Neredeyse her gün yapay zeka üzerine yeni bir gelişme duyuyoruz. Hatta gelişmeler duymakla da kalmıyor birçok alanda yapay zekalar insan zekalarının üzerine çıkıyor.
Google’ın AlphaGo yapay zekası Go oyununda artık bir numara. Tesla’nın otopilotu her geçen gün daha başarılı hale geliyor ve yakında yolların hakimleri olarak insansız araçların olacağını söylemek yanlış olmaz. Uber, müşterilerinin otonom araçlarla yazışarak taksi çağırabilecekleri yeni modelini test ediyor. Daha birçok gelişmeyi sayabilmek mümkün. Buraya kadar işin popüler kısmıydı. Şimdi biraz daha endüstriyel düşünelim. Endüstriyel alanlarda kullanılan makineler yapay zeka ile öğrenmeye başlarsa ne olur?
VERİ YIĞINI
Konuyu daha iyi anlamak için endüstriyel makinelerin ne kadar veri ürettiğini paylaşalım. Endüstriyel alanlarda kullanılan makinelerde kullanılan sensörler birer veri üretme canavarı. Bir örnek vermek gerekirse Twitter’ın dünya çapında bir günlük içerik üretiminin toplamı ortalama olarak 80 GB civarında bir alan kaplıyor. Yolcu uçaklarının bir jet motorunun üzerindeki sensörlerin bir uçuşta ürettiği veri ise 500 GB civarında. Bir uçakta en az iki jet motoru olduğunu ve dünyada bir günde kaç uçuş yapıldığını düşününce üretilen verilerin devasa boyutlara ulaşacağını tahmin etmek güç değil.En önemli nokta ise toplanan bu verilerin endüstriyel internet ile toplanması ve analiz edilmesi. İşin içinde devasa boyutlarda veri olunca veri analiz işi oldukça güçleşiyor. Peki çoğunlukla düzensiz ve okunması, analiz edilmesi zor bunca veriyle nasıl baş edeceğiz? Bu konuda ise bulut teknolojileri ön plana çıkıyor. Diğer sektörlere göre iki kat daha hızlı büyüyen endüstriyel verinin kendine has, güvenilir, dayanıklı ve çoğunlukla iyi durumda olmayan bu veriyi işleyebilecek bir bulut sistemine sahip olması sektörde gereklilik oldu. GE, tam olarak bu sebeple dünyanın ilk endüstriyel işletim sistemi olan Predix Cloud’u geliştirdi.
YAPAY ZEKA
Aynı akıllı telefonlarımızdaki iOS ya da Android platformları gibi çalışan Predix, basit bir dille anlatılacak olursa uygulama indirme mantığıyla çalışıyor. Yani şirketler Predix Cloud için geliştirilen uygulamalar arasından ihtiyacı olanı sistemlerine entegre edebiliyor. Böylece bir üretim hattından, uçaktan veya bir enerji üretim tesisindeki makinelerden gelen veriler, temizleniyor, işleniyor, analiz ediliyor, sıkıştırılıyor ve güvenli bir şekilde saklanıyor. İşin ‘süper endüstri’ boyutu ise tam da bu noktada devreye giriyor. O da öğrenen makineler (machine learning) yaklaşımı. Verilerin daha hızlı anlamlandırılabilmesi ve aksiyon alınması için kullanılan bu teknolojiler, yeni endüstri devrimin kilit rolünü oynuyor. GE’nin satın aldığı ‘Bit Stew’ adındaki şirket bu vizyonu güçlendiriyor. 2005 yılında kurulan Bit Stew adındaki şirket, endüstriyel internet için öğrenen makineler alanında çözümler geliştiriyor. Toplanan verileri öğrenen makinelerle analiz eden şirket, konulan hedeflere göre anlamlar çıkarıyor ve aksiyon alıyor. Bu da verimlilik için önemli bir adım atılmasını sağlıyor. Bit Stew’in şu ana kadar elde ettiği başarılardan örnek paylaşalım. ABD’li enerji şirketi East Coast Enerji Grubu ile çalışan Bit Stew, 2 milyon müşterinin verisini tek bir mühendis ile 1.5 haftada analiz etti. Bu teknoloji kullanılmamış olsa East Coast Enerji Grubu onlarca mühendisle haftalarca sürecek çalışmayla 2 milyon müşterinin verisini ancak analizini gerçekleştirebilirdi. Analistlerin söylediği gibi veri toplayan şirketlerin hepsi dijital bir şirkete dönüşecek. Dolayısıyla doğru işlenen ve anlamlandırılan verilerle paylaştığımız örneğe birçoğu eklenecek.