanımının hızla yaygınlaşmasına karşın, dijital teknolojilerin üretici sektörlerde yayılımı düşük kalmakta, üretkenlik artışlarında yavaşlama gözlenmektedir. Verimlilik ya da üretkenlik en genel tanımıyla emek, sermaye vb. girdilerin ne etkinlikte çıktılara dönüştürüldüğünün ölçülmesidir. Üretkenliği belirleyen ana etmen teknoloji- hem fiziksel teknoloji hem de iş süreçleri, iş modelleri ve örgütsel yapılardan oluşan örgütsel sermaye- dir. Son dönemlerde ücretler ile üretkenlik arasındaki paralelliğin bozulduğu, ücret artışlarının üretkenlikteki artışların çok altında kaldığı bilinmektedir. Gelir dağılımında eşitsizlikler artmakta ve bağlı olarak talep düşüşleri yaşanmaktadır. Dijitalleşme ile birlikte emek verimliliği- birim işgücü başına elde edilen çıktı - artarken, dijital teknolojiler işgücünün yerini almaya başlamıştır. Ücretlerin düşmesiyle birlikte azalan tüketim ve düşen talep nedeniyle üretimde azalmalar, verimlilikte yavaşlamalar görülmektedir. İşsizlik krizini önlemek için azalan üretim miktarlarını aynı işgücü düzeyleriyle sürdürme politikaları sonuçta çalışan başına çıktı miktarlarını düşürerek verimlilik oranlarını düşürmektedir. Dahası, dijitalleşmeyle birlikte orta sınıfların yok olma olasılığı da gündemdedir. Talep azalışı kapasite fazlası yaratıp yatırımları geriletirken, düşük ücretler emek yerine teknoloji kullanımını ve dolayısıyla yeni teknoloji yatırımlarını paradoksal olarak gereksizleştirmektedir. Son yıllarda çoğu gelişmiş ülkedeki çalışılan saat başına sermaye yoğunluğu en düşük hızda artış göstermiştir. Bu yavaşlama söz konusu ülkelerdeki üretkenlik hızındaki düşüşün aşağı yukarı yarıya yakınından sorumludur(2). Verimlilik düşüşündeki bir diğer etken yenilik yapma hızının, köklü inovasyonların azalması ve yeni teknolojilerin geniş bir alanda yayılımının yavaşlamasıdır. Bu yavaşlamanın nedenleri arasında kısa erimli yaklaşımların yönetim biçimlerine egemen olması ve örgütsel yeniliklerin eksikliği sayılabilir. Artan eşitsizlik de inovasyon hızının yavaşlamasında etkilidir: gelirleri giderek azalan çalışanlardan yaratıcı kapasitelerini geliştirmeleri ve daha fazla yenilik yapmalarını beklemek iyimserlik olur. Diğer yandan,digital dönüşümün henüz olgunluk noktasına ulaşmadığı belirtilerek, önümüzdeki on yıllarda digitalleşmenin yaygınlaşmasıyla birlikte üretkenlikte yükselişler beklenmektedir. Üretkenlikteki yavaşlamaların tersine çevrilmesi için, eşitsizliğin azaltılarak talep düşüşünün önlenmesi en başta yapılması gerekenlerdendir. Dijitalleşmenin yaratabileceği işsizliğin yaratılacak yeni iş alanları ile giderilmesi önemli bir seçenektir. Dijital dönüşüm ücretleri düşürmek yerine, çalışanlara yeni alanlarda yüksek beceri kazandırma ve yüksek ücret politikası ile talebi ve yatırımları destekleyecek şekilde planlanabilir. Bu da sonuçta verimlilik artışlarına katkıda bulunacaktır. Dijital teknolojilerin geniş bir alanda kullanımı ise; yalın üretim ve yenilik, toplam kalite yönetimi vb. süreç inovasyonları ve yeni iş modelleri ile desteklenebildiği ölçüde sağlanabilecektir. Burada yönetim kalitesinin önemini ayrıca vurgulamak gerek. Geçiş aşamasında, uzmanlık ve beceri eğitimlerinin verilmesi, ağ yapıların ve işbirliklerinin geliştirilmesi teknolojik yeniliklerin yayılımında önemli bir etkendir. Verimlilik düzeyi gelişmiş ülkelerin oldukça altında olan ülkemiz açısından, dijital teknolojiler, aradaki açığı kapatmak için bir fırsat olarak değerlendirilebilir. Ancak burada teknoloji alımı yerine, teknoloji üretiminin ve koşut olarak işte kullanma ve ücretlerin artırılması politikaları yeğlenmelidir. Kurumsal ve büyük ölçekli firmalar düzeyinde uygulanmaya başlanan süreç iyileştirme ve yeniliklerinin KOBİ'ler düzeyinde ve ülke çapında yaygınlaştırılması dijital teknolojilerin özümsenmesi açısından önemlidir. Yaşam standartlarını belirleyen ana ögenin toplam çıktıdan çok, üretkenlik düzeyi olduğu bilinmektedir. Dijital araçlar eğlence dünyamızı genişletmiş görünmekte, buna karşılık üretim ve verimlilik gelişimi yavaşlamaktadır. Toplumsal gereksinimlere yönelen yaklaşımlar (sosyal inovasyon, toplum 5.0 vb.) ile bir yandan dijital teknolojilerin yaygınlaştırılması sağlanırken, diğer yandan eşitsizliklerin azaltılması, talep ve yatırımların artırılması yoluyla verimliliğin yükseltilmesi bir seçenektir. Gelişmiş ülkeler, onca teknojik yenilikler, otomasyon ve dijital çözümlere karşın neden verimlilikte yavaşlamalar yaşandığını ciddi biçimde araştırmaktalar. Ülkemiz bakımından yanıtlanması gereken kritik soru dışarıda geliştirilen dijital teknolojileri birebir kopyalamak ve kolay çözümlere yönelmek mi; yoksa digital teknolojilerin getirilerini, götürülerini sistematik bir biçimde ele alan fayda-maliyet çözümlemeleri ile verimlilik üzerindeki etkilerini değerlendiren özgün stratejiler geliştirmek mi tercih edilmeli sorusudur. Bu yazı HBT'nin 125. sayısında yayınlanmıştır.


Ses, su altında çalınıyormuş gibi geliyor. Yine de konuşamayan insanlara yardımcı olmak için daha anlamlı cihazlar yaratmaya yönelik ilk adım. Tedavilerinin bir parçası olarak epilepsi hastalarının beyinlerine bir elektrot ağı yerleştirildi ve sinirbilimcilerin müzik dinlerken beyinlerinden kayıt yapmaları için nadir bir fırsat yarattı. Bilim insanları, müzik dinleyen birinin beyin aktivitesini analiz etmek ve yalnızca bu nöronal kalıplara dayanarak şarkıyı yeniden yaratmak için bir bilgisayar geliştirdiler. Pink Floyd'un 1979 tarihli Another Brick in the Wall (Part 1) adlı şarkısının boğuk olsa da tanınabilir bir versiyonunu ürettiler. Daha önce araştırmacılar, birinin dinlediği şarkıya benzer özelliklere sahip müziği yeniden oluşturmak için beyin aktivitesini nasıl kullanacaklarını bulmuşlardı. Şangay'da bir araştırma laboratuvarını yöneten sinirbilimci Gerwin Schalk, "Şimdi, beyni gerçekten dinleyebilir ve o kişinin duyduğu müziği geri yükleyebilirsiniz" dedi. Araştırmacılar ayrıca beynin şakak lobunda, gönüllüler şarkının gitar ritminin 16. notalarını duyduklarında tepki veren bir nokta buldular. Bu özel alanın ritim algımıza dahil olabileceğini öne sürdüler. Bulgular, konuşamayan insanlara yardımcı olmak için daha anlamlı araçlar yaratmaya yönelik ilk adımı sunuyor. Son birkaç yılda, bilim adamları, kas felci olan insanların konuşmaya çalıştıklarında beyinleri tarafından üretilen elektrik sinyallerinden kelimeler çıkarma konusunda büyük ilerlemeler kaydettiler. Araştırma için veri toplamak amacıyla araştırmacılar, 2009'dan 2015'e kadar New York Eyaleti'ndeki Albany Tıp Merkezi'ndeki 29 epilepsi hastasının beyinlerinden kayıt aldılar. Ekip, Pink Floyd şarkısını kısmen yaşlı hastaların beğendiği için seçti. Dr. Schalk, "'Bu saçmalığı dinleyemem' deselerdi, o zaman veriler korkunç olurdu" dedi.