BAŞARI HİKAYESİ: ARTGE VE KURUCUSU GÜLHAN ERTÜRK AKGÜL – Dr. İlhami PEKTAŞ

ARTGE Teknoloji, Türkiye’nin teknoloji üreten start-up şirketlerinden biri. Düşük çözünürlükteki görüntüleri işleyebilen özel bir ürün geliştirdiler. KOSGEB’den aldıkları destekle ürünü ticarileştirerek Türkiye’nin ilk yerli ve milli yüz tanıma sistemini bankacılık ve savunma sanayine kazandırdılar. FaceCapt adını verdikleri ürünü kısa sürede Türkiye’nin en büyük bankalarına ve kuruluşlarına satmayı başardılar.

İTÜ mezuniyeti sonrası “Proje Mühendisi” olarak Almanya’da aldığı endüstriyel otomasyon ve kontrol sistemleri eğitimleri ile Gestra A.G.’de olarak çalışma hayatına başlayarak, sonrasında bilişim sektöründe network, haberleşme, entegrasyon alanlarında Biltam, Bilka ve Siemens A.G.’de “Kurumsal Satış-İş Geliştirme-Yönetim” kademelerinde çalışmıştır. Daha sonra 2013 yılında kurumsal çalışma hayatından ayrılarak “görüntü işleme, bilgisayarlı görü, yapay zeka-makine öğrenmesi” konularında ürün ve çözümler geliştirmek üzere “yeni nesil teknoloji girişimcisi” olmuştur. Ekim 2018’de “TC Ticaret Bakanlığı” himayesinde TİM ve TEB tarafından düzenlenen “Türkiye’nin Girişimcileri” ödül töreninde “Türkiye’nin En Başarılı Kadın Girişimcisi” olarak seçilmiştir.

Gülhan Ertürk Akgül ve Eşi Tansel Akgül FaceCapt Yüz Tanıma Sistemi kuruluş aşamasını şöyle anlatıyor.

Yüz tanıma teknolojisi için hangi ihtiyaçtan yola çıktınız?

Tansel Akgül: Bir ihtiyaçtan değil tamamen meraktan ortaya çıktı. 1999 yılıydı, şirket ve bankalara çağrı merkezi teknolojisi üretip sattığımız bir dönemdi. Ümraniye’deki ofisten dışarı bakarken geçen insan yoğunluğunu takip ettim. Sonra sokaktan geçen insanları bir kameraya kaydedip görüntüleri bilgisayara aktarmaya başladım. Bu verilerde ilgimi insan yüzleri çekti. Bir süre sonra çok sayıda insan yüzünden oluşan bir veri tabanım oluştu. İnanılmaz bir şeydi, etrafımdakilerle bu görüntüler üzerine konuşarak, nasıl işlenebileceği üzerine kafa yorduk.

Yurtdışında yüzü yakalayıp bulan teknoloji örnekleri vardı. Benzer bir ara yüz yazdım. Başlarda benim için bir hobiydi. Web motoruna kaydedip, cep telefonuna aktarıp çevremdekilere gösteriyordum. Bunu gören ağabeyim Prof. Tayfun Tansel çok etkilendi ve buradan “KOSGEB projesi çıkar” dedi. Yıl 2012’ydi ve terör eylemlerinin olduğu dönemlerdi. Böyle projeler konuşulmaya başlanmıştı. Ürünü proje haline getirip KOSGEB’e götürmek üzere çalışmalara başladık. Yüksek çözünürlükte görüntülerin işlenerek yapılan örnekler az da olsa vardı. Ama düşük çözünürlükteki görüntülerden yiiz tanıma sistemi henüz dünyada yoktu. Biz benzinci, mağaza, işyeri ve sokaktaki kameralardan topladığımız görüntülerle teknolojiyi üretip FaceCapt adlı ürünümüzü oluşturduk. KOSGEB desteğine başvurduk. İlk olarak 50 bin TL gibi bir kuruluş sermayesiyle işe başladık. Yapay zekayı kullanmaya başlayınca verileri daha iyi ve hızlı işlemeye başladık. Tüm dünyada olduğu gibi yapay zeka bizim işimizde de kırılma noktası oluşturdu.

Gülhan Ertürk Akgül, 2013 yılında KOSGEB Ar-Ge İnovasyon proje desteğiyle kurduğu ArtGe Teknoloji bünyesinde geliştirdiği “FaceCapt” yüz tanıma platformuyla Türkiye’de derin teknoloji alanında en önemli başarı hikayelerinden birine imza attı. Gülhan Ertürk Akgül, eşi Tansel Akgül ve akademisyen Tayfun Akgül ile ortaklık kurarak İTÜ ARI Teknokent bünyesinde ArtGe’yi en başarılı şirketlerden biri olarak uluslararası tanınır hale getirdi. Şirket, dünya genelinde tam olarak çözülememiş karmaşık biyometrik problemleri çözmeyi hedefledi.

Şirketin amiral gemisi olan FaceCapt Yüz Tanıma Sistemi, derin öğrenme ve yapay zeka altyapısına sahip %100 yerli ve milli bir biyometrik platform olup stadyumlar, havalimanları, OSB’ler ve enerji santralleri gibi kalabalık alanların güvenliğinde; ayrıca savunma sanayii ve bankacılık sektöründeki dev projelerde başarıyla kullanılmaktadır.

Gülhan Ertürk Akgül: Ben, eşim Tansel bey ve onun ağabeyi Elektronik Fakültesi’nde Prof. Dr. Tayfun Akgül hoca ile beraber böyle bir girişimde bulunduk. Tansel beyin bir yazılım şirketi vardı ve burada ürün geliştiriyordu. Yüz tanıma sistemlerinin yazılımlarına o zaman başlamıştı. Tayfun hocanın konusu da sinyal işlemeydi. Buradan ortak bir proje hazırlama düşüncesine geldik. Bu arada KOSGEB desteklerinin de farkına vardık. Akademisyenler, üniversitelerden izin alarak teknoloji geliştirme bölgelerinde şirket kurabiliyor veya şirkete ortak olabiliyor. Bu eskiden yapılamıyordu. Bir proje hazırladık ve KOSGEB’e başvurduk. O projeye destek aldık ve şirketimizi kurduk. 24 aylık projeyi yürüttük ve başarılı bir şekilde tamamladık.

ArtGe şirketinin çalışma konusunu bize anlatır mısınız?

Gülhan Ertürk Akgül: Yurtdışında bir takım firmalar yüz tanıma, geçiş kontrolleri çalışmaları yapıyordu. Yüz tanıma o dönemlerde klasik algoritmaların kullanıldığı çalışmalardı. Bizim çalışma alanımızın ise başlangıçta düşük çözünürlüklü görüntüler olmasına karar verdik. Çok düşük çözünürlüklü görüntülerden yüz tanımanın yapılmasıydı. KOSGEB’e verdiğimiz projenin aslı buydu. Temel konu yüz tanıma, görüntü işleme ve bunlarla ilgili görüntü tanıma gibi konular olunca aslında buradaki düşük çözünürlüklü problemini çözmeyi hedefledik. Klasik yöntemleri kullanarak zaman içinde bunu çözdük.

Düşük çözünürlüklü görüntüleri işlem yapmak için yeterli hale mi getiriyorsunuz?

Gülhan Ertürk Akgül: Hedef şuydu. Diyelim ki ortamda birçok kamera var. Bu kameraların verilerini işliyorsunuz. Bir kameranın verisini saklamanız çok büyük yer istiyor. Sunucuda, storageda, serverda çok büyük alanlar kaplıyorsunuz. Onları izlemeniz gerektiğinde saatlerce uğraşmanız gerekiyor. Görüntü ayıklamanız ve sonuca ulaşmanız gerekiyor. Genelde Mobese ya da açık ortam kameralarının çoğunda görüntüler çok kaliteli olmaz. Düşük çözünürlüklüdür. Piksel olarak konuştuğumuzda 50’ye 50 gibi, hatta daha da aşağısı olabilir.

Hareketli videolarda gözler flu ise o yüzü tamına başarısı yoktur. Ancak, benzerlik, çakıştırma oranı vardır. Biz terminoloji olarak onları kullanıyoruz. Hedefimiz şuydu. Biz böyle bir ürün çıkaralım, globalde çözülmüş olan yakından tanımaların tamamlayıcısı olsun. KOSGEB projesine ilk başladığımızda biz bir çözüm platformu kurmayı tarif etmiştik. Teknoloji olarak da masaüstü çözüm mimarisinde çalışabilir, ölçeklenebilir, tüm Türkiye’yi yönetebileceğimiz ve bütün kameraları birbirine bağlayabileceğimiz, merkezden yönetilecek nitelikte olacak. Sonuçta, bütün kameralardan elde edilen görüntüler işlenebilecek. Hedef, bu görüntülerin anlamlandırılması içerisinde, eğer siz bir şüpheli arıyorsanız şüphelinin tespiti, eğer bir olay söz konusu ise o olayın daha önceden kaydedilmiş offline görüntülerden veya canlı real time görüntülerden tespiti. Ya da geliştirilen ürünlerin farklı amaçlarla kullanılması. Mesela bina giriş çıkışlarında kartlar ortadan kalkıyor. Biz buradaki kapı girişinde yüz tanıma ile içeriye giriyoruz.

ATM’lere ilişkin çalışmalarda nasıl oluyor?

Gülhan Ertürk Akgül: Bankacılık sistemine bakacak olursak. Şu anda Türkiye’nin en büyük bankalarından bir tanesiyle biz Fintek uygulaması olarak tescillenmiş durumdayız. Onların geliştirdiği bir yerli ATM sistemi var. Müşteriler ATM’ye girerken iki aşamalı güvenlik sisteminden geçiyor. Yüz tanıma ile kendisini tanıtacak ve avuç içini taratarak işlem yapabilecek. Kart, şifre ve bunlarla ilgili bütün problemler ortadan kalkıyor. ATM sizi yüzünüzden tanıyacak ve sonra her türlü işlemi yapabileceksiniz. Şu anda Türkiye’de ve hatta Avrupa ve yakın Asya’daki ilk yüz tanıma ile ATM’ye giriş projesidir bu proje.

Projenin bütününe baktığımızda siz bir görüntü network sistemi mi kuruyorsunuz?

Gülhan Ertürk Akgül: Bizim KOSGEB projesindeki amacımız verilerin anlamlandırılması, düşük çözünürlüklü görüntülerden yüz tanıması idi. Bu bitince bir TEYDEP projesi hazırladık. O da bu geliştirilen ürünün iyileştirilmesi ve ölçeklenebilir mimariye geçişi hakkındaydı. Ölçeklenebilir mimariden kastımız, ürünün her aşamada yani mobilde, bina giriş çıkışlarında, bulut sistemi üzerinde çalışması ve yönetilebilir olmasıdır. Bunu tek bir lokasyona ya da çoklu lokasyona kurabilirsiniz. Bir network projesinden bahsediyoruz. Bu network projesi üzerinde çalışan temel uygulama. Biz bunu başardık.

Artge’de yaptığınız ürünlerin benzeri çalışma yapan başka şirketler de var mı?

Gülhan Ertürk Akgül: Rakiplerimiz de çıkmaya başladı. Birçok firma yurt dışından benzer ürünlerin temsilciliğini alıp getiriyorlar Türkiye’ye. Onu burada Türkçeleştirip yeni bir ürünmüş gibi müşterilere sunmaya çalışıyorlar. Halbuki biz burada tamamen, her kodu, algoritması kendi emeğimizle geliştirilmiş, yüzde 100 yerli, hatta milli dediğimiz bir ürün geliştiriyoruz. Buna da bir marka adı verdik. Facecapt yüz tanıma sistemi dedik. Bu bir platform. Temel yapısı çok sağlam. Nihai algoritma olarak da son 2-2.5 senedir biz derin öğrenme kısmına geçtik. Sektörde bu yapay zeka olarak biliniyor. Biz yapay zeka adını çok kullanmıyoruz çünkü insanlar yapay zeka deyince daha çok robotik teknolojiyi algılıyorlar. Halbuki değil. Ona, akıllandırılmış insansı robot demek daha iyi. Yapay zekadan kastım tam olarak derin öğrenme. İstatistiksel öğrenme, makine öğrenmesi gibi metodlarla, şu anda ‘state of the art’ diyebileceğim dünyanın en iyi algoritmasının aynısı, belki de daha iyisi haline gelmiş durumdayız. Onlarla rekabet edebiliriz. Eşleştirme ve test değerlerimizi karşılaştırdığımızda beraber gittiğimizi görüyoruz. Bizim Ar-Ge ekibimizin burada ortaya koyduğu ürün dünya ile rekabet edebilir durumda.

Ürününüz ticarileşerek satış aşamasına geçti değil mi?

Gülhan Ertürk Akgül: Evet, o aşamaya geçtik. Burada şunu da söyleyebilirim. Algoritmalar ile çalışırken büyük veri kullanmak zorundayız. Çünkü kamera verilerinin hepsi çok büyük. O kadar çok sensör verisi topladık ki. Bunu bir şekilde ölçekli bir yapıda tutmanız ve daha sonra onlara ulaşabilmeniz gerekli. Kamera verilerini örneğin bir hafta veya bir ay saklayabiliyorsunuz. Peki onları saklayabileceğimiz yerdeki maliyet nasıl karşılanacak? Terabaytlar seviyesinde müthiş büyük yatırımlar gerekiyor. Büyük kurumlar belki bunu karşılayabiliyor ama küçük kurumlar ne yapacak. Dolayısıyla o veriler bir süre sonra siliniyor. O veriye ulaşmak gerektiğinde bakıyorsunuz ki veriler yok.

Biz o verileri alıyoruz, video verilerinin içindeki hareketli insanların sadece yüzlerini alıp veritabanına o şekilde kaydediyoruz. Bu da 100 megabaytlık bir verinin 3-4 kilobayta düşürülmesi anlamına geliyor. Burada ciddi bir tasarruf var. Ayrıca işletim sistemlerinden, veritabanlarından ve kameralardan bağımsız bir biçimde çalışıyoruz. Çok kaliteli çekim yapan bir kamera da olabilir, 100 dolarlık bir web kamerası da olabilir. Mobil telefon veya tablet kamerası da olabilir. Aklınıza gelebilecek her türlü kameradan gelecek veriyi işleyebiliyoruz şu anda Aselsan ve Havelsan’ın partneriyiz. Buradaki en önemli konu, ürünümüzün yüzde 100 yerli ve milli bir ürün olması.

Yüz tanıma teknolojisi için hangi ihtiyaçtan yola çıktınız?

“Bir ihtiyaçtan değil tamamen meraktan ortaya çıktı. 1999 yılıydı, şirket ve bankalara çağrı merkezi teknolojisi üretip sattığımız bir dönemdi. Ümraniye’deki ofisimden dışarı bakarken geçen insan yoğunluğunu takip ettim. Sonra sokaktan geçen insanları bir kameraya kaydedip görüntüleri bilgisayara aktarmaya başladım. Bu verilerde ilgimi insan yüzleri çekti.

Bir süre sonra çok sayıda insan yüzünden oluşan bir veri tabanım oluştu. İnanılmaz bir şeydi, etrafımdakilerle bu görüntüler üzerine konuşarak, nasıl işlenebileceği üzerine kafa yordum.