Para Kazandıracak Teknoloji Odaklı 3 Adet İş Fikri

Teknolojik iş fikirleri

Teknoloji odaklı 3 adet iş fikri geleceğin yatırım alanları bakımından en önde geliyor. Firmalar arge projelerine ayırdıkları yatırımlarla insanların hayatını kolaylaştıran teknolojik ürünler geliştirmekte yarışıyor.

Girişimciler bu teknolojik ürünlerden çıkacak iş modellerini değerlendirip para kazanmak için değerlendirebilir.

Elektrikli otomobil, uçan araç, otonom taşıt ye paylaşım uygulamaları…

İşte, bu dört başlık geleceğin araç trafiğindeki yeni dönemin ipuçlarını ve bileşenlerini oluşturuyorlar…

ÖNÜMÜZDEKİ yıllarda ileri teknolojili ulaşım araçları ve yöntemlerinde bizi büyük değişiklikler bekliyor. Kara trafiğini “fosil yakıtlı araba” merkezinden çıkaracak bu yeni dönem, henüz başlamadan kıyasıya bir yarışa sahne oluyor. Otomotiv sektörünü de önemli ölçüde ilgilendiren bu yarışın büyük oyuncuları, elektrikli hava ve kara araçları projelerini en kısa zamanda devreye sokarak bu yeni trendin öncüsü olmanın peşinde. Bu noktada herkesin sorduğu üç soru var: Elektrikli araç pazarında hangi markalar egemen olacak? Uçan araçları ilk kim ve nerede faaliyete geçirecek? Araç kiralama (yolculuk paylaşımı/ride-sharing) uygulamalarında kim, hangi hamleleri yaparak öne geçecek?

Ocak ayının ikinci haftasında düzenlenen, dünyanın en büyük tüketici elektronikleri fuarı olan CES Las Vegas’ta bu yarışın çok yakında meyvelerini vermeye başlayacağım gözlemleyebildik. Bu yılki fuarda daha önceki yıllarda otonom araçlara olan olağanüstü ilginin yerini, yoğun nüfusu olan metropollerdeki kara trafiğini çözmeye dönük elektrikli araçlara bıraktığı yorumlan yapıldı. Bu yoruma neden olan pek çok somut örnek vardı.

Yolculuk paylaşımı uygulaması Uber’in kullanmayı düşündüğü Bell Helicoptefın Bell Nexus isimli hibrit-elektrikli aracı, CES’in en ihtişamlı prototipiydi diyebiliriz. Şimdiye kadar onlarca firma prototiplerini illüstrasyonlarla tanıtırken, Bell bir adım öne geçerek önümüzdeki yıllarda insanları en yakın pistten alarak dakikalar içinde istediği yere bırakacak hava taksisini binlerce katılımcının beğenisine sundu.

Kara Trafiğine Çözüm

Bell’in tasarladığı bu dikey kalkıp inen aracın (Vertical take-off-and-landing/VTOL) Uber tarafından 2020 yılının ortalarında faaliyete geçirilmesi planlanıyor. Uber, saatte 214-321 km hız yapabilen bu araçlardan oluşan filosunun başta Los Angeles olmak üzere pek çok metropoldeki trafik sorununu çözcccğini söylüyor. Ancak VTOL’ler Uber’in kara araçlarında olduğu gibi çağırdığınız yere iniş yapamayacak. BelPin Stratejik İletişim Bölümü Başkan Yardımcısı Robert Hastings, bir uygulama kullanarak VTOL’nin iniş yapabileceği en uygun pist veya alanda randevulaşılacağım söylüyor. Hastings, söz gelimi Dallas-Forth Worth Havalimanından kent merkezine varış için gereken 1,5 saatlik sürüş zamanının, Bell Nexus ile 8 dakikaya ineceğini söylüyor.

CES’te sunuma çıkarılan bu araç beş yolcu kapasitesine sahip. Ancak 10 kişiye kadar olan VTOL’ların da bulunacağını belirten Hastings, aslen VTOL’un pilotsuz tasarlandığını, ancak sonradan bir pilot kabininin de eklendiğini söylüyor. Otonom araç konusunun sadece karada değil, havadaki güvenlik açısından bir sorun yaratabileceği tartışılırken, kent merkezlerinde trafiği çözmek için başta Uber gibi yolcu paylaşım şirketleri, kent içinde kullanılabilecek elektrikli araçlara yönelmiş durumda.

Harley Davidson’ın elektrikli modeli LiveWire’ı CES’te görücüye çıkarması, kent içindeki ulaşım yöntemlerine iyi bir yatırım olarak yorumlanırken, yolcu paylaşım uygulamalarının bu elektrikli araçlarla işbirliğine gideceğine kesin gözüyle bakılıyor. Bu nedenle pek çok marka CES’te elektrikli motor, bisiklet ve scooter’ını tanıttı. Bunlar arasında Novus, Bird Rides, Lime, Swagtron, Yamaha yer alıyor. Bu markalar ve daha onlarcası, kiralama uygulamalarıyla işbirliğine giderek kent yaşamının daha da büyük bir parçası olmayı hedefliyor.

Rahim kanserini tahmin eden algoritma

ABD’de bir grup uzmanın Kosta Rika’dan alınan 60 bin görüntüyle eğittiği algoritma, rahim kanserini henüz oluşmadan tahmin edebiliyor. Bu tahmini, geleneksel görüntüleme yöntemlerinden veya uzman doktorlardan çok daha iyi yapan algoritma, ileri teknolojiyle çekilmeyen görüntüleri kullanarak eğitilmiş. Journal of National Cancer Institute isimli tıp dergisinde de yayınlanan çalışmaya göre, “otomatik görsel değerlendirme” ismi verilen bu yapay zeka yöntemi, kansere neden olabilecek hücreleri yüzde 91 oranında başarıyla tespit edebilmiş. Bir doktor kanserli hücreyi yüzde 69 oranında başarıyla tespit edebilirken, Pap smir testi gibi bilindik bir yöntem yüzde 71 oranında başarı elde edebiliyor.

Çalışmanın sonuçlarını kaleme alan, ABD Ulusal Kanser Enstitüsü’nün kanser epidemolojisi ve genetiği bölümü doktorlarından Mark Schiffman, “Bu algoritma insanlardan, benden daha iyi sonuçlar çıkarıyor” diye konuşmuş.

Amaçlarının bu teknolojiyi önümüzdeki 3-5 yıl aralığında dünya çapında kullanılmasını sağlamak olduğunu belirten Schiffman, bu teknolojinin patentini kasten almadıklarını, çünkü fiyatı düşük tutarak mümkün olduğunca çok kadına ulaşmak istediklerini söylüyor. 35 yıldır rahim kanseri üzerinde araştırmalar yapan Schiffman, rahim kanserinin daha çok düşük gelirli, fakir ülkelerde görüldüğünü hatırlatıyor. Dünya Sağlık Örgütü’ne göre rahim kanseri kadınlarda en sık görülen dördüncü kanser türü ve geçen yıl yaklaşık 570 bin yeni vaka görüldü.

10 yıl önce, 10 yıl sonra

#10YearChallenge etiketli fotoğraf paylaşma

İki haftadır Facebook, Instagram ve Twitter’da devam eden #10YearChallenge etiketli fotoğraf paylaşma çılgınlığından ne kadar haberdar oldunuz bilmiyorum ama milyonlarca insan 10 yıl önce ve şu anki fotoğraflarını mobil uygulamalarla yan yana getirerek bu sosyal medya platformlarında paylaştı. Bazıları fotoğrafların nerede çekilmiş olduğu ya da o fotoğraf karesinde yer alan diğer detayları da belirterek bu online akıma katıldı.

ABD’deki bazı teknoloji uzmanları ise bu akımın o kadar da masum olmadığı görüşünde. “Bu masum fotoğraf paylaşımında, insanların 10 yılda nasıl yaş aldıklarını arkadaşları ve tüm dünyayla paylaşmasında nasıl bir zarar olabilir?” diye düşünebilirsiniz. Teknoloji uzmanlarının kaygılarının altındaki neden şu: Makine öğrenmesi yüz tanıma teknolojisinin temelini oluşturuyor.

Makine öğrenmesi algoritmaları online verilerle eğitiliyor. Özellikle de paylaşımlarınızdaki etiketleri kullanmanız, algoritmaların o fotoğraf içeriğine ilişkin sınıflandırma yapmasını ve kişi, mekan, nesneyi gösteren birden fazla fotoğraftan bir çıkarım yapmasını sağlıyor.

Sosyal medya kullananlar, bu platformlarda gezerken yaş alınca nasıl görüneceğinizi tahmin eden veya hangi ünlü tarihi karaktere benzediğinizi bir dakikada ortaya çıkaran uygulamaları görmüştür. ABD merkezli Wired başta olmak üzere bazı teknoloji siteleri, Facebook’un bu akım sayesinde algoritmalarını eğittiğini ileri sürüyor. Facebook’un sahibi olduğu Instagram’ın da daha önce yine aynı yöntemle algoritmalarını eğittiği iddia edilmişti.

Bu kez farklılık şu ki, #10YearChallenge etiketli bu masum sosyal akımı, Facebook‘un başlattığı ve amacıyla ilgili kullanıcıları bilgilendirmediği öne sürülüyor. Eleştirilerin merkezindeki Facebook’un, insanların kronoloji belirterek paylaştıkları fotoğraflarıyla ilgili detay vermesinden yararlanarak algoritmalarını yaşlanmayla ilgili karakteristik özellikler başta olmak üzere pek çok detayla ilgili eğittiği ve bu etiketli anlatımın algoritmaları daha üst seviyeye taşıdığı iddia ediliyor.