English
HAVACILIKTA NÖROERGONOMI UYGULAMALARI, PILOTLARIN VE HAVA TRAFIK KONTROLÖRLERININ BILIŞSEL DURUMLARINI IZLEMEK, YORGUNLUK VE DIKKAT DÜZEYLERINI ÖLÇMEK VE INSAN-MAKINE ETKILEŞIMINI OPTIMIZE ETMEK AMACIYLA GIDEREK YAYGINLAŞMAKTADIR.
Her uçuş, yalnızca bir uçağın değil, bir insanın da yolculuğudur. Kokpitin soğuk teknolojisi ardında, kararlar alan, tereddüt eden, odaklanan ve yorulan bir beyin çalışır. Bu beyin, en gelişmiş sistemlerin bile hâlâ danıştığı biricik otoritedir. Peki, bu zihinsel süreci anlık olarak izlemek mümkün mü? İşte nöroergonomi, pilotun zihinsel gölgelerini aydınlatan bir pencere açıyor. Bu bilim dalı, beyinle teknoloji arasında kurulan köprüyle havacılık eğitimine insanı yeniden merkezine alan bir yön veriyor.
NÖROERGONOMİ
Nöroergonomi; insanın algılama, değerlendirme, karar alma, beynin iş performans süreçleri gibi aktiviteleri esnasında, beynindeki değişimlerin nörometrik ve nörogörüntüleme teknolojiler ile ölçülerek, insan-makine-çevre üçgenindeki, uyumun veya insanların hangi işlere ve hangi şartlara uygun olduğunun değerlendirilmesidir.
Havacılıkta nöroergonomi uygulamaları, pilotların ve hava trafik kontrolörlerinin bilişsel durumlarını izlemek, yorgunluk ve dikkat düzeylerini ölçmek ve insan-makine etkileşimini optimize etmek amacıyla giderek yaygınlaşmaktadır. Aşağıda bu teknolojilerin havacılıkta kullanım alanlarını detaylı şekilde bulabilirsiniz:
NÖROERGONOMİDE KULLANILAN TEKNOLOJİLER:
1. EEG (ELEKTROENSEFALOGRAFI) . Beyin dalgalarını ölçer. . Kullanıcının dikkat, yorgunluk, stres ve zihinsel yük düzeylerini analiz etmekte kullanılır. Uygulama: Kokpit ortamında pilotların stres, dikkat, yorgunluk gibi bilişsel durumlarını anlık izlemek için kullanılır. Uçuş simülatörlerinde yapılan araştırmalarda, yüksek iş yükü anlarında EEG ile frontal lob aktivitesindeki değişimler takip edilir. Amaç: "Mental overload" durumlarını tespit etmek. Otonom sistem müdahaleleri için kullanıcı durumu odaklı adaptif sistemler geliştirmek.
2. EYE TRACKING (GÖZ TAKIP SISTEMLERI) . Kullanıcının bakış yönünü, odaklandığı noktayı ve göz hareketlerini kaydeder. . Arayüz tasarımlarında ve kokpit, simülatör, kontrol paneli gibi alanlarda dikkat dağılımını incelemek için yaygındır. Uygulama: Pilotların bakış dağılımını analiz ederek kokpit içi ergonomiyi değerlendirme. Havacılık simülatörlerinde, checklist takip sırası, görev kritik göstergelere bakış süresi gibi veriler toplanır. Hava trafik kontrolörlerinin ekran başı dikkat analizleri yapılır. Amaç: Durumsal farkındalık (situational awareness) seviyesini ölçmek. Görsel dikkat kaymalarını önleyici tasarımlar yapmak.
3. EMG (ELEKTROMIYOGRAFI) . Kas aktivitesini ölçer. . Özellikle fiziksel iş yükünün nörolojik etkilerini değerlendirmek için kullanılır. Uygulama: Uzun uçuşlarda pilotların kol, omuz ve sırt kaslarındaki gerilim seviyelerini ölçmek. "Manual flying" sırasında fiziksel stresin bilişsel yükle ilişkisi değerlendirilir. Amaç: Yorgunluğun fiziksel bileşenlerini ölçmek. Pilot ergonomisini artırmak için oturma pozisyonları ve kontrol yerleşimlerini optimize etmek.
4. FNIRS (FONKSIYONEL YAKIN KIZILÖTESI SPEKTROSKOPI) . Beynin kan akışını ölçer. . Mobilite avantajı sayesinde gerçek ortamda zihinsel yük ölçümünde EEG’ye alternatif olarak kullanılır. Uygulama: Uçuş sırasında, oksijenlenme düzeyine göre beyin aktivitesinin ölçülmesi. EEG'ye kıyasla kablosuz ve daha mobil olduğu için gerçek uçuş ortamlarında kullanılabilir. Amaç: Kritik görevlerde pilotun karar alma, dikkat ve algı düzeyini objektif verilerle izlemek.
5. TERMAL KAMERALAR . Yüzdeki sıcaklık değişimlerinden stres, anksiyete ve duygusal tepkiler analiz edilebilir. Uygulama: Kokpitte pilot yüzü üzerinden stres ve duygusal durum takibi. Hava trafik kontrolörü konsollarında termal stres göstergesi olarak kullanılır. Amaç: Duygusal regülasyon izleme. Ani karar anlarında stresle başa çıkma düzeyini analiz etme.
6. BILIŞSEL İŞ YÜKÜ MODELLEME YAZILIMLARI . Kullanıcının performans verilerine göre zihinsel yükü ve karar alma süreçlerini modelleyen yazılımlar (örneğin NASA- TLX entegrasyonlu sistemler). Uygulama: . Uçuş görevlerinin zihinsel yükünü subjektif ve objektif olarak değerlendirme. . Uçuş testlerinde, yeni kokpit arayüzlerinin bilişsel yükünü kıyaslamak. Amaç: . İş yükü optimizasyonu. . Gereksiz bilgi yüklemesini azaltmak, pilotun kritik bilgilere hızlı erişimini sağlamak.
7. BCI (Brain-Computer Interface / Beyin- Bilgisayar Arayüzleri) . Beyin sinyallerini doğrudan dijital komutlara dönüştürür. . Özellikle engelli kullanıcılar için tasarlanan sistemlerde ve insan-makine etkileşimi araştırmalarında kullanılır. Uygulama: Hands-free kokpit etkileşimi: Beyin sinyalleriyle otopilot komutu vermek gibi deneysel uygulamalar. Uçuşta “pilotun dikkat dağınıklığı algılandığında” otonom sistemin uyarı üretmesi. Amaç: . Acil durumlarda bilişsel yük çok arttığında pilot yerine sistemin geçici devralması. . İnsan-makine ortaklığı (Human-AI teaming) geliştirmek.
Pilotun Beynini Okumak Mümkün mü?
GELECEĞIN HAVACILIK EĞITIMINDE NÖROERGONOMI VE YAPAY ZEKÂ
Günümüz havacılığında teknoloji baş döndürücü bir hızla ilerliyor. Yeni nesil uçaklar, gelişmiş sistemler, otomasyon derken insan faktörünün ikinci plana düştüğü zannedilebilir. Ama aslında işin özü tam tersine dönüyor: Teknoloji ilerledikçe, insanın sistem içindeki rolü daha da kritik hale geliyor. Çünkü bu karmaşık sistemleri uçuran, yöneten ve karar veren hâlâ bir insan — yani bir pilot, bir kontrolör, bir operatör.
Peki, bu insanın zihninden neler geçiyor? Görev sırasında ne kadar yoruluyor, ne zaman dikkatini kaybediyor? Ve en önemlisi, bunu dışarıdan gözlemleyerek anlayabilir miyiz?
İşte bu sorulara cevap arayan bir alan var: Nöroergonomi. Ve bu alan, geleceğin pilot seçiminden simülatör eğitimine, gerçek zamanlı kokpit izlemeye kadar pek çok yeniliği beraberinde getiriyor.
NÖROERGONOMI
Eskiden pilotların ne kadar zorlandığını anlamak için sorular sorulur ya da görev performansına bakılırdı. Ancak artık beynin içine bir pencere açar gibi çalışan teknolojiler sayesinde bu süreçleri ölçmek mümkün hale geliyor.
Bunun en öne çıkan örneği ise: fNIRS (functional Near-Infrared Spectroscopy) yani işlevsel yakın kızılötesi beyin görüntüleme.
IŞIKLA BEYNI İZLEMEK: FNIRS TEKNOLOJISI
fNIRS cihazları, alın bölgesine yerleştirilen küçük sensörlerle çalışıyor. Kızılötesi ışınlar sayesinde beynin ön bölgesindeki oksijenlenme miktarı ölçülüyor. Neden bu önemli? Çünkü beynimiz ne kadar yoğun çalışıyorsa, o bölge o kadar çok oksijen tüketiyor. Yani bu teknoloji, beynin “ne kadar meşgul olduğunu” bize söylüyor.
Bu sayede, bir pilotun görev sırasında gerçekten ne kadar zorlandığı, dikkatinin ne zaman dağıldığı, hangi anda iş yükünün tavan yaptığı bilimsel verilerle ortaya konabiliyor.
SIMÜLATÖR EĞITIMLERI: AYNI PERFORMANS, FARKLI ZIHINLER
Diyelim ki iki pilot aynı senaryoda aynı hatasız inişi yaptı. Harika değil mi? Ama fNIRS verilerine baktığınızda birinin beyni yüksek tempoda çalışırken diğerininki neredeyse rahattı. Bu ne demek?
İkinci pilotun bilişsel rezervi daha geniş — yani beyninde hâlâ yedek kapasite var. Bu pilot bir acil durumda daha hızlı ve doğru tepki verebilir. Bu tür veriler, klasik eğitim değerlendirmelerine ek olarak kişiselleştirilmiş eğitim yolları açıyor.
Gelecekte, simülatörler sadece ne yaptığımıza değil, nasıl hissettiğimize ve ne kadar zorlandığımıza da bakarak geri bildirim verecek. Hatta bu veriler, yapay zekâ ile işlenerek otomatik olarak kişiye özel eğitim programları oluşturacak.
GERÇEK UÇUŞTA İZLEME: HIPOKSI VE G-LOC UYARISI
Yüksek irtifada hipoksi (oksijen yetersizliği) ya da G kuvvetine bağlı bilinç kaybı (G-LOC) tehlikeleri, askeri ya da sivil birçok uçuşta yaşanabiliyor. fNIRS sayesinde, bu durumlar henüz pilot farkına varmadan algılanabilir.
Beyindeki oksijen doygunluğu düşmeye başladığında sistem uyarı veriyor, gerekiyorsa otomatik olarak uçağı güvenli moda alıyor. Yani pilotun beynine bakan bir “ikinci göz” daima tetikte bekliyor.
YAPAY ZEKÂ ILE BIRLIKTE DÜŞÜNEN EĞITIM SISTEMLERI
Toplanan tüm bu veriler, sadece ölçümde kalmayacak. Yapay zekâ algoritmaları sayesinde pilotun zaman içinde gelişimi, stres toleransı, dikkat süresi gibi parametreler analiz edilecek.
Bu sayede: -Uygun eğitim içerikleri otomatik atanacak, -Zayıf olduğu konularda fazladan pratik sunulacak, -Eğitim hızı ve zorluk seviyesi kişiye göre ayarlanacak. Yani eğitimde “one size fits all” dönemi kapanıyor. Geleceğin simülatörleri “akıllı eğitmen” olacak.
NÖROERGONOMI VE YAPAY ZEKÂ SAYESINDE PILOT YALNIZCA EĞITILEN DEĞIL, AYNI ZAMANDA ANLAŞILABILEN BIR ÖZNE HÂLINE GELIYOR. GELECEĞIN EĞITIM SISTEMLERI, YALNIZCA BILGI AKTARMAYACAK; BIREYIN IÇSEL YOLCULUĞUNU OKUYACAK, ONA GÖRE ŞEKILLENECEK. ARTIK KOKPITTE SADECE MAKINELER DEĞIL, DÜŞÜNEN SISTEMLER, HISSEDEN INSANLAR VE ARALARINDA KURULAN GÖRÜNMEZ BAĞLAR UÇACAK. VE BELKI DE EN ÖNEMLISI: UÇUŞ EMNIYETI SADECE PROSEDÜRLERLE DEĞIL, INSAN ZIHNININ DERINLIKLERINI ANLAYARAK SAĞLANACAK.
GELECEĞE DOĞRU BIR BAKIŞ
Çok uzak olmayan bir gelecekte, pilot adaylarının değerlendirme süreçlerinde yalnızca klasik sınavlar değil, bilişsel performans taramaları da yer alacak. Eğitimler “kim neyi yapabildi?” yerine “kim neyi nasıl başardı ve ne kadar zorlandı?” gibi çok daha derin sorulara cevap verecek.
Pilotlar uçuş sırasında yalnız olmayacak — bir sensör ve yapay zekâ asistanı onların zihinsel yükünü izleyecek, gerektiğinde destek olacak.
Bu teknoloji sadece uçuş güvenliği değil, pilotun sağlığı ve verimliliği için de devrim niteliğinde.
SONUÇ: İNSAN KALIYOR, AMA DAHA AKILLICA EĞITILIYOR
Havacılık teknolojisi nereye evrilirse evrilsin, kokpitteki asıl değer insanın zihnidir. Artık bu zihin yalnızca bilgiyle değil, farkındalıkla, dikkatle, duyguyla ve nörolojik kapasitesiyle değerlendiriliyor. Nöroergonomi ve yapay zekâ sayesinde pilot yalnızca eğitilen değil, aynı zamanda anlaşılabilen bir özne hâline geliyor. Geleceğin eğitim sistemleri, yalnızca bilgi aktarmayacak; bireyin içsel yolculuğunu okuyacak, ona göre şekillenecek. Artık kokpitte sadece makineler değil, düşünen sistemler, hisseden insanlar ve aralarında kurulan görünmez bağlar uçacak. Ve belki de en önemlisi: Uçuş emniyeti sadece prosedürlerle değil, insan zihninin derinliklerini anlayarak sağlanacak.
KAYNAKLAR:
- https://dergipark.org.tr/tr/download/ article-file/1715766 erişim: 22 Temmuz 2025 Salı
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/ PMC3870317/?utm_source=chatgpt. com erişim: 22 Temmuz 2025 Salı
- https://www.frontiersin.org/journals/ neuroergonomics/articles/10.3389/fnrgo. 2024.1286586/full?utm_source=- chatgpt.com erişim: 22 Temmuz 2025 Salı
- https://www.frontiersin.org/journals/ neuroergonomics/articles/10.3389/ fnrgo.2022.934234/full?utm_source=- chatgpt.com erişim: 22 Temmuz 2025 Salı
- https://www.mdpi.com/1424- 8220/21/18/6106?utm_source=chatgpt. com erişim: 22 Temmuz 2025 Salı
- https://www.researchgate.net/publication/ 382578073_Hybrid_Integrated_ Wearable_Patch_for_Brain_EEGfNIRS_ Monitoring erişim: 22 Temmuz 2025 Salı
