RISKYZ-2018-00004MITAIID5 görüntülenme

Risk sınıflandırması: MIT AI Risk Repository etiketinden birebir alınmıştır.

7.Yapay Zekâ Sistem Güvenliği, Hatalar ve Sınırlamalar

Boeing 737 MAX MCAS Sistemi ve Sensör Hatalarının Lion Air 610 Kazasındaki Rolü İnceleniyor

Yayınlandı: 29 Temmuz 2026Olay: Ekim 2018

Lion Air 610 kazasında, hatalı sensör verileriyle tetiklenen MCAS yazılımının uçağın burnunu aşağı ittiği ve pilotların sistem hakkındaki bilgi eksikliği ile bakım sorunlarının sürece katkıda bulunduğu değerlendirilmektedir.

Olay

29 Ekim 2018'de Lion Air’e ait 610 sefer sayılı uçağın Cava Denizi’ne düşmesi sonucu 189 kişi hayatını kaybetti. Endonezya Ulusal Ulaştırma Güvenlik Komitesi (NTSC) tarafından hazırlanan ön inceleme raporları, uçağın MCAS olarak bilinen otomatik uçuş kontrol yazılımının kazada kritik bir faktör olabileceğine işaret etti. Sistemin, hatalı sensör verilerine dayanarak uçağın burnunu defalarca aşağı ittiği saptandı.

Veri kayıtları, pilotların uçağın kontrolünü geri kazanmak için sistemle uzun süre mücadele ettiğini göstermektedir. Havacılık uzmanları ve pilot sendikaları, Boeing’in bu yeni sistemin işleyişi hakkında el kitaplarında yeterli bilgi vermediğini iddia etti. Önceki 737 modellerinde kontrol kolunu geri çekmek otomatik burun hareketini durdurabilirken, MAX serisinde MCAS devreye girdiğinde bu yöntemin sonuç vermediği anlaşıldı.

Soruşturma, kazadan bir gün önceki uçuşta da benzer bir arızanın yaşandığını, ancak o mürettebatın sistemi devre dışı bırakarak güvenli iniş yaptığını ortaya koydu. Kazadan hemen önce değiştirilen AOA sensörünün hatalı veri üretmeye devam ettiği belirlendi. Boeing, mevcut prosedürlerin yeterli olduğunu savunmakla birlikte, kazadan sonra operatörlere ek bültenler yayımladı. Kesin nedenler, kokpit ses kayıtlarının analiziyle netleşecektir.

Akademik Atıf

RiskYZ. (2026). RISKYZ-2018-00004: Boeing 737 MAX MCAS Sistemi ve Sensör Hatalarının Lion Air 610 Kazasındaki Rolü İnceleniyor. RiskYZ Vaka Kütüphanesi. https://riskyz.org/cases/RISKYZ-2018-00004

Sınıflandırma

Risk Alanı
7.Yapay Zekâ Sistem Güvenliği, Hatalar ve Sınırlamalar
Alt Kategori
7.3Yetersiz kapasite veya dayanıklılık
Kaynak
Yapay Zekâ
Niyet
Kasıtsız
Zamanlama
Dağıtım Sonrası

Detaylar

Etkilenen Sistem
Boeing 737 MAX Manevra Karakteristikleri Takviye Sistemi (MCAS) ve Hücum Açısı (AOA) sensörleri
Sektör
Ulaşım
Konum
Endonezya

Zaman Çizelgesi

Olay Tarihi
Ekim 2018
Yayınlandı
29.07.2026
Güncellendi
11.08.2026

Olay tarihi zararın başladığı anı gösterir; haberin ya da davanın tarihi olmayabilir. Nasıl belirlenir?

Etiketler

#ulaşım güvenliği#doğrulama eksikliği#yeterlilik eksikliği#kullanıcı güvenliği#otomatik karar verme#havacılık#hesap verebilirlik