Аңдатпа
Arka Plan: Denizde düzensiz göç faaliyetleri ayırt edilmesi güç yapıları nedeniyle klasik kural tabanlı gözetleme ve eşik temelli izleme yaklaşımlarıyla etkin biçimde yönetilememektedir. Deniz ortamında artan veri hacmi ve karmaşık hareket örüntüleri, daha esnek ve bağlama duyarlı analitik yöntemlere duyulan ihtiyacı artırmaktadır. Bu bağlamda yapay zekâ tabanlı davranış analizi ve veri egemenliği perspektifi, denizde durumsal farkındalığın güçlendirilmesi açısından kritik bir yaklaşım sunma potansiyeline sahiptir.Amaç: Bu çalışmanın amacı, denizde düzensiz göç faaliyetlerinin tespit ve yönetiminde yapay zekâ tabanlı anomali tespiti ve çok kaynaklı veri füzyonu yaklaşımlarının rolünü inceleyerek, Doğu Akdeniz özelinde Türkiye’nin veri temelli ve öngörüye dayalı bir deniz güvenliği mimarisi geliştirme potansiyelini kavramsal ve analitik bir çerçevede ortaya koymaktır. Yöntem: Çalışmada, AIS verileri üzerinden geliştirilen derin öğrenme temelli yaklaşımlar (özellikle VRNN mimarileri) referans alınmış; literatür temelli analiz yoluyla uzamsal-zamansal davranış modelleme ve Ulusal Deniz Veri Füzyon Merkezi kapsamında veri bütünleştirmeye dayalı kavramsal bir mimari değerlendirilmiştir.Bulgular: Bulgular, yapay zekâ tabanlı yaklaşımların düzensiz göç faaliyetlerini davranışsal ve istatistiksel sapmalar üzerinden erken aşamada tespit edebildiğini göstermektedir. Çok kaynaklı veri füzyonunun, anomali tespitinde bağlamsal doğruluğu artırma potansiyeline sahip olduğu; bu sürecin veri egemenliği çerçevesinde yönetildiğinde stratejik karar üretim kapasitesini güçlendirdiği değerlendirilmektedir.Sonuç: Çalışma, denizde düzensiz göç yönetiminin veri egemenliği temelli, öngörücü ve öğrenen bir karar destek kapasitesi olarak ele alınabileceğini göstermektedir.