Bir uydu, kendi başına aradığı şeyi bulmayı başardı. Bu tarihî an, Nisan ayında gerçekleşti ve uzayda görsel-dil modeli kullanılarak elde edilen ilk raporlanmış başarı olarak kaydedildi. Bu gelişme, yapay zekanın uzay tabanlı sensörlerin kapasitelerini nasıl değiştirebileceği ve bunların değerinin nasıl şekilleneceği konusunda yeni bir perspektif sunuyor.

Genellikle, uydular, büyük veri gruplarını yeryüzündeki analistlere indirir; analistler makine öğrenimi algoritmaları veya kendi gözleriyle verileri analiz eder. Ancak Loft Orbital tarafından üretilen Yam-9 adlı uzay aracı, NASA’nın Jet Propulsion Laboratory (JPL) tarafından geliştirilen bir yazılım paketi aracılığıyla doğal dil sorgularına yanıt vererek ilgi alanlarını belirleyebiliyor.

Google DeepMind’ın etkili görsel-dil modeli Gemma 3, kenar uygulamaları için özel olarak tasarlandı ve sınırlı bir donanımda çalışacak şekilde optimize edildi. Görsel-dil modelleri, büyük dil modellerinin bağlamsal anlayışını ve görüntü analizi yeteneklerini bir araya getiriyor. Araştırmacılar, modelden doğal ortam ile insan gelişiminin buluştuğu alanlarda sensör verilerini sınıflandırması veya demiryolu merkezleri çevresindeki altyapıyı tanımlamasını istediler; model bu talepleri başarıyla yerine getirdi.

Bu gösterim, iki ana nedenden dolayı önemli. Kısa vadede, uzay sensörlerini daha kullanışlı hale getirerek analistlerin günümüzde karşılaştığı büyük verilerin ilk sıralamasını yapmayı mümkün kılıyor. Uzun vadede ise, uzayda geniş ölçekli yapay zeka altyapılarının işletilebileceğine dair bir kanıt niteliği taşıyor.

Loft’un yapay zeka departmanının başı Paul Lasserre, “Bu, uzayda her zaman aktif devriye katmanlarına kapı açıyor,” dedi. “Bir VLM’ye sahipseniz, ‘şu sınırı izle, şüpheli bir şey olduğunda bana haber ver’ gibi mantıksal bağlantılar kurabilir ve uydularla etkileşimde bulunabilirsiniz.”

Loft’un uzay araçları, üçüncü taraf müşteriler için platformlar olarak tasarlanmış durumda. İş modeli, geleneksel uydu üretiminden çok altyapı hizmeti sunmaya odaklanıyor. Son dönemlerde, EarthDaily için altı yeni uydunun inşasını, fırlatılmasını ve işletilmesini üstlenmiş durumda. Yam-9, 2025’in sonbaharında Loft’un uzay tabanlı AI projeleri için bir öncü olarak fırlatıldı ve uzay hesaplamalarında lider çiplerden biri olan Nvidia Jetson Orrin AGX GPU içeriyor.

NASA JPL’deki AI grubunun teknik liderlerinden biri olan Juan Delfa Victoria, Gemma 3 VLM’sinin desteklediği NAVI-Orbital yazılımının geliştirilmesini yönetti. Gemma 3 raflarda mevcut bir ürün olmasına rağmen, yazılım mühendisleri yazılım paketini daha az kütüphane ve bellek gerektirecek şekilde optimize etmek zorunda kaldılar.

Bu VLM’nin uzayda kullanımı ilk kez gerçekleşti. Diğer şirketlerin de benzer adımlar atmaları bekleniyor. Planet Labs, Jetson Orin işlemcileriyle çalışan uydular uçuruyor; şimdilik bunlar yalnızca daha basit nesne tespiti görevleri için kullanılsa da, sözcüleri diğer yapay zeka uygulamaları, özellikle de VLM’ler üzerinde araştırmalar yapıldığını belirtti.

Kepler Communications, uzayda en büyük GPU grubunu işletiyor ancak iş ortaklarıyla yaptığı NDA anlaşmaları nedeniyle VLM’leri uzayda kullanıp kullanmadığını belirtmekten kaçındı. Ancak, bu uzay araçlarının fırlatılmasından bu yana “birçok açıklanmayan kullanım durumu” olduğuna dikkat çekti.

Lasserre, “Konseptin kanıtlandığını düşününce, bu gerçekten yönümüz,” dedi. Hedef, dünya üzerindeki her yer için gerçek zamanlı kapsama alanını sağlamak ve bunun için Yam-9 gibi 50 ile 100 arasında uyduya ihtiyacımız olacağını belirtti. (Loft şu anda 12 uzay aracı işletiyor.)

Küçük ölçekli modellerin uzayda kullanımı hakkında edinilen dersler, şirketlerin nasıl daha büyük ölçekli hesaplama altyapılarına geçiş yapacakları konusunda yol gösterecek. Bu, özellikle güç yönetimi ve bellek yönetimi gibi hayati alanlarda geçerli.

Ayrıca, yeni bilimsel araçların önünü açabilir. NAVI-Space fikri, JPL Araştırmacısı Taran Cyriac John’ın Ay veya Mars’ta keşif yapan astronotlar için dijital asistanlar düşünmesinin bir sonucu olarak ortaya çıktı. Delfa Victoria, “Uzayda basınçlı kıyafetler giymiş astronotlar var ve biliyorsunuz ki, bir klavyeye dokunamazlar; ne yapmak istediklerini ifade etmek karmaşık,” dedi. “Peki, video oyunlarındaki gibi interaktif bir AI asistansı sağlasak?”

Sadece bunun HAL 9000 olmadığını unutmayın.

AI Tabanlı Yeni Tehdit: Otonom Bilgisayar Solucanı

Geliştirici ekip, University of Toronto’dan araştırmacılar, insan müdahalesine gerek kalmadan ağ içinde kendini çoğaltabilen ve özelleştirilmiş saldırı stratejilerini oluşturabilen, yapay zeka destekli bir bilgisayar solucanı tasarlayıp test etti. Bu durum, siber güvenlik alanında yeni bir tehdit modeli ortaya koymakta ve mevcut savunma mekanizmalarının yetersiz kalabileceğini göstermektedir.

Saldırı Nasıl Çalışıyor?

Bu solucan, CVE-2026-39987 gibi açıkları hedef alarak, bir yerel ağı tarama yeteneğine sahip. Yapay zeka, tehlike arz eden hizmetleri inceleyebilir, güncel güvenlik bültenlerini okuyabilir ve bu bilgilere dayanarak yeni saldırı yolları oluşturabilir. Normal şartlarda, geleneksel solucanlar sabit bir istismar yüküyle sınırlıdır, ancak bu solucan açık ağırlıklı bir dil modeli (LLM) kullanarak, her hedef için uygun saldırı mantığını dinamik olarak oluşturuyor.

Etkilenen Sistemler

Test edilen sistemler, çeşitli işletim sistemlerini içermektedir:

• Ubuntu
• Debian
• Rocky Linux
• Alpine
• Windows Server 2008 R2, 2019 ve 2022
• IoT cihazları

Her sistemde en az bir gerçek dünya açığı bulunuyordu ve solucan, test süresince ortalama 31.3 güvenlik açığı belirleyip, 23.1 makinede yükseltilmiş erişim elde etti. Ayrıca, altı gün içinde kendi kendine 20.4 yeni konumda çoğaldı.

Çözüm ve Korunma

Geliştiricilerin gözlemleri, güncel güvenlik açıklarına karşı alınacak önlemlerin önemini vurgulamaktadır. Şu anda mevcut olan davranışsal sinyalleri takip edip, hızlıca aksiyon almak için şu adımları izlemeniz önerilmektedir:

• GPU yetenekli makineleri agresif bir şekilde segment edin. Solucanın tasarımı, LLM çıkarımını ele geçirilmiş GPU anahtarları üzerinden yönlendirmekte. Bir ağda bir tane bile içeri sızmış derin öğrenme sunucusu, yüklü tüm cihazlar için bir merkezi çıkarım noktası haline gelebilir.
• Yayınlanan güvenlik bültenlerini kısa vadeli hedefler olarak değerlendirin. İnternete açık CVE’ler için, bazı açıkların sömürü aralığı saatlerle ölçülmektedir. Hızla sömürülebilirliği doğrulayın, internetle açık olan alanları önce düzeltin ve dağıtım mümkün olmadığında geçici kontrol önlemleri kullanın.
• Ele geçirilmiş veya güvenilir olarak şüphe duyulan sistemlerdeki kimlik bilgilerini yeniden döndürün. Solucan, yayılma yolu olarak sistematik kimlik bilgisi yeniden kullanımını gösterdi. Ele geçirilen kimlik bilgilerinin yanına geçiş, çoğu algılama döngüsünden daha hızlı gerçekleşiyor.
• Ajan-spesifik davranışsal sinyalleri izleyin. Standart dışı port aktiviteleri, otomatik SSH genel anahtar yerleştirme ve beklenmeyen uç noktalardaki LLM çıkarım kümeleri, bu prototipin bıraktığı gözlemlenebilir eserlerdir. Algılama mantığı için başlangıç noktalarıdır.

Yukarıdaki bilgilerin ışığında, öncelikle sistemlerinizi güncel tutmak ve portları kapatmak gibi kritik adımlar atmanız gerekmektedir. Sızmalar gerçekleşmeden önce önlemler almanız, özellikle de GPU alt yapınızı ve şebeke mimarinizi sağlamlaştırmanız hayati önem taşımaktadır.

Samsung’un S27 serisi, önümüzdeki yıl tanıtılacak ve bu serinin yeni bir üyesi olan Galaxy S27 Pro’nun, Samsung’un Ultra ve Plus modelleri arasında ikinci bir premium seçenek olacağı bildiriliyor. İlk olarak ETNews tarafından rapor edilmiştir.

Sizce Samsung, S27 Pro ile neler sunabilir? Bu yeni model hangi özellikleriyle dikkat çekecek?

Trump yönetimi, 2021’de Dario Amodei ve diğer eski OpenAI araştırmacıları tarafından kurulan Anthropic isimli San Francisco merkezli yapay zeka şirketiyle olan ilişkisini sonlandırdı. Savunma Bakanı Pete Hegseth, ülke güvenliği yasasını gerekçe göstererek şirketin Pentagon ile iş yapmasını engelleyen bir kara liste oluşturdu. Amodei, Anthropic’in teknolojisinin ABD vatandaşlarının kitlesel gözetiminde veya insansız savaş dronlarının hedef seçecek şekilde kullanılmasına izin vermeyi reddettiği için bu adım atıldı.

Bu gelişmeler, Anthropic için 200 milyon dolarlık bir sözleşmenin kaybı anlamına gelirken, Trum kesin olarak federal ajanslara “Anthropic teknolojisinin kullanımını derhal durdurun” talimatı verdi. Anthropic, bunun ardından Pentagon’a karşı mahkemeye başvuracağını duyurdu ve bu kararı hukuki açıdan mantıksız bulduğunu belirtti.

Max Tegmark, yapay zeka sistemlerinin hızla güçlenmesi ile bunları yönetme yeteneğimiz arasındaki farkı 10 yılı aşkın bir süredir vurguluyor. MIT’de profesör olan Tegmark, 2014 yılında Ömürlük Yaşam Enstitüsü’nü kurdu. 2023’te ise Elon Musk’ın da aralarında bulunduğu 33.000’den fazla kişinin imzaladığı açık bir mektup organize ederek, gelişmiş yapay zeka geliştirilmesine ara verilmesini talep etti.

Tegmark, Anthropic krizini değerlendirirken, şirketin kendi kaderini hazırladığını savunuyor. Ona göre, Anthropic, OpenAI ve diğer rakipleri bağlayıcı düzenlemelere karşı direnme kararı alarak durumu kendi aleyhlerine çevirdi. Şirketlerin kendi kendilerini sorumlu bir şekilde yöneteceklerine dair uzun süredir verdikleri sözler, uygulamaya geçirilmedikçe geçerliliğini yitirdi. Anthropic, bu hafta, potansiyel zarar vermeyeceklerinden emin olmadan daha güçlü yapay zeka sistemleri yayımlamayacaklarına dair taahhütlerini bir kenara koydu.

Tegmark, şu an için bir düzenleme olmaması nedeniyle bu şirketlerin korunaksız kaldığını ifade ediyor. Devamında, son gelişmeler hakkında kısa bir değerlendirme yapıyor. Dört büyük yapay zeka şirketinin, kendi güvenlik taahhütlerini ihlal edip, kendileriyle çelişen kararlar almakla suçlanabileceğini belirtirken, bu durumun sektörde yarattığı çelişkileri ortaya koyuyor.

Tegmark’a göre, bu tür güvenlik taahhütleri sadece halkla ilişkiler amaçlı yapıldığına dair güçlü bir algı bulunuyor ve gerçek fabrikatörlerin kendi kendini yönetme konusunda güvenilir olduklarını iddia etmeleri yeterli olmayacak. Kanunlar oluşturulmadığı sürece, şirketlerin söylediklerine güvenmenin tehlikeli olduğunu vurguluyor.

Sonuç olarak gördükleri yalın bir gerçek var: Eğer yapay zeka şirketleri hükümete gidip taahhütlerini yasaya dönüştürmelerini isteselerdi, belki farklı bir senaryo izlenebilirdi. Şu anda her şey bir düzenleme eksikliği içinde ve bu tür bir corporatist amnestinin sonuçları geçmişte izlenebilir açık vakalarla dolu. Nasıl ki geçmişte yasaların yokluğu doğum defektlerine, tütün şirketlerinin çocuklar üzerinde etkilerine ve diğer ciddi sorunlara yol açtıysa, şu an da fast-food mantığıyla yapay zeka sistemleri arasında bir fark kalmadı.

Yine de, diğer yapay zeka şirketlerinin bu durum karşısında nasıl bir tutum alacağı merak ediliyor. Artık ulusal güvenlik topluluğunda söz konusu sistemlerin bir tehdit olabileceği düşüncesinin hız kazandığı görülüyor. Zaman içinde, yıkıcı yapay zeka sistemlerinin yalnızca bir araç değil, bir ulusal güvenlik tehdidi olarak kabul edileceği anlaşılıyor mu? Bu, ABD’nin geleceği için nasıl bir anlam taşıyor?

Tüm bu gelişmeler, yapay zeka evrimini hızlandırabilir mi? Siz bu olayların sonucunu nasıl değerlendiriyorsunuz?