Afetlerde yapay zeka kullanımıyla alakalı yazımızın 4. bölümüyle kaldığımız yerden devam ediyoruz.
Yenilikçi Arama Kurtarma Süreçleri
Bugünkü teknoloji yardımıyla elde edilen veriler arama kurtarma hizmetinde ekiplere büyük kolaylık sağlamaktadır. Örneğin yapay zeka veri analitiği kullanımı, sahada hızlı ve etkili müdahale etme yeteneğini artırıp,doğru ve zamanında kararlar alınmasını sağlar. Afet sonrasında algoritmalar ve veri analitiği, elde edilen verileri analiz ederek müdahale anlamında önemli bilgiler sunar.Arama kurtarma ekipleri, bu bilgileri kullanarak daha etkili stratejiler geliştirebilir.
- Coğrafi Veriler → Uydu görüntüleri → Alan analizi ve yönlendirme
- Sosyal Medya Verileri → Paylaşım ve Etiketler→ Kayıp Kişilerin İzini Sürmek
- Mobil Uygulama Verileri → GPS ve Konum Bilgisi → Ekipleri Yönlendirme
- Parti verileri → Hava Durumu Raporları → Olayın Doğası ve Gereklilikler
- Yüz Tanıma → Kayıp Kişilerin Tanınması → Hızlı Tespit İmkanları
- Dronlar → Geniş Alanların Havadan Taranması → Zaman Kazanımı
- Veri Madenciliği → Öngörü ve Analiz İçin Veri İnceleme → Daha Bilinçli Karar
- Ses Tanıma→Yardım Çağrılarının Hızlı Analiz Edilmesi → Operasyon Verimliliği
Örnek 1: Arama Motorları
Yapay zeka algoritmaları, arama motorlarını kullanarak kaybolmuş kişilere dair verilerin hızlı bir şekilde analiz edilmesini sağlamaktadır. Güncel veri havuzlarından yararlanan yapay zeka, kayıp kişilerin en olası yerlerini belirlemek için optimizasyon yapar. Böylece, kurtarma ekiplerinin kaybolan kişilere ulaşma şansını arttırmış olur.
Örnek 2: Kriz Yönetimi
Afet anı ve sonrasında veri analizi ve hızlı karar verme kabiliyeti, bilgi akışının sağlıklı bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur. Bu tür uygulamalar, arama kurtarma süreçlerinin düzenli ve sistematik bir şekilde yürütülmesini sağlar.
Medyadan birkaç haber örneği…
XView2 ile Hasar Tespiti Yapıldı
Türkiye’de deprem sonrasında arama kurtarma ekipleri tarafından hasar tespiti için kullanılan xView2’nin geliştirilmesi Microsoft, Berkeley ve California Üniversitesi gibi kurum ve kuruluşların desteği ile gerçekleşti.
Yapay zeka sistemi ile afet bölgelerindeki bina ve alt yapı hasarları belirlemenin yanı sıra hasarın ciddiyetini hızlı bir şekilde tespit etmek için de uydu görüntülerini makine öğrenimi ile birleştiren sisteminden faydalanıldı. (tahmindir.com,haber,Hasan Okçu )
XView2 Türkiye’de kullanıldı
Pentagon’un Savunma İnovasyon Birimi ve Carnegie Mellon Üniversitesi’nin Yazılım Mühendisliği Enstitüsü tarafından 2019‘da geliştirilen açık kaynaklı bir proje olan xView2, Türkiye’deki deprem sonrasında yer ekipleri tarafından arama kurtarma faaliyetlerinde (Adıyaman) ve hasar tespitinde kullanıldı.
Uydu görüntülerini makine öğrenimi ile birleştiren xView2, afet bölgesindeki bina ve altyapı hasarını belirlemek ve hasarın ciddiyetini hızlı bir şekilde tespit etmek için kullanıldı.
xView2’de yer alan algoritmalar bölgenin uydu görüntüleri üzerinde piksel bazlı bir nesne tanımlama tekniği kullanıyor. Resimden anlaşıldığı üzere, binaları ifade eden kırmızı renk ne kadar koyuysa enkazın durumu da o kadar kötü oluyor. (Resim.1)
Dünya Bankası’nda afet risk yönetimi uzmanı olan Atishay Abbhi’ ye göre bu hasar tespiti aylarca sürebilir, ancak yapay zeka sayesinde ölçeğe göre birkaç saatte saatte veya dakikada işlemin tamamlandığını belirtiyor.
Resim.1 – Kaynak: https://www.technologyreview.com – 20.02.2023
