Çiftçiler üründe yaşadığı sıkıntıyı mobil ya da uygulama üzerinden öğrenebilecek'

TBMM Yapay Zeka Araştırma Komisyonu AK Parti Eskişehir Milletvekili Fatih Dönmez başkanlığında toplandı. Komisyon toplantısının açılışında konuşan Dönmez, "Komisyonumuzda tematik konular işledik. Hukuk ve yapay zeka, etik, sağlık ve eğitim gibi önemli tematik konularla yapay zekayı enine boyuna ele almıştık. Yine, geçtiğimiz hafta da 4 danışmanlık şirketinden yapay zeka alanındaki tespit ve önerileri dinledik ve Türkiye'de yapay zeka ekosistemi için gerekli adımlar nasıl atılmalı, yatırım ortamı nasıl iyileştirilebilir, bunları da yine detaylı bir şekilde dinlemiştik. Daha önce de ifade ettiğim gibi, Araştırma Komisyonumuz bu çalışmalarını zirveyle sonlandırmayı düşünüyor. Meclis Başkanımızla biraz önce tekrar gözden geçirdik programı, inşallah 8 Mayıs’ta bir tam günlük 5 panelle birlikte, 'Veriden Karara Yapay Zeka' başlığıyla bir zirve yapmayı planlıyoruz" ifadelerini kullandı.

'TARIM BİLGİ SİSTEMLİ DİJİTAL MODELİN HAYATA GEÇİRİLMESİ PLANLANIYOR'

Ardından Tarım ve Orman Bakanlığı Bilgi Teknolojileri Genel Müdür Yardımcısı Yasin Hakkı Kocaman, komisyon üyelerine sunum yaptı. Kocaman, Türkiye'de yaşlanan bir tarım nüfusu olduğunu, iklim değişikliği ve çölleşme gibi tehditler nedeniyle yapay zeka teknolojisinin kullanılmasının bir zorunluluk olduğunu söyledi. Kocaman, "Bakanlığın bu teknolojiye yaklaşımına ilişkin hedeften bahsedersek, siber mukavemeti ve bilişim altyapısı sağlam, yapay zeka ve uzaktan algılama destekli, bütünleşik ve entegrasyonun olduğu ve Bakanlık işletme bazlı tarım bilgi sistemli dijital modelin hayata geçirilmesi planlanıyor" diye konuştu.

KAMUSAL VERİLERİN ENTEGRASYONU SAĞLANACAK'

Tarım ve Orman Bakanlığı'nın ardından Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) Başkan Yardımcısı Tuğba Değirmenci sunumuna başladı. Değirmenci, Türkiye'nin doğru bir veri stratejisi oluşturmakta eksik olduğunu ifade etti ve veri mesuliyet sisteminin kurulması gerektiğini aktardı. Değirmenci, "Ulusal veri yönetişimiyle esasında biz ne kazanacağız? Şimdi, roller ve sorumluluklar çok net bir şekilde belli olacak. Tabii ki bazı mevzuatlarda bunlar çok belli; mesela, hangi bakanlıkların hangi verileri derleyebileceği. Mesela, 5429 sayılı Kanun'la, TÜİK istediği veriyi istediği otoriteden, belirli şartlar altında, gizliliğini ve güvenliğini tesis etmiş şekilde alma hakkına sahip fakat bazen ne yazık ki kanunlar birbiriyle çarpışıyor, başka bir mevzuatta, 'Veremem' ifadesi sizin mevzuatınızda, 'Alırım' ifadesiyle çelişebiliyor. O yüzden, bunların tamamını doğru bir şekilde yönetebilecek bir roller, sorumluluklar matrisinin belli olması, zannediyorum akışları çok daha hızlandıracak. Bizim kendi penceremizden baktığımız zaman, güvenilir istatistikler ve daha etkin karar sistemleri daha iyi bir veri yönetişimiyle mevcut olabilecek. Veri odaklı yeni yeteneklerin geliştirilmesi çünkü artık daha doğru, daha entegre, birbiriyle konuşan veriler elinizde, veri havuzları elinizde olacak ve bundan daha iyi yetenekler geliştirebileceksiniz. Tabii ki en nihayetinde kamusal verilerin entegrasyonu sağlanacak. Şimdi, biz kendi içimizde, bakanlıklar kendi içerisinde karar destek sistemleri üretmeye çalışıyorlar" dedi.

'KAMU VERİ ALANI PROTOPİMİZİ SUNACAĞIZ'

Değirmenci, Türkiye'nin dijitalleşme de dünyanın önde gelen ülkelerden biri olduğunu kaydederek, "Bizce veri entegrasyonunda da aynı durumda olabiliriz, yeter ki bir sistemden başlayalım ve bunu yavaş yavaş genişletelim. Mesela, Ulusal Yapay Zeka Stratejisi'nde bize atfedilen görevlerden bir tanesi kamu veri alanı çalışması. Kamu veri alanı çalışması, kamu kurumları arasındaki veri paylaşımına çok güzel bir örnek esasında, Türkiye İstatistik Kurumunun yaptığı, kamu kurumlarından aldığı idari kayıtları işlediği ve temiz hale getirdiği, kullanılabilir hale getirdiği verilerin toplandığı bir sistem olarak düşünebilirsiniz. Bu sistemin çekirdeği şu an ana girişim grupları, nüfus konut sistemi ve adrese bağlı birçok verinin çekirdek olarak yavaş yavaş genişlediği ve kamunun veri paylaşımını bu sistem üzerinden verimli bir şekilde yaptığı bir modüler yazılım olarak düşünebiliriz. Umuyoruz ki biz bu senenin sonunda kamu veri alanı çalışmasıyla alakalı prototipimizi inşallah sunacağız. Bu kamu veri alanının genişlemesiyle ve daha büyük bir sisteme ulaşmasıyla aslında ulusal veri yönetişim sisteminin temelini atabileceğimizi düşünüyoruz" değerlendirmesinde bulundu.

'YAPAY ZEKA EN ÇOK SINIFLAMA DA KULLANILIYOR'

Yapay Zeka Portalı ve Sınıflama Tahmin Portalı sistemlerini anlatan Değirmenci, "İstatistik esasında sınıflamaya dayanır; siz veriyi sınıflarsınız, kategorilere ayırırsınız. O yüzden, yapay zeka esasında sınıflamada kullanılıyor. Fakat bunları döndürmek için çok büyük GPU kaynaklarına ihtiyacınız var. Bizim çok sınırlı GPU kaynağımızla bunları deneysel olarak kurumumuz da işletmeye çalışıyoruz. Yine, kamu ve özel üniversite ve özel firma işbirliklerimiz de oluyor fakat şu an maliyet ve getiri dengesini kuramıyoruz, çok yüksek fiyatlar alıyoruz. Bu bizim için ve diğer kamu kurumları için özellikle zorluk gösteren bir durum olduğunu söyleyebilirim. Aslında en büyük hedefimiz yazılım geliştirme süreçlerine yapay zekanın entegrasyonu. Bunu şu an esasında birçok kamu kurumu yapmalı, hatta bir kamu kurumu yapıp bir kamu kurumu geri kalıyorsa bence bu da ülke için hiç istemediğimiz bir durum oluşturur. Yine, hane halklarının harcamalarını mobil uygulamalara transfer etmesi veya İŞKUR'un verilerinden çektiğimiz meslek yetkinlik analizleri gibi kendi yapay zeka uygulamalarımız da şu anda mevcut. Bir ulusal veri stratejisinin olması gerektiğini düşünüyoruz. Veri otoritesi yapısının kurulması gerektiğini düşünüyoruz. Tabii ki mevzuatsal altyapının geliştirilmesi, kamu-akademi-özel sektör işbirliklerinin güçlenmesi gerektiğini düşünüyoruz. Biraz önce TÜİK'in buna sağlayabileceği faydalardan bahsettim. Bizim şu an sistemsel olarak yönettiğimiz süreçler ve bazı programlar var. Örneğin, inşallah bu senenin sonunda veri yönetişim çerçevemizi, kendi kurumsal veri yönetişim çerç