Close Menu
    Facebook X (Twitter) Instagram
    DataKapital Blog
    Facebook X (Twitter) Instagram
    • İş
      • İş İstihbaratı
      • İş Kültürü
      • Sektörler
      • Şirketler
    • Ar-Ge
      • Büyük Veri
      • Makine Öğrenimi
      • Veri & Analitikler
      • Yapay Zeka
    • Bilişsel Çalışmalar
      • Davranışsal Bilimler
      • Karar Verme
      • Semantik
    • Çevre
      • Enerji
      • Karbon Emisyonu
      • Sürdürülebilirlik
    • Finans
      • Kişisel Finans
      • Özel Sermaye
      • Risk Sermayesi
      • Yatırım Fonları
    • Geleceğe Dair Çözümler
      • Fikirler
      • Kurgusal Analiz
    • İktisat
      • Makro İktisat
      • Metodoloji
      • Mikro İktisat
    • Jeopolitik
      • Dünya
      • Türkiye
    DataKapital Blog
    Anasayfa » Yapay Zekânın Gözetleme Sistemlerinde Kullanılması
    Veri & Analitikler

    Yapay Zekânın Gözetleme Sistemlerinde Kullanılması

    Ahmet ToprakYazar : Ahmet Toprak1 Ağustos 2022Güncelleme : 11 Mart 2023Yorum yapılmamış3 Dakika
    Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr WhatsApp VKontakte Email
    Güvenlik otomasyonları, otonom kameralar
    Paylaş
    Facebook Twitter LinkedIn Pinterest Email

    Yapay zekâ hayatın birçok alanına girmiş ve hayatımızı etkileyen temel unsurlardan biri olmuştur. Bu alanlardan biri ise güvenliktir. Devletler gözetleme sistemlerini YZ ile entegre etmeye başlamıştır. Ayrıca devletler ve şirketler uluslararası alanda satış yaparak bu alandaki etkinliğini artırmaktadır. Birçok devlet başkanı ve önemli iş insanı da bu konuya dikkat çekmekte, gözetleme endüstrisine hükmedenin dünyaya hükmedeceğini söylemektedirler.

    Yapay zekâ kullanan sistemler o denli gelişmiştir ki bir şehirdeki suçların gerçekleşme oranı ve yeri %90 oranıyla tahmin edilebilir hale gelmiştir. Yapay zekâ sistemlerinin güvenlik sağlama amacıyla kolluk kuvvetleri tarafından kullanılması suçların önlenmesi bakımından yararlar sağlasa da veri toplamanın yüksek seviyede olması bazı tedirginliklere sebep olmuştur.

    Yapay zekâ güvenlik güçleri tarafından yüz tanıma sistemleri, suç mahalli tespiti, bölgesel analizler başta olmak üzere birçok alanda kullanılmaktadır.

    Yüz Tanıma Sistemlerinin Kullanılmasının Amaçları

    Arananlar listesindeki kişilerin gerçek zamanlı olarak konumlarının polis tarafından bilinmesi

    Kişinin kimliğinin tespiti: Buradaki kimlik tespiti kişinin yanlış bilgi verdiği durumda dahi kendisinin polis tarafından tanınmasını sağlar. Ayrıca kişinin bilinci yerinde değilse veya yaralanmışsa da yüz tanıma sistemi kimlik belirlemede kullanılabilir.

    Kişinin geçmişe dönük olarak yüz bilgisinin polisin elindeki bilgilerle karşılaştırılmasını ve eşleşen bilginin olup olmadığının tespiti

    Yapay Zekanin Gozetleme Sistemlerinde Kullanilmasi 1
    Yapay Zekanin Gozetleme Sistemlerinde Kullanilmasi 1

    Akıllı Polislik

    Çin, kameraları güvenlik amacıyla en çok kullanan ülkelerin başında gelir. Hu Liu isimli Çinli bir gazeteci BBC’ye verdiği mülakatta kendisinin kameralarla sürekli izlendiğini, arkadaşlarıyla görüştükten sonra bazı yetkililer tarafından o kişilerle görüşmemesi gerektiği yönünde uyarıldığını belirtti. Bunun dışında kameradan elde edilen veriler insanların yer değiştirmelerini gözetleme amacıyla da kullanılıyor. Ayrıca Çin, yapay zekâ ile bütünleşmiş gözetleme sistemleriyle Uygurları da gözetliyor. Sincan dünyada en çok kameranın yerleştirildiği şehirlerden biri durumunda.

    İngiltere de gözetim teknolojisinin en çok kullanıldığı ülkelerden biridir. Londra polisinin Temmuz ayında Oxford Circus’ta yüz tanıma sistemlerini kullanması sonucunda büyük tepkiler meydana geldi. Bunun yanında sistemin hatası sonucu polis Fransız bir öğrenci grubunu tutukladı.

    Canlı Yüz Tanıma

    LFR (Live Facial Recognition) kameraları belli yerlere konurlar. Buradaki görüntüler canlı olarak sisteme iletilir. Sistemde bir arama listesi vardır. Liste, polisin arama listesindeki veya hakkında mahkemece arama kararı çıkarılmış kişilerden oluşur.  Yani sistem tüm Londra’da insanların hareketlerini gözetleyen bir yapıya sahip değildir. Algoritmalar Ulusal Fizik Laboratuvarı ve Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü tarafından test edilmektedir.

    Yapay Zekanin Gozetleme Sistemlerinde Kullanilmasi 2
    Yapay Zekanin Gozetleme Sistemlerinde Kullanilmasi 2

    Video Gözetleme Sisteminin Pazar Payı

    Statista’nın 2016-2025 arası video gözetleme endüstrisinin büyüklüğü ile ilgili yayınladığı raporda sektörün büyüklüğünün 2023’te 62.6 milyar dolar, 2025’te ise 74.6 milyar dolar olacağı tahmin edilmektedir.[6] Aynı şekilde servis olarak video gözetlemenin (video surveillance as a service (VSaaS)) büyüklüğünün 2030 yılında 71.81 milyar dolara ulaşacağı tahmin edilmektedir.

    Sistemleri en çok satan ülkelerden Çin, altmıştan fazla ülkede faaliyet göstermektedir. ABD, Birleşik Krallık, Almanya, Fransa da bu alanda önemli aktörler arasındadır.

     Kitle İzlemeleri (Mass Surveillance)

    AIGS (Artificial Intelligence Global Surveillance) endeksine göre dünyada 76 ülke aktif olarak kitlesel gözetim yapmaktadır. Suudi Arabistan, Çin ve Rusya kitlesel izlemeleri en fazla yapan ülkelerden üçüyken onları eyaletlere / ülkelere göre değişiklik göstermekle beraber ABD ve Avrupa ülkeleri izlemektedir.

    Algoritmik Önyargılar

    Yapay zekânın gözetleme teknolojisinde kullanılmasında amaç güvenlik olsa da insanlar için farklı tehlikeler baş göstermektedir. Örneğin yapay zekânın suçluların rengi, görünüşü ile ona benzeyenleri ilişkilendirme riski bulunmaktadır. Bu durumda kişinin rengi, ırkı dolayısıyla ayrımcılığa uğrama riski bulunmaktadır.

    Devlet denetimi halk üstünde artsa da bu denetim kişisel yaşama müdahale edebilecek seviyelere ulaşmıştır. Sonuç olarak söz konusu sistemler güvenlik konusunda büyük faydalar sağlasa da birçok eleştiriyi beraberinde getirmiştir.

    Görüntü İşleme Güvenlik Otomasyonları Güvenlik sistemleri
    Paylaş. Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr WhatsApp Email
    Önceki İçerikDatakapital TÜR Belgesi ile Lisanslandı
    Sonraki İçerik Duygulara Göre İnsanların Yüz Rengi Değişseydi Ne Olurdu?

    Benzer İçerikler

    Ricardo Mutlak Üstünlükler

    Togg ve Karşılaştırmalı Üstünlükler

    28 Ocak 2024
    Datakapital Twitter Modülü

    Datakapital Influencer Listeleri Sürüm Güncellemesi 1.1

    9 Ocak 2024
    Bist Öznitelik İnceleme

    Bist Tahminlemede Teknik İndikatörlerin Öznitelik İncelemesi

    22 Aralık 2023
    Twitter Kullanıcılarının %85'i En Yukarıda

    Datakapital : Twitter Influencer Modülleri

    13 Aralık 2023
    Yorum Yap Cancel Reply

    Güncel yazılar

    Borsa İstanbul FK Oranları
    Katılım Endeksi Hisseleri (XKTUM) – F/K Oranları Nisan 2025
    22 Nisan 2025
    Türkiye'de enflasyon
    Enflasyon Neden Düşmedi? Türkiye Ekonomisi’nde Politika Hataları ve Riskler
    17 Nisan 2025
    Datakapital Etki skoru hesaplama yöntemi influencer
    Datakapital Beta 1.01 Güncelleme Notları
    16 Nisan 2025
    Tuprs Hisse Sentiment Analizi
    TUPRS – Tüpraş Hisse Analizi – 9 Nisan 2025
    9 Nisan 2025
    • Facebook
    • Twitter
    • Instagram
    • YouTube

    Popüler yazılar

    Borsa İstanbul FK Oranları Finans
    Katılım Endeksi Hisseleri (XKTUM) – F/K Oranları Nisan 2025
    Yazar : Hakan Kara22 Nisan 20250

    2025 yılı birinci çeyrek bilançoları açıklanmadan önce Katılım Endeksi hisseleri (XKTUM) F/K oranlarını, özkaynak ve…

    Türkiye'de enflasyon

    Enflasyon Neden Düşmedi? Türkiye Ekonomisi’nde Politika Hataları ve Riskler

    17 Nisan 2025
    Datakapital Etki skoru hesaplama yöntemi influencer

    Datakapital Beta 1.01 Güncelleme Notları

    16 Nisan 2025
    Tuprs Hisse Sentiment Analizi

    TUPRS – Tüpraş Hisse Analizi – 9 Nisan 2025

    9 Nisan 2025

    Hakkımızda

    Datakapital A.Ş alternatif veri kaynaklarını, makine öğrenimi disiplinleriyle işleyerek kullanıcılar için çeşitli alanlarda veri bazlı karar destek sistemleri üretir. Alternatif veri vurgusu firmanın vizyonunu belirgin bir şekilde ortaya koyan önemli bir detaydır. Araştırma alanı fark etmeksizin konuya her zaman doğrusal ve konvansiyonel olmayan verileri tespit ederek ve bunları merkeze alarak yaklaşmaya çalışırız.

    Güncel yazılar

    Borsa İstanbul FK Oranları

    Katılım Endeksi Hisseleri (XKTUM) – F/K Oranları Nisan 2025

    22 Nisan 2025
    Türkiye'de enflasyon

    Enflasyon Neden Düşmedi? Türkiye Ekonomisi’nde Politika Hataları ve Riskler

    17 Nisan 2025

    Kategoriler

    • İktisat
    • Ar-Ge
    • İş
    • Finans
    • Bilişsel Çalışmalar
    • Çevre
    • Jeopolitik
    • Geleceğe Dair Çözümler
    Facebook X (Twitter) Instagram Pinterest
    • DataKapital
    • Bist
    • Raporlar
    • Blog
    • Fikri Haklar
    • Hakkımızda
    • İletişim
    © 2025 DataKapital

    Yukarıya yazın ve aramak için Enter tuşuna basın. İptal etmek için Esc tuşuna basın.

    Go to mobile version