Türkiye Elektrikli ve Hibrid Araçlar Derneği (TEHAD) Başkanı Berkan Bayram, elektrikli otomobillerin yangın açısından içten yanmalı araçlara göre daha düşük risk taşıdığını belirterek, araç sahiplerinin yangından korunmak için batarya muhafazası, yetkili servis müdahaleleri ve orijinal parça kullanımı konusunda dikkatli olması gerektiğini kaydetti.

Bayram, AA muhabirine, 2011 yılından bu yana Türkiye'de elektrikli araç teknolojisini anlattıklarını ifade ederek, elektrikli otomobillerin doğru kullanıldığında son derece güvenli ulaşım araçları olduğunu söyledi.

Elektrikli araçların yangın güvenliğine ilişkin değerlendirmede bulunan Bayram, elektrikli otomobil teknolojisinin birçok güvenlik unsuru barındırdığını kaydetti. Bayram, elektrikli araçlarda yangın riskinin, özellikle bataryaya alınan darbeler ve yetkili servis dışındaki müdahaleler nedeniyle arttığını dile getirdi.

Elektrikli araç teknolojisinin yeni olmasına rağmen üreticilerin araçlarda güvenlik açısından gerekli önlemleri aldığını ifade eden Bayram, "Elektrikli otomobil veya karşısındaki konvansiyonel model otomobillere baktığınız zaman yanma riski en yüksek olan aslında konvansiyonel araçlar. Çünkü içerisinde bir yanıcı madde taşıyor." dedi.

Bayram, elektrikli araçlarda dışarıdan müdahale olmadığı sürece yangın riskinin düşük olduğunu ifade ederek, "Her 100 bin araçta meydana gelen yangınlara bakıldığında, hibrit araçlarda 3 bin 475, içten yanmalı araçlarda 1530, elektrikli araçlarda ise yalnızca 25 yangın vakası görülüyor." diye konuştu.

Bayram, elektrikli araç yangınlarının son dönemde daha fazla gündeme gelmesinin, bu araçların satışlarının ve trafikteki sayısının artmasıyla birlikte haber değerinin yüksek olmasından kaynaklandığını aktararak, "Ancak istatistiklere baktığımızda elektrikli otomobillerin yangın açısından son derece güvenli olduğunu görüyoruz." ifadelerini kullandı.

“Bataryanın muhafazasına dikkat edilmeli”

Elektrikli araçlarda özellikle batarya muhafazasının önem taşıdığına dikkati çeken Bayram, "Eğer alttan bir darbe aldıysa, koruma muhafazası yırtıldıysa veya şarj noktasında elektrikli otomobil dışarıdan müdahale edilmiş bir noktadaysa işte orada risk artıyor." bilgisini verdi.

Bayram, araçların yetkili servislerde uzman personel tarafından kontrol edilmesi gerektiğini, yan sanayi kablo ve şarj ekipmanlarının kullanılmasının da risk oluşturabileceğini belirterek, üreticinin tavsiye ettiği komponent, kablolama ve servis yöntemlerinin uygulanması gerektiği uyarısında bulundu.

Son dönemde gündeme gelen bazı yangın vakalarında araçlara yetkili servisler dışında müdahale edildiğini, orijinal kabloların değiştirilerek yan sanayi ürünlerin kullanıldığını ve şarj başlıklarının değiştirildiğini ifade eden Bayram, "Orijinal kablo mutlaka yine orijinal kabloyla değiştirilmeli. Bu kısımlar çok kritik. Yan sanayi kabloyla değiştirirsek, kablo başlarını daha ucuz soketlerle değiştirirsek riski artırıyoruz." diye konuştu.

İkinci el elektrikli araç alacaklara da uyarılarda bulunan Bayram, "Mutlaka bir ekspertiz noktasına götürülmesi ve bu araca ilk yapılacak şey lifte alınıp alt tabakasına bakılmasıdır, en önemlisi bu. Servis geçmişi de burada çok daha kritik bir nokta." ifadelerini kullandı.

Bayram, "Elektrikli otomobil son derece güvenli bir ulaşım aracıdır. Önemli olan riskleri minimuma düşürmek." dedi.

"Yangına müdahale etmeyin"

Elektrikli araçlarda yangın başladığında müdahale etmek yerine güvenli mesafeye çekilmesi gerektiğini belirten Bayram, batarya yangınlarının söndürülmesinin güç olduğuna dikkati çekti. Elektrikli otomobillerin kolay alev almadığını ancak yangın başladıktan sonra söndürülmesinin oldukça zorlaştığını vurguladı.

Bataryada "thermal runaway" olarak adlandırılan termal kaçak sürecinin başlayabileceğini aktaran Bayram, yangının söndüğü düşünülse bile yeniden alevlenme ihtimali bulunduğunu söyledi.

Bayram, sürücülerin 50-60 metre uzaklaşarak itfaiyeyi araması gerektiğini belirterek, "Eğer elektrikli otomobilinizin alt kısmından bir duman, bir yanma başladıysa, bunu zaten yangın söndürme aletleriyle söndürmeniz pek mümkün değil." ifadelerini kullandı.

Şarj istasyonlarındaki şarj ünitelerinde meydana gelen yangın ile aracın bataryasındaki yangının birbirinden farklı değerlendirilmesi gerektiğini kaydeden Bayram, “Elektrik yangınlarına suyla müdahale edilmez. Şarj ünitesinde bir yanma oluştuysa oraya tozla müdahale edebilirsiniz. Ancak elektrikli otomobil tarafında mutlaka itfaiye tarafından müdahale edilmesi gerekiyor." uyarısında bulundu.

"Türkiye elektrikli araç üretiminde iddiasını artırıyor"

Elektrikli araç satışlarının dünya genelinde hızla arttığını belirten Bayram, 2025 sonu itibarıyla dünya genelinde 20 milyon elektrikli otomobil satışına ulaşıldığını kaydetti.

Türkiye'de de elektrikli otomobil satışlarının yükseldiğini anlatan Bayram, 2025 yılında 189 bin elektrikli otomobil satıldığını, elektrikli araç pazarının önümüzdeki dönemde daha da büyüyeceğini vurguladı.

Bayram, Türkiye'nin yalnızca elektrikli araç pazarı olmadığını, üretim tarafında da önemli bir konuma geldiğini vurgulayarak, "Elektrikli otomobil üretim noktasındayız biz. Biz herhangi bir satış pazar noktasında değiliz. Biz işin içerisindeyiz. Elektrikli otomobil üretiyoruz." diye konuştu.

Elektrikli araç ekosisteminin yalnızca otomobilden ibaret olmadığını belirten Bayram, batarya, şarj, yazılım, yapay zeka ve motor bileşenlerinin birlikte önemli bir katma değer oluşturduğunu, Türkiye'nin bu büyüyen pazardan daha fazla pay alması gerektiğini ifade etti.

Bayram, elektrikli araç satışlarının hızla arttığını, yangın haberlerinin bu teknolojinin güvenilirliğine ilişkin algıyı olumsuz etkileyebildiğini ancak istatistiklerin farklı bir tablo ortaya koyduğunu belirterek, "Elektrikli otomobiller gündemde olduğu için yanma haberleri de daha fazla karşımıza çıkıyor. Ancak istatistiklere baktığımızda elektrikli otomobillerin yangın açısından son derece güvenli olduğunu görüyoruz. Elektrikli otomobil son derece güvenli bir ulaşım aracıdır. İstatistikler bunu gösteriyor. Bunun önünde hiçbir engel yok." değerlendirmesinde bulundu.

İstanbul’da cuma günü yağışlı havaya teslim olacak. İBB Afet Koordinasyon Merkezi (AKOM), kent genelinde gök gürültülü sağanak beklendiğini belirterek hava durumuna ilişkin değerlendirmede bulundu.

AKOM tarafından yapılan açıklamaya göre, İstanbul'da cuma gününe kadar yağış beklenmezken havada çoğunlukla güneşli bir gökyüzünün hakim olacağı tahmin ediliyor. Sıcaklıkların ise 28-31 derece aralığında seyredeceği öngörülüyor.

İstanbul'da hava nasıl olacak?

3 Eylül 2026 Perşembe: Parçalı ve az bulutlu. En düşük 21°C, en yüksek 29°C. Yağış beklenmiyor.

4 Eylül 2026 Cuma: Gök gürültülü sağanak yağmurlu. En düşük 21°C, en yüksek 27°C. Yağış miktarı 2-5 kg arası.

5 Eylül 2026 Cumartesi: Az bulutlu ve açık. En düşük 21°C, en yüksek 31°C. Yağış beklenmiyor.

6 Eylül 2026 Pazar: Açık. En düşük 22°C, en yüksek 32°C. Yağış beklenmiyor.

7 Eylül 2026 Pazartesi: Parçalı ve az bulutlu. En düşük 21°C, en yüksek 28°C. Yağış beklenmiyor.

8 Eylül 2026 Salı: Açık. En düşük 20°C, en yüksek 27°C. Yağış beklenmiyor.

Bakırcı GYO'nun gong töreni, Borsa İstanbul AŞ Genel Müdürü Korkmaz Ergun, Bakırcı Grup Yönetim Kurulu Başkanı Bayram Sağlam, Bakırcı GYO Yönetim Kurulu Başkanı Adnan Sağlam, Bakırcı GYO Yönetim Kurulu Başkan Vekili ve Genel Müdürü Fatih Sağlam, Bakırcı GYO Yönetim Kurulu Üyesi Arzu Yılmaz ve İntegral Yatırım Genel Müdürü Kıvanç Memişoğlu'nun katılımıyla gerçekleştirildi.

İntegral Yatırım Menkul Değerler AŞ liderliğinde gerçekleştirilen halka arzın talep toplama işlemleri 24-26 Ağustos'ta tamamlandı. Halka arz kapsamında 167 milyon lira nominal değerli pay, 12,93 lira sabit fiyatla satışa sunulurken, halka arzın toplam büyüklüğü 2 milyar 159 milyon 310 bin lira olarak gerçekleşti. Halka arzda toplam 502 bin 90 yatırımcıya pay dağıtıldı.

Dağıtım kapsamında 501 bin 344 yurt içi bireysel yatırımcıya 110 milyon 813 bin 470 lot, 724 yüksek başvurulu yatırımcıya 38 milyon 777 bin 600 lot ve 22 yurt içi kurumsal yatırımcıya 17 milyon 408 bin 930 lot pay verildi. Böylece dağıtılan payların yüzde 66,36'sı yurt içi bireysel, yüzde 23,22'si yüksek başvurulu ve yüzde 10,42'si yurt içi kurumsal yatırımcılara tahsis edildi.

Tamamı sermaye artırımı yoluyla gerçekleştirilen halka arzın ardından şirketin halka açıklık oranı yüzde 25 oldu. Şirket payları, Borsa İstanbul Yıldız Pazar'da işlem görmeye başladı.

Borsa İstanbul AŞ Genel Müdürü Korkmaz Ergun, törende yaptığı konuşmada, Bakırcı GYO'nun inşaat sektöründeki uzun yıllara dayanan tecrübesiyle sermaye piyasalarına önemli bir adım attığını söyledi.

Şirketin sonraki dönemde ticaret ve lojistik merkezleriyle büyümesini sürdüreceğini belirten Ergun, "Şirketimiz, halka arzdan elde ettiği gelirle yatırımlarını gerçekleştirecek ve hedeflerini daha da ileriye taşıyacak. Bu önemli halka arzda emeği geçen herkese teşekkür ediyorum. Bakırcı Gayrimenkul Yatırım Ortaklığına borsamız ailesine hoş geldiniz diyor, halka arzın sermaye piyasalarımıza hayırlı olmasını diliyorum." dedi.

"Bu gong 45 yıllık emeğin ve güvenin simgesi"

Bakırcı GYO Yönetim Kurulu Başkanı Adnan Sağlam da 1981'de Bakırcı Yapı ile başlayan yolculuklarında çok özel ve anlamlı bir noktaya ulaştıklarını, 45 yılda emek vererek, çalışarak ve kendilerini sürekli geliştirerek şirketi bugünlere taşıdıklarını dile getirdi.

Ailelerine zaman içinde yeni üyelerin katıldığına değinen Sağlam, birlikte çalışıp güçlenerek ve sahip oldukları tecrübeyi yeni nesillere aktararak, Bakırcı'yı geleceğe taşımak istediklerini ifade etti.

Sağlam, "Yıllar boyunca emek vererek büyüttüğümüz şirketimizin bugün Bakırcı GYO olarak sermaye piyasalarında yeni bir döneme adım atmasına tanıklık etmekten büyük mutluluk duyuyorum. Bu gong, sadece bir halka arzın değil, 45 yıllık emeğin, güvenin ve gelecek kuşaklara uzanan bir yolculuğun da simgesi oldu. Bugün geldiğimiz noktayı, geçmişte attığımız adımların ve bize güvenen tüm paydaşlarımızın ortak eseri olarak görüyoruz." değerlendirmesinde bulundu.

"Halka arz yeni bir başlangıç"

Bakırcı GYO Yönetim Kurulu Başkan Vekili ve Genel Müdürü Fatih Sağlam da halka arz sürecinin başarıyla tamamlanmasının ardından şirket açısından yeni bir dönemin başladığını ifade etti.

Yatırımcılardan gelen güçlü talebin, şirkete duyulan güvenin önemli göstergelerinden biri olduğunu belirten Sağlam, halka arzla şirketin büyüme hikayesine yaklaşık 502 bin yeni ortağın katıldığını aktardı.

Sağlam, Bakırcı Grubu olarak 1981'den bu yana gayrimenkul sektörünün birçok dönemine tanıklık ettiklerini dile getirerek, şöyle devam etti:

"Geride bıraktığımız 45 yılda 2 milyon metrekarenin üzerinde inşaat alanında 85'ten fazla projeyi hayata geçirdik ve 5 binin üzerinde bağımsız bölümün teslimini başarıyla gerçekleştirdik. Gayrimenkul geliştirme ve proje üretimi alanındaki 45 yıllık bilgi birikimimizi ve deneyimimizi, 2025'te gayrimenkul yatırım ortaklığına dönüşümümüzle daha kurumsal ve sürdürülebilir bir yapıya taşıdık. Bugün turizmden ticarete, lojistikten konuta kadar çeşitlendirilmiş portföyümüz, güçlü bilanço yapımız ve şeffaf yönetim anlayışımızla yatırımcılarımız için uzun vadeli değer yaratma hedefiyle büyümemizi kararlılıkla sürdürüyoruz."

Geçmişten gelen tecrübeyi sermaye piyasalarının sağladığı imkanlarla birleştireceklerini aktaran Sağlam, şunları kaydetti:

"Yenilikçi, kaliteli ve getiri potansiyeli yüksek projeleri hayata geçirmeye devam edeceğiz. Bu yolculuğun yeni bir sayfasını birlikte açıyoruz. Halka arzımızla şirketimizin büyüme hikayesine yatırımcılarımızı da ortak ediyoruz. Bu sorumlulukla, yatırımcılarımızın şirketimize duyduğu güvene layık olmak için aynı disiplin, şeffaflık ve kararlılıkla çalışmaya devam edeceğiz. Çünkü bizim için halka arz, bir varış noktası değil, yeni bir başlangıç."

"Halka arz sermaye piyasalarının derinleşmesine katkı sağlayacak"

İntegral Yatırım Genel Müdürü Kıvanç Memişoğlu, Bakırcı GYO'nun halka arz sürecinin başarıyla tamamlanmasından ve şirketin attığı bu önemli adıma tanıklık etmekten mutluluk duyduklarını söyledi.

Halka arzın şirketin büyüme hedeflerine ve yeni yatırımlarına güç katacağına işaret eden Memişoğlu, şu ifadeleri kullandı:

"Aynı zamanda, sermaye piyasalarımızın gelişimine ve derinleşmesine katkı sağlacağını umuyoruz. Bu süreçte emeği geçen Bakırcı GYO yönetimine, tüm paydaşlarımıza ve halka arza gösterdikleri ilgi ve güven için tüm yatırımcılarımıza teşekkür ediyoruz. Bakırcı GYO'ya Borsa İstanbul'daki yeni yolculuğunda başarılar diliyorum. Halk arzın şirketimiz, yatırımcılarımız ve sermaye piyasalarımız için hayırlı olmasını temenni ediyorum."

Yaklaşık 2 bin 700 metrekarelik bahçesinde ahududu ve böğürtlen üretimi yapan Mehmet Ceylan, elde ettiği verimden memnun kaldı. Ceylan, bahçesinin 1500 metrekaresini ahududu, 1200 metrekaresini ise böğürtlen yetiştiriciliğine ayırdı.

AA muhabirinin edindiği bilgiye göre kamu çalışanlarına, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı koordinesinde yürütülen 2026-2030 dönemi "Türkiye Yapay Zeka Eylem Planı"ndaki hedeflere uyumlu şekilde e-öğrenme yöntemiyle temel yapay zeka okuryazarlığı eğitimi verilecek.

Çalışanlara ayrıca görev ve sorumluluklarına göre hazırlanan kısa uygulama modülleri sunulacak. Eğitimler, kamu kurumlarının insan kaynakları sistemleri üzerinden zorunlu tutulacak. Personelin yalnızca eğitimleri tamamlayıp tamamlamadığı değil, eğitimlerdeki başarı düzeyi de düzenli izlenecek.

Kamu personelinin de hedef grupları arasında bulunduğu yapay zeka okuryazarlığı programlarında, yapay zekanın temel kavramları, üretken yapay zeka araçlarının güvenli kullanımı, kişisel verilerin korunması, yanlış bilgi ve "derin sahte" içeriklere karşı farkındalık ile etik kullanım ilkeleri öğretilecek. Eğitimleri tamamlayanlara, ölçme ve değerlendirme sonucunda kazandıkları temel yetkinlikleri gösteren seviye bazlı mikro sertifikalar verilecek.

Her kurumun yapay zeka yöneticisi olacak

Kamu kurumlarındaki dönüşüm, kullanım alanlarının belirlenmesi, uygulamaların sahada denenmesi ve başarılı projelerin yaygınlaştırılmasını içeren "tara-pilotla-ölçekle" döngüsüyle bütüncül bir yönetişim ve güven çerçevesinde yürütülecek.

Kamudaki bu dönüşümü yönetmek üzere kurumlarda bu alandan sorumlu birim amiri veya başkana bağlı üst düzey yönetici görevlendirilecek. Söz konusu yönetici, kurumun yapay zeka proje ve uygulamalarından oluşan portföyünü yönetecek, çalışmaların ilerleme durumunu düzenli olarak raporlayacak.

Görevlendirmelerin tamamlanmasının ardından tüm kurumlar, 12 hafta içinde üç yıllık "Yapay Zeka Yol Haritası" ile yıllık hedeflerini hazırlayacak. Pilot ve ilk ölçekli konuşlandırmalar için küçük-orta hacimli alımlar önceliklendirilecek, yapay zeka projelerine yönelik kamu alımlarına katılacak girişimlerin teknogirişim belgesine sahip olması esas alınacak.

Her bakanlıkta yapay zekadan yararlanılabilecek alanlar sistematik olarak taranacak. Potansiyeli yüksek alanlarda hızlı pilot uygulamalar başlatılacak, belirlenen başarı eşiğini geçen projeler 6 ile 12 ay içinde ölçeklendirilecek.

10 bakanlıkta 30 pilot başlatılacak

Plan kapsamında ilk 12 ayda en az 2 pilot dalgasıyla 10 veya daha fazla bakanlıkta toplam en az 30 yapay zeka pilotunun başlatılması hedefleniyor. En az 10 kritik kamu hizmeti için pilot aşamasından ölçeklendirmeye uzanan uçtan uca "pilot-ölçek hattı" kurulacak.

e-Devlet, vatandaşların yapay zeka destekli kamu hizmetlerini doğrudan deneyimleyeceği öncelikli dönüşüm alanı olacak. Kişiselleştirilmiş hizmet yönlendirmesi, başvuruların ön kontrolü ve akıllı belge desteği gibi uygulamalar öncelikle pilot olarak hayata geçirilecek.

En az 5 yapay zeka destekli vatandaş hizmetinin e-Devlet üzerinden pilotlanarak ölçeklendirilmesi planlanıyor. Uygulamalarda kişisel verilerin korunması, kararların açıklanabilir olması ve insan gözetimi ilkeleri dikkate alınacak. Kamu kurumlarında devreye alınan yüksek etkili yapay zeka sistemlerinin de belgelendirme ve değerlendirme süreçlerinden geçirilmesi zorunlu olacak.

Meta, ilk gerçek zamanlı ses algılama modeli Muse Voice Transcribe'ı kullanıma sundu. Meta Superintelligence Labs tarafından geliştirilen model; konuşmayı metne dönüştürme, farklı konuşmacıları ayırt etme ve bir kişinin konuşmasını ne zaman tamamladığını belirleme görevlerini tek bir sistem içinde gerçek zamanlı olarak gerçekleştiriyor.

Uzun ve kalabalık konuşmaları işleyebiliyor

Muse Voice Transcribe'ın öne çıkan özelliklerinden biri, uzun ve kalabalık konuşmaları işleyebilmesi. Model, bir saati aşan ses kayıtlarını ve 20'den fazla konuşmacının yer aldığı görüşmeleri ek bir işlem aşamasına ihtiyaç duymadan metne dönüştürebiliyor. Konuşmacı günlüğü oluşturma olarak da bilinen "speaker diarization" özelliği sayesinde sistem, konuşmanın hangi bölümünün kim tarafından söylendiğini belirleyerek metni konuşmacılara göre ayırıyor.

Model 70'ten fazla dil kullanılarak eğitildi. Meta, bunlardan 25'inin ilk sürüm öncesinde kapsamlı biçimde doğrulandığını belirtiyor. Muse Voice Transcribe, farklı dillerin aynı konuşma veya cümle içinde kullanıldığı durumları da algılayabiliyor. Böylece iki dilli kişilerin günlük konuşmalarında sıkça görülen, cümlenin ortasında başka bir dile geçme alışkanlığı metne doğrudan yansıtılabiliyor. Dil, anahtar kelime ve bağlam bilgileri kullanılarak özel isimler ya da belirli terimlerin daha doğru tanınması da sağlanabiliyor.

Konuşmaları 80 milisaniyelik bölümler halinde işliyor

Muse Voice Transcribe, konuşmaları 80 milisaniyelik bölümler halinde işliyor. Sistem her bölümde biraz daha dinlemeye devam etmek veya duyduğu içeriği metne aktarmak arasında karar veriyor. Meta'nın "uyarlanabilir gecikme" adını verdiği bu yaklaşım, kolay anlaşılan kelimelerin hızlı biçimde yazıya geçirilmesini; daha zor kelimelerde ise modelin ek ses bağlamını beklemesini sağlıyor. Böylece hız ile doğruluk arasındaki dengenin her kelime için ayrı ayrı kurulması hedefleniyor.

Modelin konuşmanın başlangıç ve bitiş noktalarını kendi başına belirleyebilmesi, sesli komutlarla çalışan uygulamalar açısından da önem taşıyor. Sistem, kullanıcının durakladığı anlarla konuşmasını tamamen bitirdiği anları ayırt ederek yanıtın ne zaman üretilmesi gerektiğine karar verebiliyor. Meta’ya göre Muse Voice Transcribe, 1 Eylül itibarıyla Artificial Analysis'in gerçek zamanlı konuşmadan metne dönüştürme sıralamasında ilk sırada yer alıyor.

Muse Voice Transcribe, Meta AI'ın masaüstü uygulamasındaki sistem genelinde dikte özelliğinin yanı sıra şirketin kodlama aracı Muse Code'da kullanılmaya başlandı. Geliştiriciler modele Meta Model API üzerinden de erişebiliyor. API'ın fiyatı bin dakikalık ses kaydı için 3 dolar, başka bir ifadeyle saat başına yaklaşık 18 sent olarak açıklandı.

Meta'nın yeni modeli, Google'ın benzer gerçek zamanlı konuşma özellikleri sunan Gemini 3.5 Transcribe'ı tanıtmasından kısa süre sonra geldi. Google söz konusu teknolojiyi Android ve ilerleyen dönemde Chrome'a taşımayı planlarken Meta'nın Muse Voice Transcribe'ı WhatsApp, Instagram veya Messenger gibi geniş kullanıcı kitlesine sahip hizmetlerine entegre edip etmeyeceği henüz bilinmiyor.

Google'ın Canva benzeri yapay zeka destekli görsel tasarım uygulaması Google Pics'i sizlere daha önce tanıtmıştık. Google, üretken yapay zeka destekli yeni görsel oluşturma ve düzenleme aracı Google Pics'i kullanıma sunmaya başladı. Canva ve Adobe Express gibi tasarım platformlarına alternatif olarak konumlanan Google Pics, tasarım sürecinin önemli bir bölümünü geleneksel araçlar yerine doğal dil komutları üzerinden gerçekleştirmeyi hedefliyor.

Gemini ve Google'ın Nano Banana görsel üretim modeli üzerine inşa edilen Google Pics, kullanıcıların sıfırdan görsel oluşturmasının yanı sıra mevcut görseller üzerinde ayrıntılı değişiklikler yapmasına da imkan tanıyor. Kullanıcılar bir görseldeki belirli bir nesneyi veya metni seçerek yapmak istedikleri değişikliği doğal dille tarif edebiliyor.

Google Pics ile poster, el ilanı, sosyal medya gönderisi, pazarlama materyali ve sunum görselleri gibi içerikler hazırlanabilecek. Google böylece özellikle profesyonel tasarım araçlarını kullanmayan Workspace kullanıcılarının günlük tasarım ihtiyaçlarını doğrudan kendi ekosistemi içinde karşılamayı amaçlıyor.

Görsellerdeki metinleri de düzenleyebiliyor

Google Pics'in dikkat çeken özelliklerinden biri görsellerde bulunan metinlere müdahale edebilmesi. Kullanıcılar görsel içindeki yazıları değiştirebiliyor, yeniden biçimlendirebiliyor veya başka bir dile çevirebiliyor. Bunun yanında görseldeki nesneler ayrı ayrı seçilerek dönüştürülebiliyor ya da değiştirilebiliyor. Platform aynı zamanda oluşturulan görselleri 2K ve 4K çözünürlüğe yükseltebiliyor. Görseller web, sosyal medya, basılı materyaller veya dijital platformlarda kullanılmak üzere farklı en-boy oranlarına hızlı bir şekilde kırpılabiliyor.

Google Pics'te iş birliği özellikleri de bulunuyor. Kullanıcılar hazırladıkları tasarımları ekip arkadaşlarıyla paylaşarak aynı içerik üzerinde birlikte çalışabiliyor. Bir komut sonucunda birden fazla görsel alternatifi oluşturulması da mümkün; böylece kullanıcılar alternatifler arasından istedikleri sonucu seçebiliyor. Google'ın Pics ile benimsediği yaklaşım, Canva ve Adobe Express'ten bazı noktalarda ayrılıyor.

Canva'nın şablonlar, stok içerikler ve içerik üreticilerinin oluşturduğu tasarım öğeleri etrafında şekillenen yapısına karşılık Google Pics, tasarım sürecini büyük ölçüde üretken yapay zeka ve komutlarla yürütüyor. Adobe Express gibi araçlarda kullanıcıların tasarımı doğrudan oluşturması ön plandayken Pics'te başlangıç noktası çoğunlukla kullanıcının ne istediğini tarif etmesi oluyor. Google'ın bu yaklaşımı özellikle basit kurumsal tasarım ihtiyaçlarında Canva ve Adobe gibi üçüncü taraf platformlara olan ihtiyacı azaltabilir. Şirket de Pics'i, kullanıcıların profesyonel bir grafik tasarımcı gibi hissetmesine gerek kalmadan nitelikli görseller hazırlamasını sağlayacak bir araç olarak konumlandırıyor.

Google Docs ve Slides'a entegre ediliyor

Bu arada Google Pics'in yalnızca bağımsız bir Workspace uygulaması olarak sunulmadığını belirtelim. Araç aynı zamanda Google Docs ve Google Slides'a entegre ediliyor. Böylece kullanıcılar bir doküman veya sunumdaki görseli seçip farklı bir tasarım uygulamasına geçmeden Pics'in yapay zeka destekli düzenleme araçlarını kullanabilecek.

Google, entegrasyonun ilerleyen haftalarda Google Drive'a da geleceğini belirtiyor. Google I/O sonrasında test kullanıcılarının erişimine açılan Pics; Workspace Business Standard, Business Plus, Enterprise Standard ve Enterprise Plus abonelerinin yanı sıra Google AI Pro ve Ultra bireysel aboneleri ile Google AI Pro for Education kullanıcılarına sunulmaya başladı. Ürünün önümüzdeki haftalarda daha geniş bir kullanıcı kitlesine açılması bekleniyor.

Google Pics'in özellikle dikkat çekici yanı ise şirketin üretken yapay zekayı Workspace'e yalnızca bir sohbet asistanı olarak değil, doğrudan içerik üretim aracı olarak yerleştirmesi. Docs, Slides ve ilerleyen dönemde Drive entegrasyonuyla birlikte Pics, Google'ın kullanıcıları temel tasarım işleri için kendi ekosistemi içinde tutma stratejisinin yeni parçalarından biri olacak gibi görünüyor.

Anthropic, kodlama, bilgi yoğun görevler ve uzun süreli problem çözme süreçlerine odaklanan yeni yapay zeka modelleri Claude Fable 5.1 ve Claude Mythos 5.1'i kullanıma sundu. Şirket, Fable 5.1'in önceki Fable 5 modeline kıyasla performansını artırırken özellikle ajan tabanlı iş yüklerinde maliyetleri önemli ölçüde düşürdüğünü belirtiyor. Ayrıca Anthropic, yeni modelle birlikte, rakiplerin gelişmiş modellerin yeteneklerini kopyalamasında kullanılan model damıtma yöntemlerine karşı yeni önlemler devreye alıyor.

Anthropic'e göre Claude Fable 5.1 ve Claude Mythos 5.1 aslında aynı temel yapay zeka modelini kullanıyor. İki model arasındaki temel fark ise güvenlik önlemlerinde ortaya çıkıyor. Fable 5.1 genel kullanıma sunulurken Mythos 5.1, siber güvenlik ve yaşam bilimleri gibi alanlarda çalışan ve Anthropic'in doğrulama programlarına kabul edilen kullanıcılar için daha esnek güvenlik kısıtlamalarıyla çalışıyor.

Ajan tabanlı görevlerde maliyet yüzde 45'e kadar düşebiliyor

Claude Fable 5.1'in öne çıkan noktalarından biri maliyet tarafında. Modelin giriş ve çıkış token fiyatları Fable 5 ile aynı kalıyor. Buna göre model, API üzerinden 1 milyon girdi tokenı için 10 dolar, 1 milyon çıktı tokenı için ise 50 dolar fiyatlandırılıyor. Anthropic buna karşılık önbellekten yapılan okumaların fiyatını yüzde 75 düşürerek 1 milyon token başına 0,25 dolara çekti.

Şirket, bu değişiklik sayesinde tipik iş yüklerinde Fable 5'e kıyasla yaklaşık yüzde 25 maliyet avantajı sağlandığını belirtiyor. Çok sayıda araç çağrısı ve uzun bağlam kullanan yoğun ajan tabanlı görevlerde ise maliyet avantajının yaklaşık yüzde 45'e ulaşabileceği ifade ediliyor.

Anthropic, Fable 5.1'in düşük veya orta seviyede işlem gücü kullanıldığında da Fable 5 ile benzer veya daha yüksek performans gösterebildiğini ifade ediyor. Claude Code'da model varsayılan olarak yüksek işlem seviyesinde çalışırken Claude Cowork ve Claude.ai'da orta seviye kullanılıyor.

Kodlama ve bilimsel araştırma performansı arttı

Şirketin paylaştığı benchmark sonuçlarında en dikkat çekici artışlardan biri bilimsel araştırma görevlerinde görülüyor. Fable 5.1, Terminal-Bench-Science 0.1 testinde yüzde 52,6 puan elde ederken Fable 5'in skoru yüzde 24,7 seviyesinde kalıyor.

Terminal-Bench 4.0 kodlama testinde ise Fable 5.1 yüzde 55,8 puan elde ediyor. Daha esnek siber güvenlik önlemlerine sahip Mythos 5.1'in aynı testteki skoru yüzde 60,9'a çıkıyor. Fable 5'in skoru ise yüzde 42 seviyesinde.

Uzun süreli görevler de modelin odaklandığı alanlar arasında. Anthropic, Fable 5.1'in bir problemi çözmeye çalışırken kısa yollara başvurmak yerine temel nedeni bulmaya daha fazla odaklandığını ifade ediyor. Şirketin paylaştığı örneklerden birinde yatırım şirketi Millennium'un sistemlerinde yıllardır açıklanamayan ve yaklaşık her bir milyon çalıştırmada bir ortaya çıkan nadir bir yazılım hatasının Fable 5.1 tarafından tespit edildiği belirtiliyor.

Yeni modelin bilimsel araştırmalardaki kullanımı da dikkat çekiyor. Anthropic'in aktardığına göre Fable 5.1, NASA'nın Magellan görevi tarafından toplanan radar görüntülerini kullanarak Venüs'ün yaklaşık üçte birini kapsayan yeni ve yüksek çözünürlüklü bir yükseklik haritası oluşturdu. Şirket, yeni haritanın önceki çalışmalara kıyasla daha ayrıntılı sonuçlar sunduğunu belirtiyor.

Mythos 5.1 ise protein tasarımı ve hesaplamalı biyoloji alanlarında test edildi. Anthropic'e göre model, yedi açık kaynaklı derin öğrenme modeline yönelik geliştirdiği GPU optimizasyonlarıyla bazı modellerin çalışma hızını 2,5 kata kadar artırdı.

Model damıtma saldırılarına karşı yeni önlemler

Claude Fable 5.1 ile gelen dikkat çekici yeniliklerden biri de model damıtmayı zorlaştırmaya yönelik anti-distillation mekanizmaları oldu. Model damıtma, daha gelişmiş bir yapay zeka modelinin çıktılarının büyük ölçekte toplanarak başka bir modelin eğitilmesinde kullanılması anlamına geliyor. Anthropic'e göre bu tür operasyonlarda binlerce sahte hesap kullanılabiliyor ve gelişmiş modellerin sahip olduğu yetenekler, aynı güvenlik önlemleri olmadan başka modellere aktarılabiliyor.

Bu nedenle yeni oluşturulan Claude API hesaplarında önemli bir değişiklik devreye alındı. Kullanıcıların artık çok turlu bir konuşmada Claude'un önceki düşünme kayıtlarını korurken konuşmanın geçmiş bağlamını manuel olarak değiştirmesine izin verilmiyor. Anthropic, bunun kamuya açık olarak belgelenmiş model damıtma yöntemlerinden birinin önünü kapattığını ifade ediyor.

Anthropic daha önce yaklaşık 24 bin sahte hesap üzerinden gerçekleştirilen ve 16 milyondan fazla Claude etkileşimini kapsayan model damıtma faaliyetleri tespit ettiğini açıklamıştı. Şirket bu faaliyetlerle bağlantılı olarak DeepSeek, Moonshot AI ve MiniMax'in adını vermişti. Söz konusu yeni kısıtlama şimdilik yeni API hesaplarını etkiliyor. Mevcut hesaplar değişiklikten hemen etkilenmeyecek ancak Anthropic, gelecekte yayımlanacak modellerle birlikte bu yaklaşımın tüm hesaplara uygulanacağını belirtiyor.

Mythos 5.1, doğrulanmış kullanıcılara açılıyor

Claude Mythos 5.1 ise Fable 5.1'in daha esnek güvenlik politikalarıyla sunulan versiyonu olarak konumlanıyor. Model özellikle siber güvenlik ve yaşam bilimlerinde profesyonel çalışmalar yürüten doğrulanmış kişi ve kuruluşları hedefliyor. Anthropic, Mythos 5.1'e erişimi Cyber Verification Program ve Life Sciences Verification Program üzerinden sağlamayı planlıyor. Yaşam bilimleri programı ABD hükümetiyle birlikte geliştirildi ve ilk katılımcılar programa dahil edildi. Anthropic'in kod tabanlarını güvenlik açıklarına karşı tarayan Claude Security ürünü de artık Mythos 5.1 tarafından destekleniyor.

Claude Fable 5.1 şu anda Claude'un kendi platformunun yanı sıra Amazon Web Services, Google Cloud ve Microsoft Azure üzerinden kullanılabiliyor. Geliştiriciler modele Claude API üzerinden claude-fable-5-1 adıyla erişebiliyor. Mythos 5.1'in erişimi ise şimdilik doğrulanmış siber güvenlik ve yaşam bilimleri kullanıcılarıyla sınırlı.

Yapay zeka araştırmacısı Fei-Fei Li'nin kurucu ortakları arasında yer aldığı World Labs, mekansal zeka alanında geliştirdiği yeni dünya modeli Atlas'ı tanıttı. Şirketin "omni model" olarak nitelendirdiği Atlas, metin, görsel, video ve 3D verileri tek bir mimari içinde işleyebiliyor.

Sıfırdan önceden eğitilen Atlas, teknik olarak çok modlu otoregresif bir difüzyon transformer'ı üzerine kurulu. Model, kendisine verilen farklı türdeki girdileri ortak bir mekansal bağlamda birleştiriyor. Böylece yalnızca görüntü üretmekle kalmıyor; nesnelerin ve ortamların üç boyutlu yapılarını dikkate alarak sahnenin görünmeyen bölümlerini tahmin edebiliyor.

Atlas'ın öne çıkan özellikleri

Atlas'ın öne çıkan özelliklerinden biri, kamera konumlarını ve hareket rotalarını doğrudan girdi olarak kabul etmesi. Mevcut video üretim modellerinde kamera hareketleri çoğunlukla metin komutlarıyla tarif edilirken Atlas, kamera geometrisini modelin doğal girdilerinden biri olarak kullanıyor. Kullanıcılar böylece kamera açısını, konumunu ve sahne içindeki hareketini daha ayrıntılı biçimde belirleyebiliyor.

Model, bir ila altı referans görsel ve önceden belirlenen kamera rotalarıyla 1440p çözünürlükte, bir dakikaya kadar video oluşturabiliyor. Tek bir fotoğraftan nesnelerin ya da ortamların farklı açılardan nasıl görüneceğini tahmin edebilen Atlas, giriş görselinde yer almayan kısımları da üreterek sahneyi genişletebiliyor. Birbiriyle bağlantısı bulunmayan farklı görsellerin üç boyutlu uzayda konumlandırılması ve aralarındaki geçişlerin tek bir ortam içinde oluşturulması da mümkün.

Gerçek dünyadaki alanların 3D olarak yeniden oluşturulmasında kullanılabiliyor

Atlas, gerçek dünyadaki alanların 3D olarak yeniden oluşturulmasında da kullanılabiliyor. Model, tek bir görselden başlayarak yeni bakış açıları ve 3D geometri üretebildiği gibi, daha yüksek doğruluk gerektiğinde onlarca hatta yüzü aşkın görseli bağlam olarak işleyebiliyor. World Labs'e göre iki veya üç fotoğraf dahi birçok sahnenin yeniden oluşturulması için yeterli olabiliyor. Girdi sayısı arttıkça modelin görünmeyen alanları tahmin etme ihtiyacı azalıyor ve ortaya çıkan sonuç gerçek ortama daha fazla yaklaşıyor.

Oluşturulan sahneler yalnızca iki boyutlu görseller veya videolar şeklinde sunulmuyor. Atlas, oyun, tasarım, görsel efekt ve robotik çalışmalarında kullanılabilecek 3D nokta bulutları ile "3D Gaussian splat" formatında çıktılar da verebiliyor. Şirket, kendi testlerinde Atlas'ın seyrek görüntülerden 3D rekonstrüksiyon konusunda bu iş için özel olarak geliştirilen bazı açık kaynaklı modellerden daha iyi sonuç verdiğini belirtiyor. Ancak açıklanan performans sonuçları henüz bağımsız araştırmacılar tarafından doğrulanmış değil.

Diğer kullanım alanı: Robotik simülasyonlar

Atlas'ın bir diğer kullanım alanını robotik simülasyonlar oluşturuyor. Bir ortamın cep telefonuyla kaydedilen görüntülerinden 3D simülasyon hazırlanabiliyor; ardından sanal bir robotun bu ortamda hareket ederken kameraları ve derinlik sensörleriyle göreceği veriler üretilebiliyor. Nesnelerin konumları, aydınlatma, arka plan ve robotun hareketleri değiştirilerek eğitim ve test süreçleri için farklı senaryolar yaratılabiliyor.

World Labs, Atlas'ın gelecekte 3D dünya oluşturma platformu Marble'ın ve şirketin diğer ürünlerinin temelini oluşturacağını açıkladı. Model şimdilik yalnızca seçili iş ortaklarıyla erken erişim kapsamında kullanıma sunuluyor. Atlas'ın fiyatlandırması, genel kullanıma açılacağı tarih, model büyüklüğü ve eğitiminde kullanılan hesaplama kapasitesi ise paylaşılmadı.

Fei-Fei Li ve ekibi tarafından 2024 yılında kurulan World Labs, yapay zeka sistemlerinin fiziksel dünyayı ve üç boyutlu ilişkileri anlayabilmesini amaçlayan mekansal zeka teknolojilerine odaklanıyor. Şirket, Şubat 2026'da AMD, Autodesk, Nvidia, Fidelity ve diğer yatırımcıların katıldığı turda 1 milyar dolar yatırım almıştı. Böylece World Labs'in aldığı toplam yatırım yaklaşık 1,23 milyar dolara ulaşmıştı.

Görsel: ChatGPT

Yapay zeka ile video, ses ve belgelerde arama yapmayı sağlayan teknolojiler geliştiren Clipto, 15 milyon dolar yatırım aldı. Şirketin 15 milyon dolarlık yatırım turunda HSG (eski adıyla Sequoia China), GL Ventures, EnvisionX Capital, Palm Drive Capital, Hans Tung, Lu Zhang ve 522 Ventures yer aldı. Clipto'nun yatırım turu hisse karşılığında gerçekleştiriidi. 

2023 yılında kurulan şirketin değerlemesi 250 milyon dolar oldu. ABD merkezli Clipto, yeni yatırımı tüketici cihazlarında çalışacak yapay zeka modelleri ve bilgi işlem altyapısını geliştirmek ve daha fazla yapay zeka ajanıyla entegrasyon sağlamak için kullanacağını açıkladı. 

Hongwen Henry Kang tarafından kurulan şirket, kullanıcıların bilgisayarlarında bulunan video, ses kaydı, görsel, toplantı ve dokümanları yapay zeka ile aranabilir hale getiriyor. Clipto, kullanıcılar dosya adlarını veya klasörleri tek tek incelemek yerine, doğal dil kullanarak aradıkları içeriği tarif edebiliyor ve Clipto ilgili dosyayı ya da videodaki belirli bir anı bulabiliyor.

Platform özellikle çok miktarda video ve ses içeriğiyle çalışan içerik üreticileri, gazeteciler, araştırmacılar, pazarlamacılar, hukukçular ve akademisyenler için tasarlanıyor. Örneğin kullanıcı, yıllar önce kaydettiği bir röportajda belirli bir kişinin söylediği bir sözü arayabiliyor ve doğrudan ilgili dakikaya ulaşabiliyor.

Clipto ayrıca içerikleri özetleyebiliyor, önemli noktaları çıkarabiliyor ve kaynak dosyadaki ilgili bölüme geri yönlendirebiliyor. Clipto'nun önemli özelliklerinden biri ise verileri mümkün olduğunca cihaz üzerinde işleyerek yerel bir yapay zeka hafızası oluşturması.

Kullanıcılar bu hafızayı ChatGPT, Claude ve Cursor gibi yapay zeka araçlarına MCP üzerinden bağlayabiliyor. Böylece kullanıcı, farklı uygulamalardaki kendi dosyaları ve kayıtları hakkında yapay zekaya soru sorabiliyor; sistem de yanıtı ilgili dosya, kişi veya zaman damgasıyla ilişkilendirebiliyor.