Denizcilikte Yapay Zeka Sorunları: Veri Kalitesi Kritik
Denizcilik sektöründe yapay zeka uygulamalarında veri kalitesinin önemi ve karşılaşılan sorunlar ele alındı.
Denizcilik teknoloji analizi yapan Thetius ve siber güvenlik alanında faaliyet gösteren Cydome, bugün yayımladıkları raporlarla sektörde yapay zekaya dair önemli bulgular sundular. Analizler, gemi otonomisi ve rota optimizasyonu konularında yaşanan sorunların %85’ten fazlasının, düşük kaliteli veri olarak tanımlanan ‘kirli veri’ kaynaklı olduğunu ortaya koydu.
Deniz ortamında veri toplamanın zorlukları, karasal sistemlere kıyasla çok daha fazladır. Bu bağlamda, ‘veri bütünlüğü’ sorunları dikkat çekmektedir. Sensörlerin tuzlu su, korozyon ve titreşim gibi etkenler nedeniyle zamanla kalibrasyonlarının bozulması, yapay zeka modellerine yanlış derinlik, yakıt ya da hız bilgisi gönderilmesine yol açmaktadır. Ayrıca, çatışma bölgelerinde artan GPS karıştırma ve yanıltma faaliyetleri, yapay zeka sistemlerinin hatalı kararlar almasına neden olan ‘bozuk veri’ girişlerini tetiklemektedir. Gemideki farklı sistemlerin uyumsuz veri formatları kullanması ise yapay zekanın bütüncül analiz yapmasını engellemektedir.
Raporlarda ayrıca siber güvenlik risklerine de dikkat çekilmektedir. Saldırganların artık sistemleri durdurmak yerine ‘veri zehirlenmesi’ yöntemine başvurdukları belirtiliyor. Cydome Güvenlik Raporu 2026’ya göre, saldırganlar, yapay zekanın beslendiği verileri küçük oranlarda değiştirerek sistemin yanlış ama güvenilir görünen kararlar almasına sebep olmaktadır. Bu durum, tespit edilmesi en zor siber risklerden biri haline gelmiştir.
Analistler, denizcilik şirketlerinin ‘daha zeki algoritmalar’ geliştirmek yerine veri yönetimi, çapraz doğrulama ve yapay zeka okuryazarlığı konularına odaklanmaları gerektiğini vurgulamaktadır. Veri yönetimi, verinin kaynağından çıktığı andan itibaren doğruluğunun teyit edilmesi sürecini kapsarken, çapraz doğrulama, yapay zekanın yalnızca bir veri kaynağına değil, bağımsız kaynaklarla desteklenen verilere dayanmasını sağlamaktadır. Ayrıca, mürettebatın yapay zekanın verdiği kararları mutlak doğru olarak kabul etmemesi ve verideki tutarsızlıkları fark edebilmesi için eğitilmesi önem taşımaktadır.
