Yeni chatbot’unuz Amazon Q’dan biraz bahsedebilir misiniz?
Tabii, imalat açısından ele alarak bahsedebilirim. Amazon Q, re:Invent 2023’te duyurduğumuz yeni üretken yapay zeka servisimiz. Birkaç farklı kullanım ve uygulama örneği var. İlki, Amazon Bedrock servisimize son kullanıcı uygulaması sağlayarak, ticari müşterilerimizin AWS hesaplarında barındırdıkları verileri temel alan bir chatbot’a sahip olmasını sağlıyor. Yani, ChatGPT’de gördüğümüze benzer bir deneyim ancak tabii bu Amazon Q üzerinde gerçekleşiyor. Buna ek olarak, Amazon Q aynı zamanda bazı diğer servislerimizle de entegre bir şekilde çalışıyor.
ChatGPT benzeri bir servis oluşturduğunuzu mu söylüyorsunuz yoksa onu örnek olarak mı verdiniz?
ChatGPT açısından bakılmasını mı kastediyorsunuz? Amazon QuickSight ve SageMaker Canvas gibi chat uygulamalarımız vardı. Yani, bu kabiliyete Amazon Q öncesinde de sahiptik.
Bu teknoloji, müşterilerinize nasıl fayda sağlayacak?
İmalat açısından baktığımızda birkaç kullanım örneği var. Bir tanesi bakım ve bilgi yönetimi konularını kapsıyor. Tüm servis kılavuzlarını AWS hesabınıza yükleyebiliyor, Amazon Q’yu kullanarak bir son kullanıcı ara yüzü oluşturuyor ve sorgulama yapmalarına olanak sağlıyorsunuz. İmalatta aynı zamanda bilgisayar görüşlü kalite kontrolü önemli bir alan. Bir modeli eğitmek için yüzlerce görüntüye ihtiyacınız var. Bu doğrultuda modelleri eğitmeye yönelik sentetik görüntülerin oluşturulması konusunda büyük dil modelleri ve Amazon Bedrock’ın kullanıldığını görüyoruz. Buna ek olarak bir de QuickSight Q var. Bu, Amazon Q’yu QuickSight servisimize entegre ederek oluşturduğumuz bir ürün. Ticari kullanıcıların AWS hesaplarındaki tüm imalat verilerini kullanarak gösterge paneli üzerinden raporlama yapmalarını sağlıyor. Bu sayede karmaşık SQL sorgularını oluşturmak için BI (iş zekası) analistlerine ihtiyaç kalmıyor. Bunu yapmak için büyük dil modellerini kullanabilirler. Son olarak da kod geliştirme ve kod test etme alanında büyük bir fırsat olduğunu görüyoruz. İmalat alanında halihazırda, üretim tarafında kullanımda olan çok fazla uygulama var ve üreticiler bunları riskten arındırarak ana bilgisayar ve eski sistemden ayırmak istiyorlar. Onların için kod yazma kabiliyetine sahip olan Amazon Q ve CodeWhisperer ürünlerimiz var. Dokümantasyonu olmayan kodları işaretleyebiliyor ve aynı zamanda oluşturdukları kodu da test edip doğrulayabiliyorlar. Bir yazılım geliştiricinin muhtemelen altı ayda tamamlayabileceği bir iş, tam olarak ne yaptıklarına bağlı olarak birkaç gün veya haftada tamamlanabiliyor.
Şu anda üretken yapay zekanın başlangıç aşamalarındayız; geleceğe yönelik tahminleriniz nelerdir?
AWS’te 20 yıldır makine öğrenimi faaliyetleri yürütüyoruz ve makine öğrenimi algoritmalarımızın çoğu Amazon.com’da kullanılıyor. Amazon.com’da pazar yeri içinde öneriler görebiliyorsunuz. Bu algoritmalar diğer servislerde de kullanılıyor. Örneğin, AWS Supply Chain imalat tarafındaki tedarik zincirinden elde ettiğimiz makine öğrenimi içgörülerini kullanıyor. Aynı zamanda AWS Supply Chain’in içinde büyük dil modellerini kullanarak içgörüleri uygulayabileceğimiz kronik veri modelleri oluşturuyoruz. Sanırım yakın gelecekte üretken yapay zekanın dijital iş parçacığı (digital threads) olarak tanımladığımız alanda daha fazla kullanıldığını göreceğiz. Yani tüm değer zincirini kapsayacak şekilde, ürün mühendisliğinden akıllı üretime kadar her alanda bağlamlı veri modelleri olacak. Bunlara ek olarak, imalat sektörünün karşı karşıya olduğu zorluklardan biri, iş gücünün emekliye ayrılıyor olması; bu alanda 25-30 yıllık deneyime sahip insanlar gidecekler. Bu nedenle çok fazla bilgi yönetimi yapmak gerekiyor. Bu konuda da üretken yapay zekanın uygulanacağını ve profesyonel servislerin yanı sıra yeni işe başlayan insanların uygulamalarda bulutu kullanabilmesine yönelik eğitim ve sertifikasyon sunan ekiplerin de işlerini iyileştireceğini düşünüyoruz.
Üretken yapay zekadan en çok etkilenen sektörler hangileri?
Sektörler yerine kullanım örneklerine bakıyoruz. Üretken yapay zeka, tıbbi ilaçlar tarafında moleküllerin oluşturulmasına, araştırma ve geliştirme çalışmalarına yardımcı oluyor. Otomotiv ve havacılık sektörlerinde üretken tasarımın bir parçası olarak simülasyonları mümkün kılıyor. Akıllı üretim tarafında ise bilgi yönetimi, görüntü oluşturma alanlarında kullanılıyor. Bunlara ek olarak, otomotiv sektöründe otonom mobilite ve yazılım tanımlı araçlar için üretken yapay zeka, arabalara konulacak yazılım kodlarının doğrulanmasına yardımcı olmanın yanı sıra testler ve doğrulama için de kullanılacak. Ayrıca, otonom mobilite alanında gerçek hayatta yakalanamayacak senaryolar ve görüntülerin oluşturulabilmesini sağlayacak. Akıllı ürünler ve tüketici elektroniği alanlarında ise üretken yapay zeka chat özelliklerinde müşteri deneyimini geliştirmek için kullanılacak. Bu özellik sayesinde beyaz eşyalarınızda, örneğin çamaşır makinenizde, oluşan problemleri tespit edebileceksiniz. Özetle, üretken yapay zekanın pek çok uygulama alanı olacak.
Sizde re:Invent’te yapılan en heyecanlı duyuru hangisiydi?
Bizim için en büyük duyurunun Amazon Q olduğunu söyleyebilirim. Bunlara ek olarak AWS Supply Chain için de bazı yeni özellikler duyurduk. Supply Planning (Tedarik Planlaması), N-Tier ve Sustailability Reporting (Sürdürülebilirlik Raporlama) mesela. Sürdürülebilirlik müşterilerimizin özellikle talep ettikleri bir şey; tedarik zincirinin tamamının sürdürülebilirlik açısından etkisini değerlendirmek istiyorlar. Aynı zamanda Siemens gibi iş ortaklarımızla birlikte IoT (nesnelerin interneti) alanında iyileştirdiğimiz özellikleri de duyurduk. Yani artık SiteWise Edge, Siemens Industrial Edge üzerinde çalışabiliyor.
Eklemek istediğiniz bir şey var mı?
Amazon’un imalat alanında çok uzun yıllardır makine öğrenimi uyguladığını belirtmek isterim. 2019 yılında AWS for Industrial, Amazon Monitron, Lookout for Equipment, Lookout for Vision gibi servislerle başladık. Makine öğrenimi ve üretken yapay zekayı kullanarak müşterilerimizle birlikte nasıl yenilikler yapabileceğimiz söz konusu olduğunda bunun daha başlangıç olduğunu söyleyebilirim.
