Kuantum Yapay Zekâ ve Kentsel Gelecek Quantum AI Urbanism Yaklaşımının Olanakları ve Sınırları
7 Haziran 2025 Cumartesi
Kuantum Yapay Zekâ ve Kentsel
1. Giriş
- yüzyılın şehirleri, sadece mekânsal değil aynı zamanda dijital ve bilişsel yapılardır. Smart city (akıllı şehir) uygulamaları bu dönüşümün bir parçası olsa da, klasik bilişim sistemleri artık yetersiz kalmaktadır (Yigitcanlar et al., 2025). Quantum AI Urbanism (Kuantum YZ Kentselcilik), kuantum hesaplamayı yapay zekâ ile birleştirerek bu sınırlamaları aşmayı hedefler. Bu yeni yaklaşım, şehir planlamasında çoklu veri katmanlarını eş zamanlı analiz ederek hem yönetişimde hem de kentsel hizmetlerde radikal bir dönüşüm vadetmektedir.
2. Teorik Arka Plan: Kuantum YZ ve Kentsel Paradigmalar
Kuantum AI, klasik bitlerin aksine birden fazla durumu aynı anda temsil edebilen qubit’leri kullanarak, karmaşık problemlerde yüksek işlem gücü sağlar (Ahmadi, 2023). Urban AI çalışmaları ise, kentsel verilerin analizine yapay zekâ uygulamalarını entegre etmektedir (Bibri et al., 2024). Quantum AI Urbanism bu iki alanı sentezleyerek yeni bir şehir modelini savunur: çok düzlemli, bağlamsal ve önleyici karar sistemlerine dayalı bir şehir.
3. Katmanlı Quantum AI Urbanism Çerçevesi
Yigitcanlar ve arkadaşları (2025), beş katmanlı bir model önermektedir:
- Altyapı Katmanı: Kuantum hesaplama altyapısı, IoT sistemleri ve siber-fiziksel ağların entegrasyonu.
- Zekâ Katmanı: Kuantum destekli makine öğrenimi algoritmalarıyla veri analizi ve tahmin sistemleri.
- Uygulama Katmanı: Ulaşım, çevre izleme, afet yönetimi gibi alanlara yönelik optimizasyon uygulamaları.
- Yönetişim ve Politika Katmanı: Etik çerçeveler, regülasyonlar ve kuantum güvenlik sistemleri (örn. QKD).
- İnsan Merkezli Katman: Dijital kapsayıcılık, şeffaflık ve yurttaş katılımı.
4. Uygulama Alanları
4.1. Kentsel Optimizasyon
Quantum annealing gibi teknikler, arazi kullanımı ve kaynak dağılımı gibi karar süreçlerinde çok boyutlu senaryoları eş zamanlı analiz edebilir (Ciacco et al., 2024).
4.2. Ulaşım ve Hareketlilik
QAOA algoritmaları ile rota optimizasyonunda %25 zaman ve %15 yakıt tasarrufu sağlanabileceği gösterilmiştir (Inoue et al., 2021).
4.3. Çevresel Sürdürülebilirlik
Kuantum destekli iklim modellemeleri, kentsel ısı adası etkisi ve hava kalitesi öngörülerinde doğruluk ve hız sağlar (Shukla, 2024).
4.4. Siber Güvenlik
Quantum Key Distribution (QKD) sayesinde veri güvenliği yeni bir seviyeye taşınmakta, akıllı şebekeler ve ulaşım sistemleri korunmaktadır (Chen et al., 2021).
DONANIM İHTİYAÇLARI (Yigitcanlar ve ark., 2025 modeline göre)
| Katman | İhtiyaç Duyulan Donanım | Açıklama |
|---|---|---|
| 1. Altyapı Katmanı | - Kuantum bilgisayar (annealing/QAOA için: D-Wave, gate-based için: IBM Q, IonQ) - IoT sensör ağı - 5G/6G ağ altyapısı - Yüksek bant genişlikli veri sunucuları |
Kuantum hesaplama ile klasik IoT/sensör sistemlerinin eşgüdümlü çalışabilmesi için hem fiziksel hem de bulut tabanlı altyapı gerekir. |
| 2. Zekâ Katmanı | - GPU/TPU kümeleri (veri ön-işleme ve klasik AI için) - Kuantum destekli ML işlemcileri (gate-based veya hybrid) - Qiskit, PennyLane gibi kuantum SDK'ları çalıştıracak CPU'lar |
Kuantum makine öğrenimi modellerini (VQC, QAOA, QSVM vb.) çalıştıracak hem klasik hem kuantum işlem birimleri gerekir. |
| 3. Uygulama Katmanı | - Dağıtık işlemciler (fog/edge) - Uygulama sunucuları - QPU bağlantı arabirimleri - Coğrafi bilgi sistemleri (GIS) destekli işlem altyapısı |
Ulaşım, çevre ve afet sistemleri için gerçek zamanlı veri işleme kapasitesi gereklidir. |
| 4. Yönetişim/Politika | - QKD modülleri (örn. Toshiba, ID Quantique donanımı) - Kriptografik işlemciler - Güvenli işlemci ortamları (SGX gibi) |
Kuantum güvenlik protokollerinin (QKD, QDS vb.) fiziksel olarak uygulanabilmesi için özel optik/alıcı donanımlar gerekir. |
| 5. İnsan Merkezli Katman | - Şeffaf veri panelleri (dashboard) - Mobil erişim cihazları - Veri erişim arabirimleri - AI destekli chatbot sunucuları |
Vatandaşla etkileşim için kullanılacak sistemlerde kullanıcı dostu arabirimler, görsel AI destekli modüller gerekir. |
Özelleşmiş Sistem Bileşenleri
| Donanım Türü | Detaylı Gereksinim |
|---|---|
| QPU (Quantum İşlemci) | - D-Wave Advantage (annealing) - IBM Q / IonQ (gate-based) - En az 100 qubit kapasitesi önerilir |
| Klasik CPU/GPU | - NVIDIA A100 / H100 GPU - AMD EPYC veya Intel Xeon sunucular |
| Bellek / Depolama | - ≥512 GB RAM (özellikle simülasyonlarda) - NVMe SSD / RAID 10 yapılandırması |
| Ağ Altyapısı | - 10–100 Gbps fiber bağlantı - Düşük gecikmeli (latency < 5 ms) veri trafiği |
| Yazılım ve SDK | - Qiskit (IBM), Ocean SDK (D-Wave), PennyLane (Xanadu) |
| Ara Bağlantılar | - API entegrasyonu için Kubernetes + Quantum Middleware (Amazon Braket, Azure Quantum, vb.) |
Uygulama Örnekleri ve Teknik Gereklilikler
| Uygulama | Kullanılan Teknik | Donanım Özeti |
|---|---|---|
| Kentsel optimizasyon | Quantum annealing | D-Wave Advantage + klasik koordinasyon sunucusu |
| Rota ve ulaşım yönetimi | QAOA algoritması | IBM Q + CPU/GPU eş işlemli sistem |
| İklim modelleme | Kuantum ML + hava verisi | Gate-based QPU + yüksek bellekli sunucu |
| Siber güvenlik | Quantum Key Distribution (QKD) | Fiber tabanlı QKD cihazları ve alıcı modülleri |
Bu sistemlerin çalışabilmesi için hibrit mimariler gereklidir
1. Hem kuantum hem klasik ddonanım
2.Düşük gecikmeli, yüksek bant genişlikli ağ
3. Güvenli veri işleme & dağıtım sistemleri
4. Vatandaş odaklı erişim ve şeffaflık araçları
5. Sınırlılıklar ve Eleştiriler
Quantum AI Urbanism hâlâ erken bir aşamadadır. Yüksek maliyetler, kuantum işlemcilerin fiziksel hassasiyetleri, uzman insan gücü eksikliği ve klasik sistemlerle uyumsuzluk önemli engellerdir (Gill et al., 2024). Ayrıca, toplumsal adalet ve algoritmik önyargı riskleri göz ardı edilmemelidir (Yen & Hung, 2021).
6. Gelecek Perspektifleri
Kuantum AI’nin geleceği, sadece teknolojik değil; etik, politik ve kurumsal kararlarla da şekillenecektir. Yüksek çözünürlüklü iklim simülasyonları, gerçek zamanlı kentsel yönetişim ve katılımcı algoritmalar yeni nesil şehir planlamasında merkezi rol oynayacaktır. Ancak bu dönüşümün adil olması için "kuantum kent yurttaşlığı" kavramının geliştirilmesi önerilmektedir.
Sonuç
Quantum AI Urbanism, akıllı şehir tartışmalarına yeni bir boyut kazandırmaktadır. Ancak bu paradigma yalnızca teknik bir devrim değil; aynı zamanda sosyo-politik bir dönüşüm olarak ele alınmalıdır. Teknolojik ilerleme ile toplumsal değerler arasında denge kuran şehirler, gerçekten akıllı ve adil şehirler olacaktır.
Kaynakça
- Yigitcanlar, T., Hossain, S. T., Shaamala, A., & Ye, X. (2025). Quantum AI Urbanism: Redefining the Future of Artificial Intelligence in Cities. Journal of Urban Technology. https://doi.org/10.1080/10630732.2025.2500826
- Ahmadi, A. (2023). Quantum Computing and Artificial Intelligence: The Synergy of Two Revolutionary Technologies. Asian Journal of Electrical Sciences, 12(2), 15–27.
- Bibri, S. et al. (2024). The Synergistic Interplay of AI and Digital Twin in Smart Cities. Environmental Science and Ecotechnology, 20, 100433.
- Ciacco, A. et al. (2024). Quantum Annealing for the Two-Level Facility Location Problem. Optimization Online.
- Chen, Y. et al. (2021). An Integrated Space-to-Ground Quantum Communication Network. Nature, 589(7841), 214–219.
- Inoue, D. et al. (2021). Traffic Signal Optimization Using Quantum Annealing. Scientific Reports, 11(1), 1–12.
- Shukla, L. (2024). Quantum Computing in Smart Cities: Environmental Monitoring. LinkedIn Pulse.
- Gill, S., & Buyya, R. (2024). Transforming Research with Quantum Computing. Journal of Economy and Technology.
- Yen, C., & Hung, T. (2021). Achieving Equity with Predictive Policing Algorithms. Science and Engineering Ethics, 27(3), 36.
