İklim değişikliğiyle birlikte yükselen sıcaklıklar, kuraklık ve değişen yağış düzenleri birçok bölgede orman yangını riskini artırıyor. ABD'de geçtiğimiz yıl yaklaşık 78 bin orman yangını rapor edildi. Bu sayı, bir önceki yıla göre yaklaşık 'lik artış anlamına geliyor.
Özellikle California gibi yangınların ekosistemin doğal bir parçası olduğu bölgelerde asıl sorun artık yalnızca yangınları söndürmek değil, yangınların insan yerleşimleri ve kritik altyapılar üzerindeki etkisini mümkün olduğunca erken azaltmak.
Microsoft'un AI for Good Lab ekibi de bu noktada yapay zekâ destekli erken uyarı sistemlerine odaklanıyor.
1.300 kamera, her gün 7 milyon görüntüyü analiz ediyor
California'daki ALERTCalifornia projesi, yangına eğilimli bölgelerde konumlandırılmış yaklaşık 1.300 kameradan oluşan geniş bir görüntüleme ağı kullanıyor.
Kameralardan gelen canlı görüntüler yapay zekâ tarafından sürekli analiz ediliyor. Sistem, görüntülerde duman veya yangın belirtisi tespit ettiğinde farklı kamera açılarını karşılaştırarak olayın konumunu doğrulayabiliyor.
Ardından ilgili acil müdahale ekiplerine alarm gönderiliyor.
Sistemin ölçeği de dikkat çekici. Yapay zekâ altyapısı her gün 7 milyondan fazla görüntüyü işliyor.
Daha da önemlisi, proje kapsamında bazı yangınların geleneksel yöntemlerle ilk kez bildirilmesinden 2,5 saate kadar önce tespit edilebildiği belirtiliyor.
Yapay zekânın en zor görevi dumanı doğru tanımak
Erken yangın tespiti ilk bakışta basit görünse de sistemin karşılaştığı en büyük problemlerden biri, gerçek yangın dumanını çevresel görüntülerden ayırt etmek.
Sis, bulutlar, değişen ışık koşulları ve mevsimsel farklılıklar yapay zekânın karar verme sürecini zorlaştırabiliyor.
Üstelik kameraların bulunduğu bölgeler de birbirinden oldukça farklı. Yoğun ormanlardan çayırlara ve kıyı bölgelerine kadar farklı arazi tiplerinin aynı sistem tarafından analiz edilmesi gerekiyor.
Bu nedenle modelin yalnızca dumanı tespit etmesi değil, yanlış alarmları mümkün olduğunca azaltırken yangının ilk aşamalarındaki küçük belirtileri yakalaması gerekiyor.
İlk dakikalar yangınla mücadelede kritik
Erken uyarının gerçek dünyadaki etkisini gösteren örneklerden biri Kern County'deki Trotter Fire oldu.
2023 yılında yapay zekâ destekli erken tespit sayesinde yangının 52 dönümlük alanla sınırlandırıldığı belirtiliyor. Sistem kullanılmasaydı yangının yaklaşık 4.000 dönüme kadar büyüyebileceği öngörülüyordu.
Teknolojinin daha eski bir örneği ise 2019'daki Kincade Fire.
Sonoma County'de yaşanan yangında erken uyarı teknolojisinin tahliye sürecine destek olduğu ve 180 binden fazla kişinin güvenli şekilde tahliye edilmesine katkı sağladığı belirtiliyor.
Kern County İtfaiyesi'nden Zachary Wells'e göre yangının ilk birkaç dakikasında elde edilen bilgiler, sonraki müdahalenin tamamını şekillendirebiliyor.
Microsoft 5 milyon dolarlık destek sağlıyor
Microsoft, bu teknolojinin geliştirilmesi ve ölçeklendirilmesi için toplam 5 milyon dolarlık bir destek taahhüt etti.
Bu bütçenin 2 milyon doları teknoloji geliştirme, 3 milyon doları ise Azure altyapı desteği olarak kullanılacak.
Bulut işlem gücü özellikle önemli çünkü sistemin sürekli olarak milyonlarca görüntüyü analiz etmesi gerekiyor.
Microsoft AI for Good Lab Başkan Yardımcısı ve Baş Veri Bilimcisi Juan Lavista Ferres, teknolojinin yalnızca California ile sınırlı kalmasını istemediklerini belirterek dünya genelinde kullanılabilir hale getirilmesini hedeflediklerini söylüyor.
California'da çalışan model başka ülkelerde de çalışabilir mi?
Teknolojinin farklı bölgelere taşınması ise beraberinde önemli bir yapay zekâ problemi getiriyor: modelin genellenebilirliği.
California'daki orman yapısı, bitki örtüsü, arazi şekilleri ve hava koşulları başka bölgelerden oldukça farklı olabilir.
Bu nedenle California verileriyle eğitilmiş bir modelin farklı ülkelerde doğrudan aynı başarıyı göstermesi garanti değil.
Farklı bölgelerdeki sistemlerin yerel bitki örtüsü, topografya, iklim ve acil müdahale süreçlerine göre yeniden eğitilmesi veya ince ayardan geçirilmesi gerekebilir.
Microsoft yangın tespitinin ötesine geçiyor
Microsoft'un projesi yalnızca duman tespitine odaklanmıyor.
Şirket, yaklaşık 98 bin mil karelik LiDAR verisini kullanarak ayrıntılı dijital arazi modelleri oluşturuyor.
Bu veriler sayesinde sistemin gelecekte;
- arazi yapısının haritalanması,
- orman sağlığının izlenmesi,
- yangın sonrası risk analizi,
- çevresel değişimlerin takip edilmesi
gibi alanlarda da kullanılması hedefleniyor.
Bilgisayarlı görü ile LiDAR verilerinin birlikte kullanılması, yapay zekânın yalnızca “yangın var mı?” sorusuna cevap vermek yerine yangın riskini ve çevresel koşulları daha kapsamlı biçimde analiz etmesine imkân sağlayabilir.
Microsoft'un AI for Good projeleri genişliyor
Yangın tespit sistemi, Microsoft'un çevresel sorunlara yapay zekâyla çözüm üretmeye yönelik çalışmalarından yalnızca biri.
Şirketin AI for Good Lab'i atmosferik verileri analiz eden Aurora hava tahmin modeli üzerinde çalışıyor. 1,3 milyar parametreli model; hava durumu, hava kalitesi ve aşırı hava olaylarının tahmin edilmesi gibi farklı alanlarda kullanılmak üzere geliştiriliyor.
Microsoft ayrıca uydu ve hava görüntülerini makine öğrenmesiyle birleştirerek buzul haritalama, arazi örtüsü analizi ve yenilenebilir enerji altyapısının takibi üzerinde çalışıyor.
Biyoakustik projelerinde ise yapay zekâ, Amazon'daki türlerin belirlenmesi, kuş ve amfibi seslerinin sınıflandırılması ve balina popülasyonlarının izlenmesi gibi çalışmalarda kullanılıyor.
Tüm bu projeler Microsoft'un yapay zekâyı yalnızca ticari uygulamalarda değil, iklim değişikliği, doğal afetler ve biyolojik çeşitliliğin korunması gibi alanlarda da ölçeklendirmeye çalıştığını gösteriyor.
Top comments (0)