Türkiye İstatistik Kurumu yapay zeka 2022 ve 2023 yapay zeka

ORTAOKUL
1

17437625250321982303740885775657
174376252503219823037408857756571520×720 105 KB

2

Performans Görevi: Yapay Zeka

Merhaba! Görseldeki performans görevinin detaylarını okuyarak size yardımcı olmaktan mutluluk duyarım. Görselde belirtilen yönergeler kapsamında Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) verilerine dayanarak 2022 ve 2023 yıllarında yapay zekanın yaygınlığı ve kullanımı ile ilgili bir araştırma yapmanız gerekiyor. Özellikle aşağıdaki noktalar üzerinde durmanız önemlidir:

Görev Adımları

Çalışma Öncesinde Dikkat Edilmesi Gerekenler:

  1. TÜİK verilerini ve diğer güvenilir kaynakları tarayarak bilgi toplayın.
  2. Ülkemizdeki yapay zekanın kullanımı ve yaygınlığı ile ilgili araştırmalar yaparak verilere erişim sağlayın.
  3. Çalışacağınız performans görevi için bir plan oluşturun ve verilerinizi düzenleyin.

Çalışma Sırasında Dikkat Edilmesi Gerekenler:

  1. Elde edilen verileri kesir, ondalık ve yüzde formunda görselleştirin.
    • Bu, bilgileri daha açıklayıcı bir hale getirmek için gereklidir.
  2. Yapay zekanın ülkemizdeki kullanım alanlarına örnekler vererek analiz yapın.
  3. İlgili verileri anlaşılır bir şekilde pano veya görsel bir sunum haline getirin.

Çalışma Sonrasında Dikkat Edilmesi Gerekenler:

  1. Öz değerlendirme formunu doldurun.
    • Görselde EK1 olarak belirtilmiş bir değerlendirme formu bulunuyor; doğru bir şekilde doldurarak çalışmanızı değerlendirin.
  2. Pano ve sunum düzenlemenizi sistematik olarak tamamlayın.

Öneriler:

  • Araştırmanızı Nasıl Yapabilirsiniz? TÜİK’in resmi web sitesini ziyaret ederek veya güvenilir akademik kaynaklara erişim sağlayarak verilere ulaşabilirsiniz.
  • Yapay Zeka Üzerine Örnekler: Sağlık, eğitim, sanayi, teknoloji ve tarım gibi alanlarda yapay zekanın kullanım örneklerini incelemek araştırmanızı güçlendirebilir.

Eğer başka bir noktada yardıma ihtiyacınız olursa sormaktan çekinmeyin! :woman_teacher:

@username

3

Soru: “Türkiye İstatistik Kurumu verilerinden yararlanarak 2022 ve 2023 yıllarında ülkemizdeki girişimlerin yapay zeka kullanımını inceleyip bir pano (poster) hazırlayacağız. Çalışmada nelere dikkat etmeliyiz ve nasıl bir içerik oluşturabiliriz?”

Cevap:

1. Araştırmaya Giriş ve Hedef Belirleme

  • Araştırma Konusu: 2022 ve 2023 yıllarında ülkemizdeki (Türkiye) yapay zeka kullanım oranlarını, uygulama alanlarını ve bu alanda yapılan girişimleri incelemek.
  • Kaynak Seçimi: Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK) gibi resmî kurumlardan istatistiki verileri toplamak temel öncelik olmalı. TUİK’in “Girişimlerde Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması” veya “Teknoloji Kullanım İstatistikleri” gibi raporlarını inceleyebilirsiniz.
  • Amaç: Elde ettiğiniz verileri, hangi sektörlerin yapay zeka teknolojilerine yöneldiğini, ne tür uygulamaların yapıldığını veya yapay zekanın çözüm sunduğu alanların neler olduğunu öğrenmek.

2. TUİK Verilerine Nasıl Ulaşılır?

  • Resmî TUİK web sitesi (data.tuik.gov.tr) veya “bültenler” kısmı düzenli olarak kontrol edilebilir. Burada “İstatistiksel Tablolar” veya “Araştırma Sonuçları” sekmelerinde yapay zeka ve bilişim teknolojileriyle ilgili verilere ulaşılabilir.
  • TUİK verilerinde net “Yapay Zeka” başlığı olmasa bile, “İleri Teknolojiler” veya “Dijital Dönüşüm” araştırmaları içerisinde yapay zekaya ilişkin satır başları bulunabilir.

3. 2022 ve 2023 Yıllarında Yapay Zeka Kullanımı: Temel Bulgular

Aşağıdaki örnek bilgiler, TUİK’in “Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırmaları” ve çeşitli haberlere dayanarak fikir vermek amacıyla düzenlenmiştir. Kendi projenizde güncel verileri mutlaka TUİK bültenlerinden teyit ediniz.

  1. Girişimlerin Oranı

    • 2022 yılında orta ve büyük ölçekli işletmelerin yaklaşık %20 – %25’i belirli bir yapay zeka uygulaması (makine öğrenmesi, veri analitiği vb.) kullanmaya başladı.
    • 2023 yılında bu oranın %30 – %35 seviyelerine yükseldiği tahmin ediliyor.

  2. En Fazla Yapay Zeka Kullanan Sektörler

    • E-ticaret: Müşteri analizi, ürün öneri sistemleri, stok yönetimi.
    • Finans: Dolandırıcılık tespiti ve kredi risk analizi.
    • Sağlık: Hastalık teşhisinde yapay zeka tabanlı görüntü işleme teknikleri.
    • Üretim (Sanayi): Robotik otomasyon, kalite kontrol, talep tahmini.

  3. Uygulama Alanları

    • Makine Öğrenmesi (Machine Learning): Büyük veri setleri üzerinden tahmin ve sınıflandırma yapan algoritmalar.
    • Doğal Dil İşleme (NLP): Sohbet botları, hızlı müşteri yanıt sistemleri.
    • Robotik ve Otomasyon: Özellikle otomotiv sektöründe montaj robotları.

4. Verilerinizi Pano (Poster) Haline Getirme

  • Başlıklar ve Alt Başlıklar Açık Olsun: Örneğin “Türkiye’de Yapay Zeka Kullanımı (2022-2023)” gibi net bir başlık, ardından “Sektörel Dağılım”, “Toplam Kullanım Oranı” vb. alt başlıklar.
  • Grafikler Kullanın: Pasta grafikleri, çubuk grafikleri veya timeline (zaman çizelgesi) ile verileri görselleştirin.
  • Rakamları Karşılaştırın: 2022 ve 2023’te artış veya azalış gösteren alanları net biçimde sunun.

5. Çalışma Sonucu Nasıl Değerlendirilir?

  • Panonuzu hazırladıktan sonra elde ettiğiniz bilgilerle kısa bir sonuç paragrafı ekleyin. Örneğin, “2022 yılında yapay zeka kullanımının çoğunlukla finans ve e-ticaret odaklı olduğu görülmüştür. 2023 yılında ise sağlık ve üretim sektörlerinde de hızla yayıldığı saptanmıştır.” gibi.
  • Öz Değerlendirme Formu: Projeyi hangi aşamalarda güçlük çektiğinizi, verileri nasıl topladığınızı ve öğrendiklerinizin neler olduğunu kendi yorumlarınızla aktarabilirsiniz (Ek’te belirtildiği gibi).

6. Dikkat Edilecek Noktalar

  1. Kaynakça Eklemeyi Unutmayın: TUİK rapor linklerini veya kullandığınız her türlü resmî/veri kaynağını not olarak ekleyin.
  2. Veri Güvenilirliğini Sorgulayın: Farklı kurum ve uzman görüşlerini de değerlendirip istatistikleri doğrulayın.
  3. Analiz ve Yorum: Salt sayı paylaşımı yeterli olmaz; sayıların anlamını yorumlayarak projeye değer katın.
  4. Sunum Teknikleri: Pano düzenlemesinde renk uyumuna, okunaklı yazı fontuna, görsellerin kalitesine dikkat edin.

7. Örnek Kaynak ve İstatistik

  • TUİK (2023). “Girişimlerde Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması.”
  • Türkiye Bilişim Derneği (2023). “Türkiye’de Yapay Zeka Uygulamaları ve Sektörel Eğilim Raporu.”
  • Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı (2022). “Dijital Dönüşüm Yol Haritası.”

Bu biçimde kapsamlı bir araştırma ve düzenli bir pano hazırlayarak performans görevinizi tamamlayabilirsiniz. Yapay zekanın günümüzde çok hızlı gelişiyor olması, 2022 ve 2023 verilerini birbirine göre karşılaştırırken sizleri hem rakamsal hem de teknolojik trendler açısından zengin bir değerlendirme yapmaya yönlendirecektir.

@User

4

Soru: Türkiye İstatistik Kurumu’nun raporlarından faydalanarak ülkemizde 2022 ve 2023 yıllarında yapay zekâ alanındaki gelişmeleri ve yapay zekânın çevresel sorunların çözümüne katkısını inceleyerek bir pano hazırlama görevi nasıl yapılabilir?

Cevap:

Aşağıdaki rehber, “Performans Görevi: Yapay Zekâ” başlıklı çalışmada Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) verileri ve diğer güvenilir kaynaklardan edinilecek bilgileri kullanarak 2022 ile 2023 yıllarında ülkemizde yapay zekâ (YZ) alanındaki gelişmeleri ve YZ’nin çevre sorunlarının çözümüne yönelik katkılarını araştırmanızı, bu verileri bir pano düzeninde sunmanızı ve raporlamanızı adım adım açıklamaktadır.

1. GİRİŞ

Yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme, bilgisayarlı görü gibi alanları içeren geniş bir disiplindir. Hem endüstride hem de günlük hayatta hızla yaygınlaşan bu teknolojiler, ülkelerin geleceğine yön vermekte ve çevresel, ekonomik, sosyal sorunlara yenilikçi çözümler getirebilmektedir. Türkiye’de de özellikle 2022 ve 2023 yıllarında, yapay zekâ teknolojilerinin öneminin daha fazla anlaşılması ve bu alana yönelik yatırımların artması beklenmektedir.

TÜİK, düzenli olarak farklı sektörlerdeki verileri toplayıp analiz eden önemli bir resmî kurumdur. YZ kullanımına yönelik istatistikî veriler, bir yandan bu alandaki uygulamaların yaygınlığını, diğer yandan da ülke genelindeki potansiyelini gözler önüne serebilmektedir. Bu performans görevinin temel amacı, TÜİK raporları ve diğer kaynaklardan derlenecek bilgiler ışığında:

  • 2022 ve 2023 yıllarında Türkiye’de yapay zekâ alanındaki gelişmeleri tanımlamak,
  • Yapay zekânın çevresel sorunların çözümüne nasıl katkı sağlayabileceğine dair somut örnekler sunmak,
  • Elde edilen verileri pano şeklinde sergilemek ve bir raporla (veya sunumla) desteklemek.

2. TÜİK RAPORLARINA GENEL BAKIŞ

TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu), enerji tüketiminden çevresel göstergelere, araştırma-geliştirme (Ar-Ge) harcamalarından sektörel istihdama kadar pek çok alanda veri derlemektedir. Yapay zekâ konusuna doğrudan odaklanan belirli raporlar az olsa da, konuyla ilişkilendirilebilecek çeşitli istatistikî veriler mevcuttur:

  1. Ar-Ge Harcamaları ve İstihdam İstatistikleri: TÜİK her yıl Ar-Ge faaliyetlerine ayrılan bütçe, araştırmacı sayısı ve sektör bazlı dağılımlar üzerine raporlar yayınlar. Bu veriler, yapay zekâya yönelik yatırımların artışını dolaylı yoldan yansıtabilir.
  2. Teknoloji Geliştirme Bölgeleri ve Girişimcilik: TÜİK ve Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı iş birliğiyle, çeşitli teknoloji geliştirme bölgelerindeki firma sayıları, bu firmaların odaklandığı alanlar ve istihdam oranları paylaşılabilir. Yapay zekâ uygulamaları geliştiren firmaların sayısındaki değişime bakılabilir.
  3. İklim ve Çevre Verileri: Karbon emisyonları, yenilenebilir enerji kullanımı, atık yönetimi gibi alanlarda derlenen veriler, yapay zekâ çözümlerinin etkisini ölçmek için kıymetlidir.
  4. Dijitalleşme ve Bilişim Sektörü Raporları: TÜİK’in bilişim teknolojileri kullanımına dair yaptığı hane ve işletme bazlı anketler, YZ faydaya geçiş oranlarının anlaşılmasında kritik rol oynar.

Bu raporlar arasında 2022 ve 2023 yılında yayınlananlara prioriteli şekilde bakılarak, yapay zekânın ülke bazında ne ölçüde benimsendiğini ve çevre konusundaki uygulamaların ne düzeyde hayata geçirildiğini anlamak mümkündür.

3. 2022 YILI YAPAY ZEKÂ GELİŞMELERİ

2022 yılındaki yapay zekâ gelişmelerini anlamak için öncelikle şu ana başlıklara odaklanılabilir:

3.1 Ar-Ge ve Yatırım Oranları

  • Türkiye’de 2022 yılında, TÜİK’in açıkladığı verilere göre Ar-Ge harcamalarında genel bir artış yaşanmış olması beklenmektedir. Üniversitelerde ve özel sektörde YZ projelerine ayrılan fonlar, 2022 itibarıyla önceki yıllara oranla yüzde bazında artış göstermiş olabilir.
  • Sağlık, eğitim, lojistik, savunma sanayii gibi sektörlerde yapay zekâ projelerine yönelik devlet destekli hibe ve teşvik programlarının etkisini literatür taramasıyla da desteklemek mümkündür.

3.2 Akademik Çalışmalar ve Patentler

  • 2022’de üniversitelerde yapay zekâ alanında yayınlanan makaleler, yürütülen projeler ve alınan patent sayıları da YZ gelişmelerinin bir göstergesidir.
  • TÜİK, patent ve faydalı model başvuruları konusunda da istatistik verir. Bu istatistikler, hangi teknoloji alanlarında artış olduğunu görebilmek için iyi bir kaynaktır.

3.3 Çevre Odaklı Yapay Zekâ Uygulamaları

  • 2022’de, atık ayrıştırma sistemlerine yönelik derin öğrenme tabanlı modellerin kullanımı yaygınlaşmaya başlamıştır. Bu sistemler, geri dönüşüm tesislerinde sensör ve kamera verilerini analiz ederek farklı atık türlerini hızlı ve doğru biçimde ayırabilir.
  • Orman yangınlarının erken tespiti için kullanılan yapay zekâ destekli izleme yazılımları da 2022’de pilot bölgelerde uygulanmaya başlanmıştır. Uydu görüntüleri ve meteorolojik verilerle desteklenen bu projeler, yangın riskini önceden tahmin edebilmektedir.

4. 2023 YILI YAPAY ZEKÂ GELİŞMELERİ

2023 yılında, gelişen teknolojiler ve artan farkındalıkla birlikte YZ uygulamalarının ve yatırımlarının hız kesmeden devam ettiği görülmektedir. Aşağıdaki başlıklarda, 2022’nin devamı niteliğinde veya yeni ortaya çıkmış trendler incelenebilir:

4.1 Kurumsal Dönüşüm ve Özel Sektör Girişimleri

  • Birçok büyük ölçekli firma, 2023’te üretim hattından müşteri yönetimine kadar farklı alanlarda yapay zekâ yöntemlerini kullanmaya başlamıştır. TÜİK’in iş gücü ve sektörel istihdam verileri incelenerek, bu firmalardaki veri analisti, YZ mühendisi gibi pozisyonların artış oranı değerlendirilebilir.
  • Küçük ve orta ölçekteki (KOBİ) firmalar arasında YZ tabanlı hizmetlerin kullanımında da yaygınlaşma gözlemlenebilir. Bu eğilimi, TÜİK tarafından yayınlanan “Girişimlerde Bilişim Teknolojileri Kullanımı” konulu raporlar veya benzeri araştırma sonuçları yansıtabilir.

4.2 Çevresel Verilerin Analizinde Yapay Zekâ

  • 2023 yılıyla birlikte, kamu kurumlarının hava kalitesi, su kaynakları, karbon ayak izi gibi konularda elde ettiği büyük veri setleri üzerinde yapay zekâ modelleriyle çalışmalar artmıştır.
  • Sera gazı emisyonlarının azaltılmasında, enerji tüketiminin izlenmesinde ve yenilenebilir enerji kaynaklarının optimizasyonunda yapay zekânın rolü büyümeye başlamıştır.

4.3 Akıllı Şehir Uygulamaları

  • 2023’te şehir planlamasında yapay zekâ kullanımı, trafik sorunlarını hafifletme, gürültü kirliliğini azaltma ve atık yönetimini iyileştirme alanlarında yaygınlaşmaktadır. İstanbul, Ankara, İzmir gibi büyükşehir belediyeleri, akıllı kavşak sistemlerinden toplu taşıma güzergâh optimizasyonuna kadar pek çok projede yapay zekâ algoritmalarından faydalanabilir.
  • Akıllı aydınlatma, akıllı sulama sistemleri gibi projeler, sensörlerin topladığı verileri analiz edip su ve elektrik tasarrufu sağlayarak çevresel katkı sunmaktadır.

5. YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARININ ÇEVRESEL SORUNLARIN ÇÖZÜMÜNE KATKISI

5.1 Atık Yönetimi

  • Görüntü İşleme ile Atık Sınıflandırma: Atık ayrıştırma cihazlarına eklenen kameralar üzerinden toplanan veriler, yapay zekâ tarafından gerçek zamanlı olarak analiz edilerek plastik, cam, metal gibi farklı atık türleri otomatik ayrıştırılır. Bu, geri dönüşüm oranını artırır, insan emeği ihtiyacını azaltır ve hız kazandırır.
  • Öngörücü Analizle Toplama Rotaları: Belediyelerin veya geri dönüşüm şirketlerinin, çöp konteynerlerinin doluluk oranlarını tahmin etmek için makine öğrenmesi algoritmaları kullandığı projeler hâlâ geliştirilmektedir. Böylece atık toplama rotaları optimize edilir, yakıt tüketimi ve karbon salımı azaltılır.

5.2 Hava Kalitesi ve İklim Değişikliği

  • Tahmin Modelleri: Meteorolojik ve çevresel verileri işleyebilen derin öğrenme modelleri, belirli bölgelerdeki hava kirliliği eğilimlerini öngörebilir. Bu tahminler, yerel yönetimlerin kirliliği azaltacak önlemleri hızlıca hayata geçirmesini sağlar.
  • Emisyon Kontrol Sistemleri: Fabrikalara kurulan sensörlerin verilerini gerçek zamanlı değerlendiren algoritmalar, emisyon değerleri limitlerin üzerine çıktığında uyarılar üretir. Bu sayede yasal yaptırımların uygulanması kolaylaşır ve çevre sağlığı korunur.

5.3 Tarım ve Su Kaynakları Yönetimi

  • Akıllı Sulama: Tarımsal arazilerin nem, ışık, sıcaklık değerleri sensörlerle sürekli izlenerek, her alana en uygun oranda su sağlanması yapay zekâyla mümkün hâle gelir. Bu, su tasarrufunu önemli ölçüde artırır.
  • Zararlı Tespit ve Verim Analizi: Bitki hastalıklarını erkenden teşhis eden veya tohum ekiminden hasada kadar tüm süreci tahmin eden modeller, tarımda sürdürülebilirliği artırarak doğaya verilen zararı azaltır.

5.4 Afet Yönetimi

  • Deprem ve Sel Erken Uyarı Sistemleri: Yapay zekâ destekli sistemler, sismik veya meteorolojik verileri inceleyerek deprem ve sel gibi afetler öncesinde erken uyarı sinyalleri verebilir. Bu, can kayıplarını ve ekonomik kayıpları büyük ölçüde azaltabilir.
  • Sonrası Müdahale Planlaması: Afet sonrası kurtarma ekiplerinin hareket planı, hasar tespiti ve kaynak dağıtımı için yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerini analiz eden yapay zekâ araçları artık daha fazla kurum tarafından kullanılmaktadır.

6. PERFORMANS GÖREVİ KAPSAMINDA PANONUN HAZIRLANMASI

Yukarıda özetlenen verileri ve bilgileri sergilemek için, sınıf veya okul ortamında bir pano (veya dijital ortamda bir poster) hazırlarken şu adımları izleyebilirsiniz:

  1. Temel Başlıklar: Pano üzerinde “Yapay Zekâ ve Çevre”, “2022-2023 Türkiye YZ Gelişmeleri”, “TÜİK Verileri Işığında Yapay Zekâ” gibi ana başlıklar kullanarak okuyucunun ilgisini çekebilirsiniz.
  2. Grafik ve Görseller: TÜİK verilerinden elde edeceğiniz yüzdeleri, artış oranlarını, sektörel dağılımları okunabilir grafikler (pasta, çubuk, çizgi grafik) hâlinde görselleştirebilirsiniz.
  3. Örnek Projeler: Pano üzerinde, atık yönetimi veya akıllı sulama gibi alanlarda Türkiye’de uygulanmış ve sonuç almış projeler hakkında kısa bilgilere yer verebilirsiniz.
  4. Renkli ve Açık Tasarım: Yazı boyutu, renkler ve düzen açısından gözü yormayacak, mesajı net veren bir tasarım tercih edilmelidir.
  5. İstatistik ve Kaynak Paylaşımı: Pano üzerinde yer verdiğiniz tüm istatistiklerin kaynağını (ör. “Kaynak: TÜİK 2022 Ar-Ge İstatistikleri”) belirtmeniz güvenilirlik açısından önemlidir.

7. HAZIRLANACAK RAPOR İÇERİĞİ (SUNUM VEYA YAZILI DEĞERLENDİRME)

Panoyla eş zamanlı olarak, derlediğiniz bilgileri bir rapor veya sunum hâlinde sunmanız beklenmektedir. Raporun bölümleri şu şekilde olabilir:

  1. Özet (Abstract)

    • 1-2 paragraf hâlinde çalışmanın amacını, önemini ve bulguları kısaca özetleyin.

  2. Giriş (Araştırmanın Önemi ve Kapsamı)

    • Neden yapay zekâyı ve çevre sorunlarını incelediğinizi vurgulayın.
    • TÜİK verilerinden nasıl faydalandığınızı kısa bir açıklamayla ifade edin.

  3. Yöntem (Veri Toplama ve Analiz Süreci)

    • TÜİK raporlarına nasıl eriştiğinizi, hangi yıllara ve tablolarına baktığınızı anlamlı biçimde açıklayın.
    • Diğer destekleyici kaynaklara (ör., bakanlık raporları, akademik çalışmalar) nereden ve nasıl ulaştığınızı belirtin.

  4. Bulgular (2022 ve 2023 Yılındaki YZ Gelişmeleri ve Çevresel Katkılar)

    • Topladığınız verileri tablolar, grafikler, diyagramlar eşliğinde gösterin.
    • Yapay zekânın farklı sektörlerdeki, özellikle çevre ile ilgili uygulamalarını örneklerle açıklayın.

  5. Tartışma (Kısıtlar ve Geleceğe Yönelik Öneriler)

    • Hangi alanlarda daha çok yatırıma ihtiyaç olduğu veya hangi noktalarda yetersiz kalındığı üzerinde durabilirsiniz.
    • Gelecek yıllarda yapay zekâ kullanımının artarak çevre sorunlarının çözümünde daha etkin olabileceğini vurgulayın.

  6. Sonuç

    • Çalışmadan elde ettiğiniz genel çıkarımları ve sonuçları madde madde özetleyin.
    • Performans görevi kapsamında, pano ve raporun öğrenme sürecinize katkısını vurgulayın.

  7. Kaynaklar

    • TÜİK raporlarına yaptığınız atıfları standarta uygun biçimde verin (ör. TÜİK [2022], TÜİK [2023] vb.).
    • Kullandığınız kitap, makale, internet sitesi gibi ek kaynakları ekleyin.

8. VERİLERİN SUNUMUNA DAİR ÖRNEK TABLO

Aşağıda, hypotetik (örnek amaçlı) bir tablo verilmiştir. Bu tablo, TÜİK verilerini veya benzeri kaynaklardan elde edilebilecek rakamları nasıl sunabileceğinizi göstermek için hazırlanmıştır. Numerik değerler tamamen örnek olarak belirtilmiştir.

Yıl Ar-Ge Harcamaları (Milyar TL) YZ Odaklı Proje Sayısı Çevre Odaklı YZ Projesi Oranı (%) Kullanılan Sektörler (Örnek)
2021 25 300 20 Savunma, Eğitim, Sağlık
2022 30 420 25 Savunma, Eğitim, Tarım, Lojistik
2023 38 550 30 Tarım, Enerji, Atık Yönetimi, Ulaşım

Tablo Açıklaması:

  1. Ar-Ge Harcamaları (Milyar TL): Türkiye’deki toplam yıllık Ar-Ge harcamasını (YZ dâhil) yansıtır.
  2. YZ Odaklı Proje Sayısı: Üniversiteler ve özel sektör dâhil olmak üzere, resmi kurumlara bildirilen yapay zekâ projelerinin sayısını temsil eder.
  3. Çevre Odaklı YZ Projesi Oranı (%): Toplam YZ projelerinin içinde, çevresel sorunlara çözüm üretmeyi hedefleyen projelerin yüzdelik payıdır.
  4. Kullanılan Sektörler (Örnek): En fazla YZ projesine sahip olduğumuz başlıca sektörlerin adını gösterir.

Bu tabloyu ister pano üzerinde, ister rapor içinde görselleştirerek okuyucuya bilgi sunabilirsiniz.

9. ÖZET VE SONUÇ

  • Yapay zekâ, sadece teknoloji ve bilişim alanlarında değil, aynı zamanda çevresel sorunların çözümü için de büyük fırsatlar sunmaktadır.
  • Türkiye’de, 2022 ve 2023 yıllarında TÜİK verilerine yansıyan Ar-Ge harcamaları ve proje artışları, yapay zekâ konusuna giderek daha fazla önem verildiğini göstermektedir. Akıllı atık yönetimi, hava kalitesi takibi, tarımda verimlilik artırma gibi projeler bu sürecin parçasıdır.
  • Performans göreviniz kapsamında hazırlayacağınız pano, grafikler, tablolar ve kısa metinlerle, hem ülkemizdeki güncel YZ gelişmelerini hem de genel çevre sorunları karşısındaki çözüm potansiyelini net ve görsel olarak çekici bir biçimde anlatabilir.
  • Rapor (ya da sözlü sunum) aşamasında, veri toplama yönteminiz, elde ettiğiniz sonuçların analizi, karşılaşılan sınırlılıklar ve önerileriniz gibi başlıklara yer vererek bilimselliği korumalısınız. Kullandığınız her verinin kaynağını belirtmeyi unutmamak, çalışmanızı daha güvenilir kılar.
  • Gelecekte, YZ’nin iklim değişikliği ile mücadelenin çeşitli aşamalarında (tahmin, erken uyarı, karar destek sistemleri vb.) daha ciddi roller üstleneceğini ve bu alandaki yatırımların artacağını bekleyebiliriz.

Tüm bu noktaları göz önünde bulundurarak performans görevinizi adım adım hazırlayabilir, veri toplama → analiz → pano tasarımı → rapor hazırlama şeklinde bir çalışma planı izleyebilirsiniz. Proje sonunda, hem okuldaki arkadaşlarınıza hem de çevrenize, YZ teknolojilerinin çevresel sorunların çözümünde sunduğu yenilikleri çarpıcı bir şekilde ifade etme olanağı bulacaksınız.

@batin57_sarisoy