Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, İş Sürekliliği Yönetimi / Olağanüstü Durum Kurtarma, Bulut Güvenliği
Edgerunner AI’dan Colton Malkerson, Edge AI’nın nasıl esneklik sunduğuna dair
İnan Kalra •
25 Ağustos 2025
Yapay zekadaki baskın zihniyet bulut önce oldu: geniş hesaplama kaynakları, her zaman açık bağlantı ve merkezi kontrol. Ancak gittikçe daha fazla teknoloji uzmanları, AI’nın geleceğinin buluta bağlı olup olmayacağını yeniden düşünmektedir.
Ayrıca bakınız: Ondemand Web Semineri | Cortex XSIAM3.0: #1 AI güdümlü SECOPS platformu
Bilgi Güvenliği Medya Grubu ile yapılan bir röportajda, Edgerunner AI’daki kurucu ortağı ve COO, AI’nın tartışmalı, düşük bağlantılı ortamlarda konuşlandırılmasının zorluklarını ve Edge’in ilk istihbaratının kritik talepleri karşılamak için nasıl tasarlandığını tartıştı.
Edgerunner’ı kurmadan önce Malkerson, Stabilite AI ve Amazon Web Hizmetlerinde liderlik rolleri üstlendi ve kurumsal satışlar, AI altyapısı ve hükümet katılımı konusunda derin uzmanlık getirdi.
Düzenlenen alıntılar aşağıdakileri takip edin:
Edgerunner, tamamen kenarda çalışan üretken yapay zeka araçları inşa ediyor, bu da AI’ya hakim olan ilk bulut zihniyetiyle keskin bir tezat oluşturuyor. Bu kontrarik yolu izlemeye karar verdiğinizde hangi temel sorunu çözmeye çalışıyordunuz?
Edgerunner’a başladığımızda, AI için inşa edildiği ortamlar ile en acilen ihtiyaç duyulan ortamlar arasında temel bir kopukluk gördük. Savaşçılar, ilk müdahale ekipleri ve kritik operatörler genellikle veri gizliliği, veri güvenliği veya operasyonel güvenlik riskleri nedeniyle buluta hassas verilerin zor veya güvensiz olduğu düşük bağlantı veya tartışmalı ortamlarda çalışırlar. Çoğu AI uygulamasına pişirilen “her zaman online” veya “her zaman bağlı” varsayım, birçok kritik kullanım durumu için işe yaramaz.
Müşterilere verilerini bulutta AI’ya getirmeleri gerektiğini söylemek yerine, AI’yı oluşturulduğu veya ikamet ettiği verilere, yerel olarak şirket içi veya kenarda getirmeye karar verdik. İstihbarat getirerek modeli çevirerek, kendi kendine yeten, güvenli ve buluta sıfır bağımlılıkla çalışmaya hazır hale getirdik. Bu sadece gecikme açısından bir performans avantajı değil, savunma ve hassas kullanım durumlarında bir gereklilik.
Savunma kullanım durumlarının katı talepleri altında Edge modelleri için veri doğrulama, büyütme ve özellik mühendisliği nasıl ele alıyorsunuz?
Doktrin, tarih, politika, kullanıcı kılavuzları ve diğer ilgili veriler dahil olmak üzere 30B jeton askeri veri veri kümesi oluşturduk. Bu, ürünümüz için ince ayar yaptığımız ve optimize ettiğimiz askeri özel LLM’lerimizin tabanını oluşturuyor. Daha sonra askeri meslek uzmanlığı, MOS veya Hava Kuvvetleri uzmanlık kodu, AFSC, lojistik, operasyonlar, bakım, siber güvenlik ve savaş ilacı gibi rol ve misyona dayalı olarak belirli kullanıcılar için ürüne etkin bir şekilde eklenti olan spesifik adaptörler oluşturuyoruz. “Görev alakalı” verilerin çevreleri veya kullanım durumları için tam olarak nasıl göründüğünü tanımlamak için doğrudan operatörlerle ve son kullanıcılarla çalışarak başlıyoruz. Oradan, güvenilir çevreyi asla terk etmeyecek şekilde güvenli, kapalı sistemler içinde verileri toplamaya ve doğrulamaya odaklanıyoruz. Bazen ders kitabı cevabı en iyi gerçek dünyadaki cevap değildir. Bu, son kullanıcılarla birlikte, verdiğimiz her özelliğin ve yanıt verdiğimiz yanıtın görev başarısına doğrudan bir bağlantısı olduğunu sağlamak için işbirlikçi bir çabadır.
Bir XTech AI Grand Challenge finalisti olarak tanınmayı ne kazandı ve mevcut Savunma Bakanlığı katılımlarınızı nasıl şekillendiriyor?
XTech AI Grand Challenge, AI’nın operasyonel kısıtlı ortamlarda nasıl çalıştığını temelden değiştirebilecek çözümler arıyordu. Ölçekli AI gibi pahalı sistemler için etkili bir şekilde daha güvenli ve uygun maliyetli bir yedek olan, veri kümesi küratörünü ölçekte otomatikleştiren AI destekli bir platform olan Evelyn adlı bir slayt güverte değil, bir çalışma sistemi getirdik. Evelyn, ilgili nesneleri otomatik olarak tanımlar, sınıflandırır ve etiketler, manuel veri kümesi oluşturma ve doğrulama yükünü azaltır. Bu, drone görüntülerinin ve diğer veri beslemelerinin veri kümesi oluşturma için manuel olarak gözden geçirilmesi ve etiketlenmesi gereken orduda büyük bir sorundur. Bu gerçek dünyaya hazır olmanın hakimlerle yankılanması.
İşletmeler AI için buluta çok güveniyor mu ve bu modelde hangi kör noktaları görüyorsunuz?
Kesinlikle. Bulut inanılmaz bir yeniliği yönlendirdi, ancak AI’yi dağıtmayı nasıl düşündüğümüz konusunda bir monokültür yarattı. Tüm yığınınız merkezi hesaplama ve sürekli bağlantıya bağlı olduğunda, kesintilere, gecikmeye, bant genişliği kısıtlamalarına ve savunma senaryolarında aktif düşman bozulmasına karşı doğal olarak savunmasızsınız. Kör nokta, bu kırılganlığın başarısız olana kadar görünmez olması ve o zamana kadar bu başarısızlığın maliyetinin muazzam olabileceğidir. İlk önce AI’nın sadece bir savunma sektörü niş olmadığını, her işletmenin düşünmesi gereken bir esneklik modeli olduğunu kanıtlıyoruz.
Savunma sektörü genellikle siber güvenlikte ‘sıfır güven’ hakkında konuşuyor. AI’da benzer bir şey hedeflememeli miyiz?
Bence tam olarak gitmemiz gereken yer burası. Platformumuzla, sadece internet ve ağdan tamamen kopmakla kalmıyor, saldırı yüzeyini azaltırken veri güvenliğini ve gizliliğini artırıyoruz, aynı zamanda modelin gerçek çıktılarının nasıl oluşturulduğuna dair görünürlüğünüz var. Akıl yürütmeyi denetleyebilirsiniz ve modelin neler yapabileceği ve yapamayacağı konusunda sıkı korkulukları uygulayabilirsiniz. Kenarda modelleri çalıştırmak bunu çok daha kolay hale getiriyor. Bulutta belirli önyargılara sahip olabilen bir siyah kutu API’sına güvenmiyorsunuz, bunun yerine veri alımından karar almaya kadar tam yığını anlıyorsunuz. Bu kontrol düzeyi hem güvenlik hem de hesap verebilirlik için gereklidir.
Yapay zekanın ticari ve askeri kullanımı arasındaki çizgi hızlı bir şekilde bulanıklaşıyor. Bu alanda faaliyet gösteren bir şirket olarak, teknolojinizin çift kullanımlı doğasında sorumlu bir şekilde nasıl geziniyorsunuz?
Kendimizi çift kullanımlı bir savunma teknolojisi şirketi olarak görüyoruz ve aynı zamanda kurumsal müşterilerimiz var. İkili kullanım aslında ordu için daha iyi ürünler oluşturmamıza yardımcı olur, çünkü ürünlerimiz ticari müşteriler ve ortaklar tarafından test edilir ve onaylanır. Aslında, DOD özellikle ticari sektör müşterilerine sahip olmanın faydalarını da anladıkları için ticari hazırlık veya COTS, yazılım satın almayı tercih ediyor. Öncelikle DoD’ye odaklansak da, hizmet etmek için çok büyük ve karmaşık bir pazar olsa da, ticari sektör ortaklıklarımızı geliştirmeye devam edeceğiz. Çok uzun zamandır, savaşçıya kurumsal müşteriler için çıtayı karşılamayacak daha kötü teknoloji verildi, bunu değiştiriyoruz.