Enerjide Sentetik Veri: Veri Gizliliği ile Yapay Zekâ Arasında Köprü

Akademisyen Dr. Ezgi Avcı

Enerji sektörü, tarihinin en büyük dönüşümünü dijitalleşme aracılığıyla yaşarken; bu dönüşümün kalbinde veri yer almaktadır. Ancak dijitalleşmenin getirdiği fırsatlarla birlikte büyüyen bir gerilim de bulunmaktadır: veri gizliliği ile veriye dayalı yapay zekâ uygulamaları arasındaki kırılgan denge. Yapay zekâ modellerinin başarısı, veriyle beslendikleri ölçüde artmaktadır. Ancak gerçek verilerin paylaşımı; düzenleyici kısıtlar, rekabet kaygıları ve mahremiyet sebepleriyle her zaman mümkün değildir. İşte tam bu noktada çözüm; sentetik veridir.

Sentetik Veri Nedir?

Sentetik veri, gerçek veri setlerine benzer yapıda ve istatistiksel özellikte yapay olarak üretilmiş veri anlamına gelmektedir. Gerçek dünyadan toplanmış veriler temel alınarak geliştirilen algoritmalar aracılığıyla oluşturulur. Ama bu veriler birebir kopya değildir; benzerdir ama gerçek kişilere veya olaylara doğrudan karşılık gelmez. Bu nedenle:

• Veri paylaşımı riski taşımadan kullanılabilir,

• Gerçek veri kadar işlevseldir,

• Ve en önemlisi, yapay zekâ modellerini eğitmek için idealdir.

Enerji, finans ve savunma gibi veri güvenliğinin kritik olduğu sektörlerde sentetik veriye ilgi giderek artmaktadır.

Enerji Sektöründe Veri Paylaşımı Neden Zordur?

Enerji şirketlerinin elinde OSOS, SCADA, arıza kayıtları, tüketici alışkanlıkları, hava durumu, üretim-tüketim dengesi, çağrı merkezi verileri gibi çok katmanlı ve zengin veri setleri bulunmaktadır. Fakat bu verilerin şirket dışına çıkarılması ya da başka bir kurumla paylaşılması çoğu zaman mümkün değildir. Başlıca nedenler:

• Ticari gizlilik: Piyasa stratejileri, yük profilleri, talep tahminleri şirketlerin rekabet avantajı.

• Veri güvenliği: Özellikle SCADA gibi sistemlerdeki veriler siber güvenlik riski taşıması.

• KVKK ve regülasyon: Tüketiciye ait verilerin paylaşımının hukuki açıdan ciddi riskler barındırması.

• İç yapılar: Enerji şirketlerinin çoğunda hâlâ silo tipi veri yönetimi bulunması, yani verilerin departmanlar arasında bile zor paylaşılıyor olması.

Bu durum ise büyük veriyle çalışması gereken yapay zekâ modellerinin veri açlığı çekmesine neden olmaktadır.

Sentetik Veri Bu Sorunu Nasıl Aşar?

Sentetik veri, bu kısıtları aşmak üzere geliştirilen stratejik bir yaklaşımdır. Gerçek veriyle aynı istatistiksel yapıya sahip, ancak bireysel ve kurumsal mahremiyet içermeyen yapay veri kümeleri üreterek; verinin ifşasını engellerken, yapay zekâ ve veri analitiği sistemlerinin güvenli, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir şekilde geliştirilmesini sağlar. Bu sayede kurumlar, hem yasal uyumu gözetebilmekte hem de yüksek doğrulukta modeller geliştirerek rekabet avantajı elde edebilmektedir.

Sentetik Veri: Gerçek Verinin Tamamlayıcısı

Sentetik veri, hiçbir zaman gerçek verinin birebir ikamesi olarak değerlendirilmemelidir. Aksine, birçok durumda onun tamamlayıcısı, işlevsel destekçisi ve özellikle hassas veri kullanımında koruyucu alternatifi olarak konumlanmaktadır. Gerçek verinin yetersiz, kısıtlı ya da paylaşımı riskli olduğu senaryolarda, sentetik veri; yapay zekâ tabanlı sistemler için stratejik bir çözüm sunmaktadır.

Sentetik verinin sunduğu avantajlara dair örnek uygulama alanları şunlardır:

• Gerçek veri yetersizse: Eğitim veri seti hacmi küçükse, sentetik veri kullanılarak örneklem büyütülür ve modelin genelleme kapasitesi artırılır.

• Mahremiyet korunmalıysa: Kişisel veya kurumsal veri ifşasının söz konusu olduğu durumlarda, bu verilerin anonimleştirilmiş sentetik ikizleriyle çalışılarak regülasyonlara tam uyum sağlanır.

• Model dayanıklılığı test edilecekse: Gerçek dünyada nadiren rastlanan ama kritik öneme sahip sıra dışı olaylar (aşırı yük, ani talep sıçraması, iklim kaynaklı kesinti vb.) sentetik olarak simüle edilerek yapay zekâ sistemlerinin stres testleri gerçekleştirilir.

Yapay Zeka ve Sentetik Veri:

Yapay zeka modelleri çok miktarda, çeşitli ve temsili veriye ihtiyaç duyar. Bu gereksinimlerin hepsi gerçek veride her zaman karşılanamayabilir:

Sonuç olarak; sentetik veri, yapay zekâ modellerinin sadece çalışmasını değil, adil, etik ve esnek çalışmasını da sağlamaktadır.

Dünyada Örnek Uygulama Alanları

• Siemens Energy: Türbin arıza tahminlerinde sentetik sensör verileriyle model eğitimleri.

• UK National Grid: Şebeke yük profili tahmininde sentetik tüketim verileri kullanımı.

• NREL (ABD): Güneş ve rüzgâr üretim modelleri için sahte hava durumu ve üretim senaryoları oluşturma.

• EPRI: SCADA güvenlik testlerinde gerçek veriye benzeyen ama hassas olmayan veriler üretimi.

Sonuç

Enerji sektöründe veri erişiminin kısıtlı olduğu durumlarda, bu engeli aşmak için etik, güvenli ve üretken veri çözümlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu bağlamda sentetik veri; yalnızca yapay zekâ sistemlerinin gelişimini desteklemekle kalmaz, aynı zamanda veri mahremiyetinin korunmasını, regülasyonlara uyumun sağlanmasını, kurumlar arası iş birliğinin kolaylaştırılmasını ve inovatif uygulamaların önünün açılmasını mümkün kılar. Veri gizliliği ile yapay zekâ uygulamaları arasındaki dengenin sürdürülebilir biçimde kurulabilmesi için, bu iki alan arasında köprü görevi görecek yapı taşlarından biri sentetik veri yaklaşımıdır. Geleceğin enerji altyapıları, yalnızca dijital değil, aynı zamanda veri yönetişimi açısından da akıllı olmak zorundadır — ve bu yolculukta sentetik veri stratejik bir araç haline gelmektedir.