Yapay zekanın hızla yaygınlaşması, ülkeler arasındaki teknoloji rekabetini yalnızca kimin daha gelişmiş modeli ürettiği üzerinden yürütülen bir yarış olmaktan çıkardı. Modellerin eğitilmesi için gereken yüksek hesaplama kapasitesi, büyük veri kaynaklarına erişim ve bu verilerin nerede işlendiği de yapay zeka alanındaki teknolojik kapasitenin önemli unsurları arasına girdi. Türkiye ise bir taraftan yerli yapay zeka modellerinin geliştirilmesine yönelik çalışmalar yürütürken diğer taraftan araştırmacıların, şirketlerin, girişimcilerin ve öğrencilerin kullanabileceği ortak altyapılar oluşturuyor.
Bu çalışmaların son örneklerinden biri Cumhurbaşkanlığı Savunma Sanayii Başkanlığı (SSB) bünyesinde geliştirilen EVREN oldu. Tek başına bir yapay zeka modeli olmayan EVREN, veri hazırlamadan model eğitimine, yüksek performanslı hesaplama kaynaklarından farklı yapay zeka modellerinin kullanılmasına kadar geliştirme sürecinin farklı aşamalarını aynı platformda bir araya getiriyor. Platformun önümüzdeki dönemde yerli büyük dil, görüntü ve ses modelleriyle genişletilmesi planlanıyor.
Yapay zeka geliştirme süreçleri EVREN'de birleşiyor
Savunma sanayii firmalarından teknoloji şirketlerine, akademisyenlerden araştırmacılara, girişimcilerden yazılımcı ve öğrencilere kadar geniş bir kullanıcı kitlesine hitap eden EVREN, veri, yapay zeka modelleri ve yüksek performanslı hesaplama gücünü ortak bir sistem üzerinden kullanıcılarına sunuyor.
Platform, yapay zeka çalışmalarında ihtiyaç duyulan veri hazırlama ve etiketleme ile model eğitimi gibi süreçlerin yanı sıra yüksek performanslı GPU kaynaklarından yararlanılmasına imkan sağlıyor. EVREN'e e-Devlet kimlik doğrulamasıyla erişilebiliyor.
Kullanıma açılmasının ardından kısa sürede 8 binden fazla aktif kullanıcıya ulaşan EVREN'in Türkiye'deki yapay zeka geliştiricileri için ortak bir geliştirme ortamı oluşturması hedefleniyor. Platformun gelecek dönemde yerli ve milli büyük dil, görüntü ve ses modelleriyle genişletilmesi ve dağıtık GPU yönetimi yaklaşımıyla hesaplama altyapısının güçlendirilmesi planlanıyor.
Katkı yapana hesaplama gücü
EVREN'in çalışma sisteminin önemli unsurlarından birini katkı esaslı kredi modeli oluşturuyor. Kullanıcıların platformun hesaplama kaynaklarından yararlanabilmesi için sisteme katkıda bulunmasına imkan veren bu yapı, aynı zamanda EVREN'deki veri ve model havuzunun geliştirilmesini amaçlıyor.
Kullanıcılar veri seti yükleme, veri etiketleme veya eğittikleri modelleri paylaşma gibi katkılar karşılığında kredi kazanabiliyor. Kazanılan krediler, yüksek performanslı GPU kaynakları üzerinden model eğitimi ve büyük dil modeli çıkarım işlemlerinde kullanılabiliyor.
Böylece özellikle yüksek hesaplama kapasitesine ihtiyaç duyan ancak kendi GPU altyapısını oluşturma imkanı bulunmayan araştırmacıların, girişimcilerin, geliştiricilerin ve öğrencilerin ortak kaynaklardan yararlanabilmesi hedefleniyor. Kullanıcıların platforma yaptığı katkılar da yeniden EVREN ekosistemine dahil ediliyor.
11 büyük dil modeli aynı altyapıda
EVREN'in kapsamı, büyük dil modeli çıkarım servisinin devreye alınmasıyla genişletildi. Uluslararası karşılaştırma testlerinde öne çıkan 11 açık ağırlıklı model, Türkiye'deki H200 GPU kümesi üzerinden kullanıcıların erişimine sunuldu.
Platformda akıl yürütme ve kodlamadan görsel ve video işlemeye, belge analizinden ses teknolojilerine kadar farklı görevlerde kullanılabilecek modeller bulunuyor. API mimarisi sayesinde mevcut uygulamalar da EVREN altyapısına bağlanabiliyor.
EVREN'in ilk fazında oluşturulan görüntü işleme altyapısı ise nesne tespiti, segmentasyon ve sınıflandırma gibi bilgisayarlı görü çalışmalarında veri etiketleme ve model eğitiminin platform üzerinden gerçekleştirilmesine imkan sağlıyor.
Platformun kullanımının yaygınlaştırılması amacıyla 1 Kasım 2026'ya kadar gerçekleştirilecek API çağrılarının kullanıcıların kredi bakiyesinden düşülmeden sunulması planlanıyor.
Veriler Türkiye'deki altyapıda işleniyor
EVREN'in öne çıkan unsurlarından birini veri egemenliği oluşturuyor. Platform üzerinden modele gönderilen istemler, üretilen yanıtlar ve kullanım kayıtları Türkiye'de bulunan yüksek performanslı GPU altyapısında işleniyor.
Bu yapıyla yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesi sırasında kullanılan verilerin yurt dışındaki bulut hizmetlerine aktarılmasının önüne geçilmesi amaçlanıyor. Kamu kurumları, savunma sanayii şirketleri, üniversiteler ve girişimler de kendi yüksek maliyetli GPU altyapılarını oluşturmak yerine ortak hesaplama kaynaklarından yararlanabiliyor.
EVREN'in gelecek dönem planlarında platformun kapsamının daha da genişletilmesi bulunuyor. Yerli ve milli büyük dil, görüntü ve ses modellerinin sisteme dahil edilmesi, dağıtık GPU yönetimi yaklaşımıyla hesaplama altyapısının güçlendirilmesi hedefleniyor.
EVREN'den 2030'a uzanan yapay zeka hedefleri
EVREN'in kullanıma açılması, Türkiye'nin yapay zeka alanında daha geniş kapsamlı bir yol haritası yürüttüğü döneme denk geldi. Haziran ayında açıklanan ve 2026-2030 dönemini kapsayan Türkiye Yapay Zeka Eylem Planı, "Fark Et", "İstifade Et", "Üret" ve "Yönet" olmak üzere dört temel eksen üzerine kuruldu. Her eksende birbirini tamamlayan dört eylemin bulunduğu plan, toplam 16 öncelikli eylemi kapsıyor.
"Fark Et" ekseninde toplumun yapay zeka konusundaki bilgi seviyesinin artırılması ve nitelikli insan kaynağının geliştirilmesi hedefleniyor. Bu kapsamda Ulusal Yapay Zeka Okuryazarlığı Programı'nın başlatılması ve 81 ilde kurulacak yapay zeka okuryazarlığı atölyeleri aracılığıyla iki yılda 5 milyon kişiye eğitim verilmesi planlanıyor.
Aynı dönemde 10 bin ileri düzey yapay zeka uzmanı ile 100 bin yapay zeka uygulama profesyonelinin yetiştirilmesi hedefleniyor. Böylece yapay zekayı yalnızca kullanan değil, geliştiren ve farklı sektörlere uygulayabilen insan kaynağının artırılması amaçlanıyor.
En az 2 bin kamu veri seti kullanıma açılacak
Türkiye'nin yapay zeka yol haritasının bir diğer ayağını veri oluşturuyor. Sağlık, tarım, savunma ve elektronik ticaret başta olmak üzere en az 2 bin kamu veri setinin Ulusal Veri Kütüphanesi üzerinden kullanıma sunulması öngörülüyor.
Bu veri setlerinin araştırmacılar, girişimler ve kamu kurumları tarafından yeni yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesinde kullanılabilmesi hedefleniyor. Veri kaynaklarına erişimin artırılmasıyla Türkiye'de yapay zeka modellerinin ve uygulamalarının geliştirilmesine yönelik çalışmaların desteklenmesi amaçlanıyor.
Kamu yatırımlarında yapay zekaya en az yüzde 2 pay
Eylem Planı'nın "İstifade Et" ekseninde yapay zekanın kamudan sanayiye, eğitimden sağlığa, tarımdan güvenliğe kadar farklı alanlarda kullanımının yaygınlaştırılması hedefleniyor.
Kamu yatırım programlarından yapay zeka projelerine en az yüzde 2 pay ayrılması planlanırken kamu sektörünün başarılı yerli yapay zeka çözümlerinin ilk alıcısı ve referansı olması öngörülüyor. Sağlık, enerji ve akıllı üretim başta olmak üzere öncelikli alanlarda faaliyet gösteren KOBİ'lerin yapay zeka teknolojilerine erişiminin ise "yapay zeka kuponları" ile desteklenmesi hedefleniyor.
E-Devlet'in de yapay zeka destekli kamu hizmetlerinin vatandaşlar tarafından doğrudan deneyimlenebileceği dönüşüm alanlarından biri haline getirilmesi planlanıyor.
Veri merkezi kapasitesinde 1 gigavat hedefi
Yapay zeka teknolojilerinin ihtiyaç duyduğu hesaplama kapasitesinin artırılması da Türkiye'nin 2030 hedefleri arasında bulunuyor. Türkiye'nin veri merkezi kurulu gücünün 2030'a kadar en az 1 gigavata çıkarılması hedeflenirken veri merkezlerinin uluslararası standartlara uygunluğu ve enerji verimliliğine ilişkin hukuki düzenlemelerin hayata geçirilmesi planlanıyor.
Eylem Planı kapsamında "Herkes İçin GPU Programı" ile girişimlerin, KOBİ'lerin ve araştırmacıların yüksek kapasiteli hesaplama kaynaklarına erişiminin kolaylaştırılması amaçlanıyor. Rekabetçi ve düşük karbonlu ulusal hesaplama omurgasının oluşturulması da hedefler arasında bulunuyor.
EVREN'in ortak GPU kaynaklarına erişim sağlayan yapısı da Türkiye'nin yapay zeka alanında hesaplama kapasitesine erişimi genişletmeye yönelik çalışmalarından birini oluşturuyor.
Yapay zekaya iki ayrı fon
Planın "Üret" ekseninde Türkiye'nin yalnızca mevcut yapay zeka teknolojilerini kullanan değil, kendi modellerini ve teknolojilerini geliştiren ülkeler arasında yer alması hedefleniyor.
Enerji ve dijital altyapısı hazır kampüslerin oluşturulacağı Yapay Zeka Büyüme Bölgelerinin kurulması ve bu alanlarda KOBİ'ler ile araştırmacılara hızlı prototipleme imkanlarının sağlanması planlanıyor.
Yapay zeka alanındaki araştırmaların desteklenmesi amacıyla Ulusal Yapay Zeka Araştırma Fonu, girişimlerin kurulması ve ölçeklenmesi için ise Yapay Zeka Büyüme Fonu oluşturulması hedefleniyor. Yapay zekanın imalat sanayisinde ve katma değerli ürünlerin geliştirilmesinde kullanımının yaygınlaştırılması ile robotik teknoloji kabiliyetlerinin geliştirilmesi de planın hedefleri arasında yer alıyor.
Yerli modellerde BİLGE de sahada
Türkiye'nin kendi yapay zeka modellerini geliştirmeye yönelik çalışmaları da devam ediyor. Bu çalışmalar arasında TÜBİTAK BİLGEM tarafından geliştirilen BİLGE büyük dil modeli ailesi bulunuyor.
Türkçenin yapısını ve Türkiye'nin kültürel birikimini merkeze alan BİLGE ailesinde 1 milyar, 9 milyar ve 27 milyar parametreli modeller bulunurken 122 milyar parametreli model üzerindeki geliştirme çalışmaları sürüyor. BİLGE'nin kamu hizmetlerinden finans ve bankacılığa, sağlıktan telekomünikasyona kadar farklı alanlarda geliştirilecek yapay zeka çözümlerine altyapı oluşturması hedefleniyor.
Türkiye'nin büyük dil modeli çalışmalarında ayrıca T3 Vakfı ve Baykar iş birliğiyle geliştirilen model ile HAVELSAN'ın MAIN Platformu'ndaki 9 milyar parametreli büyük dil modeli de bulunuyor.
Yapay zeka altyapısına en az 10 milyar dolarlık kaynak
Türkiye'nin yapay zeka yol haritasının "Yönet" ekseninde ise teknolojik kapasitenin yanı sıra yatırım, düzenleme ve yönetişim altyapısının oluşturulması hedefleniyor.
Bu kapsamda veri merkezi, bulut ve yapay zeka altyapılarında en az 10 milyar dolarlık özel sektör ağırlıklı kaynağın harekete geçirilmesi planlanıyor. Uluslararası girişimcilere tek pencereden en fazla 30 iş gününde yol haritası sunulması ve İstanbul'un yapay zeka yatırımları açısından uluslararası merkezlerden biri haline getirilmesi amaçlanıyor.
Yenilikçi yapay zeka çözümlerinin kontrollü ortamlarda test edilebilmesi için en az beş öncelikli sektörde düzenleyici deney alanlarının kurulması da planlanıyor. Eylem Planı'nın uygulanmasında kamu kurumları, özel sektör, üniversiteler ve araştırma merkezlerinin birlikte çalışması, Ulusal Yapay Zeka Kurulunun ise sürecin yönetişim zeminini oluşturması öngörülüyor.
Eylem Planı kapsamında harekete geçirilecek kaynakların oluşturacağı katma değerin 1 trilyon lirayı aşması bekleniyor.
EVREN'in yeni rotası yerli modeller
Türkiye'nin yapay zeka yol haritasında insan kaynağından veriye, hesaplama gücünden yerli modellere ve yatırımlara kadar farklı alanlarda hedefler belirlenirken EVREN, bu yapının geliştirme ve hesaplama altyapısı tarafındaki yeni adımlarından biri olarak konumlanıyor.
Bugün 8 binden fazla kullanıcıya ulaşan ve 11 açık ağırlıklı büyük dil modeline erişim sağlayan platformun bir sonraki aşamasında yerli büyük dil, görüntü ve ses modellerinin sisteme dahil edilmesi hedefleniyor. Dağıtık GPU yönetimiyle hesaplama kapasitesinin artırılması da EVREN'in gelecek dönem planları arasında bulunuyor.
Türkiye böylece bir taraftan BİLGE ve diğer yerli modeller üzerinde çalışırken diğer taraftan bu modelleri geliştirecek araştırmacıların, girişimlerin, şirketlerin ve öğrencilerin yararlanabileceği hesaplama ve geliştirme altyapısını genişletiyor. EVREN ise veri, model ve hesaplama gücünü aynı çatı altında toplayan yapısıyla Türkiye'nin 2030'a uzanan yapay zeka hamlesinin altyapı ayaklarından birini oluşturuyor.
Yorumlar
Yorumlar yükleniyor…