Felaketleri tahmin etmekten kurtarma çabalarına yardımcı olmaya kadar yapay zekanın doğal afet yönetimindeki rolü hakkında bilgi edinin. Yapay zekanın hayat kurtarmak için nasıl kullanılabileceğini keşfedin.
Kasırgalar, depremler, orman yangınları ve seller doğanın bir parçasıdır. Ancak, son yıllarda bu tür doğal afetlerin meydana gelmesinde bir artışa tanık olduk. Giderek daha şiddetli ve sık yaşanan doğal afetler nedeniyle pek çok kişi evlerini, geçim kaynaklarını ve hayatlarını kaybetti. İklimle bağlantılı afetlerin sayısı son 30 yılda üç katına çıkmıştır. BM raporlarına göre, bu afetlere uyum sağlamak ve bunlarla başa çıkmak, gelişmekte olan ülkelere 2030 yılına kadar yıllık tahmini 140-300 milyar dolara mal olacaktır.
Bununla birlikte, yapay zeka gibi teknolojideki son gelişmeler sayesinde, doğal afet yönetimi daha modern hale geliyor ve afetleri tahmin etmekten kurtarma çabalarına yardımcı olmaya kadar her şeyi geliştiriyor. Bu makalede, doğal afet yönetiminin derinliklerine inecek, yapay zekanın sürecin her adımını nasıl iyileştirdiğini ve bizi güvende tutan yapay zeka uygulamalarını keşfedeceğiz.
Yapay zeka afet tahmin ve erken tespit sistemleri, doğal afetlerin neden olduğu hasarı azaltmaya yardımcı olabilir. Bu sistemleri kullanarak, yerel sakinler ve ilk müdahale ekipleri felaketin etkilerini azaltmak için erken uyarılabilir. YZ araçları, kasırgalar ve orman yangınları gibi doğal afetleri gerçekleşmeden önce tahmin etmek için büyük miktarda veriyi tarayabilir ve doğru tahminlerde bulunabilir.
Makine öğrenimi ve bilgisayarla görme gibi yapay zeka teknikleri, uydu görüntüleri, hava durumu verileri ve geçmiş kayıtlar gibi çeşitli kaynaklardan elde edilen geniş veri kümelerini analiz etmek için kullanılan derin sinir ağlarını kullanır. Bu ağlar, potansiyel bir felakete yol açan kalıpları ve anormallikleri belirleyebilen birbirine bağlı yapay nöronlar içerir. Büyük veri analitiği gibi araçlar kullanılarak toplanan büyük miktarda verinin işlenmesi ve analiz edilmesiyle, yapay zeka modelleri erken uyarı sistemleri sağlamak ve doğal afetlerin etkilerini azaltmaya yardımcı olmak için eğitilebilir.
Örneğin yapay zeka, sismik verileri işleyerek deprem artçı şoklarını tahmin etmek için kullanılabilir. Google ve Harvard, 131.000 deprem ve artçı şoktan elde edilen verileri analiz eden bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Bu yapay zeka sistemi, 30.000 deprem olayı üzerinde test edildiğinde, geleneksel yöntemlere kıyasla artçı şok konumlarını tahmin etmede daha yüksek doğruluk gösterdi. Aşağıda gösterilen artçı şok tahmini örneğinde, artçı şokların yaşanacağı tahmin edilen bölgeler kırmızı renkle işaretlenmiştir. Siyah noktalar gözlemlenen artçı şokların konumlarıdır ve sarı çizgi ana şok sırasında yırtılan fayları göstermektedir.
Bir afet öngörüldüğünde, doğal afet yönetiminde bir sonraki adım hazırlıklı olmaktır. Bir afetin içerdiği riskler hakkında zamanında ve doğru bilgi sağlayan yapay zeka sistemleri sayesinde insani ve ekonomik kayıplar önlenebilir. Bu içgörüler, yetkililerin acil durumlara hazır olmalarına ve hayat kurtarmak için hızlı hareket etmelerine yardımcı olur. Örneğin, çiftçiler, balıkçılar ve ormancılar doğal afetler söz konusu olduğunda en riskli topluluklardan bazılarıdır ve YZ çözümleri bu toplulukların kayıpları önlemesine yardımcı olabilir.
Bilgisayarla görme ve görüntü analitiği çözümleri, uydu görüntülerini gerçek zamanlı olarak işleyerek hava durumu modellerinin izlenmesine ve takip edilmesine de yardımcı olabilir. Bu tür felaketlerin (kasırgalar gibi) izlediği yol izlenerek, etkilenebilecek bölgeler bu felaketlere karşı daha hazırlıklı hale getirilebilir. Örneğin NASA, Harvey ve Florence gibi kasırgaları takip etmek için uydu fotoğrafları üzerinde bulut bilişim ve derin öğrenme tekniklerini kullanmıştır. Geliştirdikleri sistem, standart yöntemlerden altı kat daha iyi performans göstererek kasırganın geleneksel yöntemlerde olduğu gibi altı saatte bir değil, her saat takip edilmesini sağladı.
.png)
Doğal afet yönetiminde yapay zekanın bir diğer önemli uygulaması da müdahale ekiplerine yardımcı olmaktır. YZ sistemleri, afet müdahale ekiplerine hasar tespiti ve zor durumdaki insanların konumlarının izlenmesi gibi değerli gerçek zamanlı veriler sağlayarak yardım kaynaklarını daha verimli bir şekilde tahsis etmelerine yardımcı olabilir. Ayrıca, etkilenen bölgelerdeki insanlara yardım ulaştırılmasını hızlandırmaya ve ön saflardaki yardım çalışanlarının kararlarını ve eylemlerini iyileştirmeye yardımcı olabilirler.
Örneğin, herhangi bir doğal afet sırasında acil yardım hatları (911 gibi) imdat çağrılarıyla dolup taşar. Tüm çağrılar insan operatörlere yönlendirilirse müdahale ekipleri önemli ayrıntıları kaçırabilir. Yapay zeka, yüksek hacimli çağrıları ve mesajları rekor sürede yönetmek ve konuşmadan metne ve doğal dil işleme (NLP) gibi özellikleri kullanarak birden fazla işlevi yerine getirmek için kullanılabilir. Bu tür özellikler, acil durumun kesin niteliği ve arayanın konumu hakkında doğru bilgi almak için her acil durum çağrısının arkasındaki bağlamı çıkarabilir.
Bu içgörüler çağrı sürelerini azaltır ve acil durum müdahalesini hızlandırır. Aynı sistem, bilgisayarla görme ve NLP gibi yapay zeka araçlarının yardımıyla sosyal medya platformlarına da uygulanabilir.
Sosyal medya platformları doğal afet müdahalesine nasıl yardımcı olabilir? Bir doğal afet sırasında, sosyal medya platformları afetin hemen ardından eyleme geçirilebilecek önemli bilgiler içerebilir. Örneğin, etkilenen bölgedeki insanlar tarafından sosyal medyada metin, ses, görüntü ve video bilgileri yayınlanabilir. Tüm bu bilgileri manuel olarak yönetmek ve işlemek kolay değildir, özellikle de her saniyenin çok önemli olduğu durumlarda. AIDR (Yapay Zeka Dijital Müdahale) platformu gibi araçlar, sosyal medya paylaşımlarını otomatik olarak işleyerek müdahale gecikmelerini azaltmak için kullanılabilir. Platform, ilgili insani yardım bilgilerini elde etmek için tweetlerden (veya diğer sosyal medya platformlarından) metin ve görüntüleri analiz eder. Afet müdahale kuruluşları, eylemlerini bilgilendirmek ve çabalarının verimliliğini artırmak için çıkarılan gerçek zamanlı verileri kullanabilir.
Yapay zeka yenilikleri kurtarma ekiplerine doğrudan ön saflardan da yardımcı olabilir. Bilgisayarla görme modelleri gibi Ultralytics YOLOv8 uydu görüntülerini ve görüntüdeki her bir pikseli belirli kategorilere ayıran semantik segmentasyon gibi yöntemleri kullanarak etkilenen bölgeye verilen zararın değerlendirilmesine yardımcı olabilir. Örneğin, Türkiye'deki depremin ardından ABD Savunma Bakanlığı, afet bölgelerindeki altyapı ve bina hasarının ciddiyetini geleneksel tespit yöntemlerinden çok daha hızlı bir şekilde belirlemek ve kategorize etmek için semantik segmentasyon ve uydu görüntülerini kullandı. Bu yöntemler sayesinde süreç saatler veya dakikalar mertebesinde hızlanmış, kontrol merkezi ve kurtarma ekipleri etkilenen bölgelerde kurtarma çalışmalarına daha hızlı müdahale edebilmiştir.
Bir doğal afetten sonraki toparlanma aşaması, toplulukları yeniden inşa etmeyi ve onları daha güçlü hale getirmeyi amaçlar. Bunu yapmanın en iyi yollarından biri, etkilenen bölgelerdeki insanlara ruh sağlığı desteği sağlamaktır. Hayatta kalanlar böyle bir felaketten sonra Travma Sonrası Stres Bozukluğu (TSSB) gibi ruh sağlığı sorunlarından muzdarip olabilirler. Bir felaketten sonra TSSB oranları %40'a kadar çıkabilir. Etkilenen bireylere yardımcı olmak için yapay zeka araçları kullanılabilir. Örneğin Omdena, yapay zeka sohbet robotlarını kullanarak ruh sağlığı desteği sağlayan bir şirkettir.
Yapay zeka, ruh sağlığı araştırmaları ve desteği konusunda da yardımcı olabilir. YZ sistemleri, elektronik sağlık kayıtlarını insan uzmanlarla aynı doğrulukta analiz ederek ruh sağlığı sorunlarını tahmin etmek için kullanılabilir. Örneğin, araştırmacılar sosyal medya verilerini analiz etmek ve travma yaşadıktan sonra genç yetişkinlerde stres seviyelerini ölçmek için yapay zekayı kullandılar. Çalışmalarına göre, aynı teknik iklim krizlerinin ve doğal afetlerin hem kısa hem de uzun vadede ruh sağlığı üzerindeki etkilerini anlamak için de uygulanabilir.
Yapay zekanın doğal afet yönetiminin tüm farklı süreçlerini nasıl etkileyebileceğini tartıştığımıza göre, şimdi ilgili bazı artıları ve eksileri inceleyelim. İşte afet yönetimi için yapay zeka kullanmanın bazı avantajları:
Birçok faydasına rağmen, doğal afet yönetiminde yapay zeka ile ilgili akılda tutulması gereken sınırlamalar da vardır. İşte doğal afet yönetiminde YZ'nin karşılaştığı bazı temel zorluklar:
Yapay zekanın insanların hayatlarını doğal bir felaketten kurtarmaya nasıl yardımcı olabileceğini araştırdık. Afetleri daha etkili bir şekilde tahmin etmemize, hazırlanmamıza, müdahale etmemize ve onlardan kurtulmamıza yardımcı olur. Yapay zeka araçları depremleri tahmin edebilir, kasırgaları takip edebilir ve afet müdahale ve kurtarma çabalarını iyileştirebilir. Bunu yapmak, felaketlerin hem insanlar hem de altyapı üzerindeki etkisini en aza indirmeye yardımcı olur. YZ'nin daha hızlı müdahale ve daha iyi koordinasyon gibi birçok faydası olsa da, bazı zorlukları da vardır. Bunlar arasında yüksek maliyetler, veri gizliliği endişeleri ve doğru veri ihtiyacı yer alıyor. Bu zorlukları ele aldığımızda ve hesaba kattığımızda, doğal afetleri etkili bir şekilde yönetmede yapay zekanın etkisini en üst düzeye çıkarabiliriz.
Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşime geçin. Çözüm sayfalarımızda üretim ve tarımdaki yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
