Elektrik Mühendisliği ve Yapay Zeka
Bölüm-6
Fonksiyonel Güvenlik ve AI: IEC 61508 Perspektifiyle Emniyetli Karar Sistemleri

ETP Yapay Zeka Çalışma Grubu 
Sabri Günaydın 

[Yayım Tarihi: 15 Eylül 2026]

Giriş

Elektrik mühendisliği uygulamalarında, özellikle enerji üretimi, iletimi, dağıtımı ve endüstriyel otomasyon gibi kritik altyapılarda, sistemlerin güvenliği en öncelikli konulardan biridir. Yapay zekâ (AI) teknolojilerinin bu sistemlere entegrasyonu, operasyonel verimliliği ve karar alma yeteneklerini artırırken, aynı zamanda emniyetli çalışmayı sağlamak için yeni zorluklar ortaya koymaktadır. AI destekli sistemlerin beklenmedik davranışları veya arızaları, insan hayatı, çevre ve ekonomik değerler üzerinde ciddi olumsuz etkilere yol açabilir. Bu nedenle, AI projelerinde fonksiyonel güvenlik prensiplerinin titizlikle uygulanması gerekmektedir. Bu makale, fonksiyonel güvenliğin temelini oluşturan IEC 61508 standardını, AI ile ilişkisini ve emniyetli karar sistemlerinin nasıl tasarlanacağını inceleyecektir.

Fonksiyonel Güvenlik Nedir ve Neden Önemlidir?

Fonksiyonel güvenlik, bir sistemin veya ekipmanın, belirlenen bir tehlikeli olayın meydana gelme olasılığını kabul edilebilir bir seviyeye indirmek için doğru bir şekilde çalışmasına dayanır. Elektriksel, elektronik ve programlanabilir elektronik (E/E/PE) sistemlerde, fonksiyonel güvenlik, sistemin arızalanması durumunda bile güvenli bir duruma geçmesini veya tehlikeli bir durumu önlemesini sağlayan mekanizmaları ifade eder. IEC (Uluslararası Elektroteknik Komisyonu), güvenliği fiziksel yaralanmaya ilişkin kabul edilemez riskten özgürlük olarak tanımlar ve elektriksel ekipmanların çeşitli riskler içerdiğini vurgular [1].

Fonksiyonel güvenlik, özellikle aşağıdaki nedenlerle kritik öneme sahiptir:

•    İnsan Hayatının Korunması: Elektrik sistemlerindeki arızalar, elektrik çarpması, patlama veya yangın gibi olaylara yol açarak insan hayatını tehdit edebilir.

•    Çevrenin Korunması: Enerji tesislerindeki kazalar, çevre kirliliğine veya ekosistemlere zarar verebilir.

•    Ekonomik Kayıpların Önlenmesi: Üretim kesintileri, ekipman hasarları ve yasal sorumluluklar, büyük ekonomik kayıplara neden olabilir.

•    Yasal ve Düzenleyici Uyumluluk: Birçok sektörde, fonksiyonel güvenlik, yasal düzenlemeler ve endüstri standartları tarafından zorunlu kılınmaktadır.

IEC 61508: Fonksiyonel Güvenliğin Temel Standardı

IEC 61508 - Elektriksel/Elektronik/Programlanabilir Elektronik Güvenlikle İlgili Sistemlerin Fonksiyonel Güvenliği serisi, E/E/PE sistemlerinin tüm yaşam döngüsü boyunca fonksiyonel güvenliği sağlamak için genel bir çerçeve sunan temel uluslararası standarttır [2]. Bu standart, sektörden bağımsız (yatay) bir yaklaşımla, tüm endüstrilerde uygulanabilir prensipler ve gereksinimler belirler. IEC 61508, bir sistemin veya ekipmanın güvenlik işlevlerini yerine getirme yeteneğini değerlendirmek için Güvenlik Bütünlüğü Seviyeleri (SIL - Safety Integrity Level) adı verilen dört seviyeli bir sınıflandırma sistemi kullanır. SIL 1 en düşük, SIL 4 ise en yüksek güvenlik bütünlüğü seviyesini ifade eder.

IEC 61508 yaşam döngüsü, aşağıdaki ana aşamaları içerir:

1.    Tehlike ve Risk Analizi: Sistemle ilişkili tehlikelerin belirlenmesi ve risklerin değerlendirilmesi.

2.    Genel Güvenlik Gereksinimlerinin Belirlenmesi: Kabul edilebilir risk seviyelerine ulaşmak için gerekli güvenlik işlevlerinin ve SIL seviyelerinin tanımlanması.

3.    Güvenlikle İlgili Sistemlerin Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi: Donanım ve yazılımın SIL gereksinimlerine uygun olarak tasarlanması ve geliştirilmesi.

4.    Doğrulama ve Geçerleme: Tasarımın ve uygulamanın güvenlik gereksinimlerini karşıladığının bağımsız olarak doğrulanması ve geçerlenmesi.

5.    Kurulum ve Devreye Alma: Sistemin doğru bir şekilde kurulması ve devreye alınması.

6.    İşletme ve Bakım: Sistemin güvenli bir şekilde işletilmesi, düzenli bakımı ve performansının izlenmesi.

7.    Değişiklik Yönetimi ve Elden Çıkarma: Sistemde yapılan değişikliklerin güvenliğinin sağlanması ve kullanım ömrü sonundaki güvenli elden çıkarma.
 

Yapay Zekâ ve Fonksiyonel Güvenlik Entegrasyonu

Yapay zekâ sistemlerinin elektrik mühendisliğindeki kontrol ve koruma uygulamalarına entegrasyonu, IEC 61508 prensipleri açısından dikkatli bir değerlendirme gerektirir. AI, özellikle karmaşık sistemlerde arıza tespiti, kestirimci bakım ve otonom karar alma yetenekleri sunarak fonksiyonel güvenliği artırma potansiyeline sahiptir. Ancak AI modellerinin “kara kutu” doğası, açıklanabilirlik eksikliği ve beklenmedik durumlarla başa çıkma yetenekleri, güvenlik açısından yeni zorluklar yaratır.

AI destekli sistemlerde fonksiyonel güvenliği sağlamak için aşağıdaki hususlar dikkate alınmalıdır:

•    Açıklanabilir AI (XAI): AI modelinin karar verme süreçlerinin anlaşılabilir ve izlenebilir olması, güvenlik analizleri ve doğrulama için kritik öneme sahiptir.

•    Sağlamlık (Robustness): AI modelinin, gürültülü veya bozuk verilere, siber saldırılara veya beklenmedik operasyonel koşullara karşı dayanıklı olması.

•    Doğrulama ve Geçerleme (V&V): AI modellerinin ve entegre sistemlerin, belirlenen güvenlik gereksinimlerini karşıladığının titizlikle test edilmesi ve doğrulanması. Bu, geleneksel yazılım V&V süreçlerinden daha karmaşık olabilir.

•    İnsan Gözetimi ve Kontrolü: AI sistemlerinin otonom karar alma yetenekleri olsa bile, kritik durumlarda insan operatörlerin müdahale edebileceği mekanizmaların bulunması.

•    Veri Kalitesi: AI modelinin eğitildiği ve çalıştığı verilerin yüksek kalitede olması (bkz. Makale 4: Veri Kalitesi, Sensörler ve Ölçme Zinciri).

ISO/IEC TR 24029-1 - Yapay Zekâ (AI) — Sinir Ağlarının Sağlamlığının Değerlendirilmesi — Bölüm 1: Genel Bakış [3] ve ISO/IEC TS 8200 - Bilgi Teknolojisi — Yapay Zekâ — Otomatik AI Sistemlerinin Kontrol Edilebilirliği [4] gibi standartlar, AI sistemlerinin sağlamlığı ve kontrol edilebilirliği konularında rehberlik sağlayarak IEC 61508 ile entegrasyonu destekler.

IEC 61511 - Proses Endüstrisi Sektörü için Fonksiyonel Güvenlik — Güvenlik Enstrümanlı Sistemler standardı, IEC 61508’in proses endüstrisine özel bir uygulamasıdır [5]. Elektrik mühendisliğinde, özellikle enerji üretim tesisleri, petrokimya tesisleri gibi proses odaklı uygulamalarda AI destekli güvenlik enstrümanlı sistemlerin tasarımında bu standart dikkate alınmalıdır.
 

Mühendislik Notu

AI destekli elektrik sistemlerinde fonksiyonel güvenlik, yalnızca donanım ve yazılımın güvenilirliğini değil, aynı zamanda AI algoritmasının davranışını ve karar verme mantığını da kapsar. Bir AI modelinin, örneğin bir koruma rölesi içinde arıza tespiti yaparken, yanlış pozitif veya yanlış negatif sonuçlar üretmesi, sistemin güvenliğini tehlikeye atabilir. Bu nedenle, AI modellerinin güvenlik kritik uygulamalarda kullanılması durumunda, IEC 61508’in gerektirdiği tehlike ve risk analizi, SIL ataması ve yaşam döngüsü süreçleri, AI bileşenlerini de içerecek şekilde genişletilmelidir. Modelin eğitim verileri, doğrulama yöntemleri ve çalışma zamanı izlemesi, güvenlik gereksinimlerini karşıladığından emin olmak için titizlikle belgelenmeli ve denetlenmelidir.

Standart Odak Noktası

IEC 61508, AI destekli elektrik sistemlerinde fonksiyonel güvenliği sağlamak için temel bir referans noktasıdır. Bu standart, AI bileşenlerinin entegre edildiği E/E/PE sistemlerinin yaşam döngüsü boyunca güvenliğin nasıl yönetileceği konusunda kapsamlı bir çerçeve sunar. Özellikle SIL ataması, güvenlik işlevlerinin belirlenmesi ve V&V süreçleri, AI modellerinin güvenilir ve emniyetli bir şekilde çalışmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir. IEC 61511 ise proses endüstrisi uygulamalarında AI destekli güvenlik enstrümanlı sistemler için özel rehberlik sağlar.

Saha Uygulaması

Bir nükleer enerji santralinde, reaktör soğutma sisteminin kritik bir valfini kontrol eden AI destekli bir güvenlik sistemi geliştirildiğini varsayalım. Bu sistemin arızalanması, ciddi sonuçlara yol açabileceğinden, SIL 3 seviyesinde fonksiyonel güvenlik gerektirmektedir. IEC 61508 yaşam döngüsü bu projede şu şekilde uygulanabilir:

1.    Tehlike ve Risk Analizi: Valfin arızalanması durumunda reaktörün aşırı ısınması gibi tehlikeler belirlenir ve SIL 3 gereksinimi ortaya konur.

2.    AI Modeli Geliştirme: Valfın durumunu izleyen ve anormallikleri tespit eden bir AI modeli geliştirilir. Modelin sağlamlığı ve açıklanabilirliği, güvenlik gereksinimleri doğrultusunda tasarlanır.

3.    V&V Süreçleri: AI modelinin ve entegre sistemin, SIL 3 gereksinimlerini karşıladığı, bağımsız olarak doğrulanır ve geçerlenir. Bu, kapsamlı test senaryoları, hata enjeksiyon testleri ve modelin karar verme mantığının analizi ile yapılır.

4.    İnsan Gözetimi: AI sistemi otonom çalışsa bile, operatörlerin acil durumlarda manuel olarak müdahale edebileceği bir kontrol arayüzü sağlanır.

5.    Sürekli İzleme: Sistemin işletme sırasında performansı ve güvenliği sürekli olarak izlenir. AI modelinin zamanla bozulması (drift) veya beklenmedik davranışlar sergilemesi durumunda otomatik uyarılar tetiklenir.

Bu titiz yaklaşım, nükleer santral gibi yüksek riskli bir ortamda AI teknolojisinin güvenli ve emniyetli bir şekilde kullanılmasını sağlar.

Sonuç

Elektrik mühendisliğinde yapay zekâ destekli sistemlerin güvenilir ve emniyetli bir şekilde çalışması, fonksiyonel güvenlik prensiplerinin ve IEC 61508 gibi standartların titizlikle uygulanmasını gerektirir. AI, sistemlerin karmaşıklığını artırsa da, doğru yönetildiğinde ve standartlara uygun olarak entegre edildiğinde, fonksiyonel güvenliği artırma potansiyeline sahiptir. Açıklanabilir AI, sağlamlık, kapsamlı doğrulama ve geçerleme ile insan gözetimi, AI destekli emniyetli karar sistemlerinin temel unsurlarıdır. Elektrik mühendisleri, bu prensipleri ve standartları benimseyerek, AI teknolojilerinin sunduğu yenilikleri güvenli bir şekilde hayata geçirebilirler.


ETP Not: Bu yazı dizisinin   hazırlanması sürecinde üretken yapay zekâ araçlarından araştırma desteği, içerik organizasyonu, taslak oluşturma, dil düzenleme  ve editoryal destek amacıyla yararlanılmıştır. Tüm teknik değerlendirmeler, yorumlar, kaynak doğrulamaları ve nihai editoryal kararlar yazar tarafından gerçekleştirilmiştir. Makaledeki görüş ve sonuçların sorumluluğu tamamen yazara aittir.


Referanslar

[1] IEC. (n.d.). Safety and functional safety. Retrieved from https://www.iec.ch/functional-safety
[2] IEC. (n.d.). IEC 61508. Retrieved from https://webstore.iec.ch/publication/22273
[3] ISO/IEC. (2021). ISO/IEC TR 24029-1:2021 - Artificial Intelligence (AI) — Assessment of the robustness of neural networks — Part 1: Overview. Retrieved from https://www.iso.org/standard/77609.html
[4] ISO/IEC. (2024). ISO/IEC TS 8200:2024 - Information technology — Artificial intelligence — Controllability of automated AI systems. Retrieved from https://www.iso.org/standard/83012.html
[5] IEC. (n.d.). IEC 61511. Retrieved from https://webstore.iec.ch/publication/5510