Doğal afet yönetiminde yapay zeka

Kasırgalar, depremler, orman yangınları ve seller doğanın bir parçasıdır. Ancak, son yıllarda bu tür doğal afetlerin meydana gelmesinde bir artışa tanık olduk. Birçok kişi giderek şiddetlenen ve sıklaşan doğal afetler nedeniyle evlerini, geçim kaynaklarını ve hayatlarını kaybetti. İklimle ilgili afetlerin sayısı son 30 yılda üçe katlandı. BM raporlarına göre, bu afetlere uyum sağlamak ve başa çıkmak gelişmekte olan ülkelere 2030 yılına kadar yılda tahmini 140-300 milyar dolara mal olacak. 

Ancak, yapay zeka gibi teknolojideki son gelişmeler sayesinde, doğal afet yönetimi daha akıcı hale geliyor ve afetleri tahmin etmekten kurtarma çalışmalarına yardımcı olmaya kadar her şeyi iyileştiriyor. Bu makalede, doğal afet yönetimine derinlemesine dalacağız, yapay zekanın sürecin her adımını nasıl iyileştirdiğini ve bizi güvende tutan yapay zeka uygulamalarını keşfedeceğiz.

‍

Proaktif risk yönetimi için afet tahmininde yapay zeka kullanmak

Yapay zeka afet tahmini ve erken tespit sistemleri, doğal afetlerin neden olduğu hasarı azaltmaya yardımcı olabilir. Bu sistemleri kullanarak, yerel halk ve ilk müdahale ekipleri, afetin etkilerini azaltmak için erken uyarı alabilirler. Yapay zeka araçları, çok büyük miktarda veriyi eleyebilir ve kasırgalar ve orman yangınları gibi doğal afetleri olmadan önce tahmin etmek için doğru tahminler yapabilir.

Makine öğrenimi ve bilgisayarlı görü gibi yapay zeka teknikleri, derin sinir ağlarını kullanır ve bu ağlar, uydu görüntüleri, hava durumu verileri ve geçmiş kayıtlar gibi çeşitli kaynaklardan gelen çok büyük veri kümelerini analiz etmek için kullanılır. Bu ağlar, potansiyel bir afete yol açan kalıpları ve anormallikleri tanımlayabilen birbirine bağlı yapay nöronlar içerir. Büyük veri analitiği gibi araçları kullanarak toplanan büyük miktardaki veriyi işleyip analiz ederek, 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. 30.000 deprem olayında test edildiğinde, bu yapay zeka sistemi, artçı şok konumlarını tahmin etmede geleneksel yöntemlere kıyasla daha yüksek doğruluk gösterdi. Aşağıda gösterilen bir artçı şok tahmini örneğinde, artçı şokların yaşanması beklenen bölgeler kırmızı renkle işaretlenmiştir. Siyah noktalar, gözlemlenen artçı şokların konumlarıdır ve sarı çizgi, ana şok sırasında yırtılan fayları gösterir.

‍

Afet hazırlığı için yapay zeka destekli sistemler

Bir afet tahmin edildikten sonra, doğal afet yönetimindeki bir sonraki adım hazırlıklı olmaktır. Bir afetteki riskler hakkında zamanında ve doğru bilgi sağlayan yapay zeka sistemleri ile insan ve ekonomik kayıplar önlenebilir. Bu bilgiler, yetkililerin acil durumlara hazır olmalarına ve hayat kurtarmak için hızla harekete geçmelerine yardımcı olur. Örneğin, çiftçiler, balıkçılar ve orman işçileri, doğal afetler söz konusu olduğunda en risk altındaki topluluklardan bazılarıdır ve yapay zeka çözümleri bu toplulukların kayıplardan kaçınmasına yardımcı olabilir. 

Bilgisayarlı görü ve görüntü analizi çözümleri, uydu görüntülerini gerçek zamanlı olarak işleyerek hava durumunu izlemeye ve takip etmeye de yardımcı olabilir. Bu tür afetlerin (siklonlar gibi) yolunu izleyerek, etkilenebilecek alanlar bunlarla yüzleşmeye daha iyi hazırlanabilir. Örneğin, NASA, Harvey ve Florence gibi kasırgaları izlemek için uydu fotoğraflarında bulut bilişim ve derin öğrenme tekniklerini kullandı. Sistemleri, kasırganın geleneksel yöntemlerde olduğu gibi altı saatte bir yerine her saat izlenmesini sağlayarak standart yöntemlerden altı kat daha iyi performans gösterdi.

‍

Afet müdahalesinde yapay zeka: Kurtarma ekipleri için gerçek zamanlı verilerin iyileştirilmesi

Yapay zekanın doğal afet yönetimindeki bir diğer önemli uygulaması da müdahale ekiplerine yardımcı olmaktır. Yapay zeka sistemleri, hasar tespiti ve yardıma muhtaç kişilerin yerinin takibi gibi değerli gerçek zamanlı verileri afet müdahale ekiplerine sağlayarak, yardım kaynaklarını daha verimli bir şekilde tahsis etmelerine yardımcı olabilir. Ayrıca, etkilenen bölgelerdeki insanlara yardım ulaştırılmasını hızlandırabilir ve ön saflardaki yardım görevlilerinin karar ve eylemlerini iyileştirebilirler.

Örneğin, herhangi bir doğal afet sırasında, acil durum yardım hatları (112 gibi) yardım çağrılarıyla dolar. Tüm çağrılar insan operatörlere yönlendirilirse, müdahale ekipleri önemli ayrıntıları kaçırabilir. Yapay zeka, rekor sürede yüksek hacimli çağrıları ve mesajları yönetmek ve konuşmayı metne dönüştürme 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 edinmek için her acil durum çağrısının ardındaki bağlamı çıkarabilir.

Bu bilgiler, çağrı sürelerini kısaltır ve acil durum müdahalesini hızlandırır. Aynı sistem, bilgisayarlı görü ve NLP gibi yapay zeka araçları yardımıyla sosyal medya platformlarına da uygulanabilir.

Sosyal medya platformları doğal afet müdahalesine nasıl yardımcı olabilir? Doğal afet sırasında, sosyal medya platformları hemen sonrasında önemli ve harekete geçirilebilir 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 önemli olduğu durumlarda. AIDR (Yapay Zeka Dijital Müdahale) platformu gibi araçlar, sosyal medya gönderilerini 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 cepheden de yardımcı olabilir. Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modelleri, bir görüntüdeki her pikseli belirli kategorilere ayıran semantik segmentasyon gibi uydu görüntüleri ve yöntemleri kullanarak etkilenen bölgede meydana gelen hasarları değerlendirmeye yardımcı olabilir. Örneğin, Türkiye'deki depremin ardından ABD Savunma Bakanlığı, geleneksel tespit yöntemlerinden çok daha hızlı bir oranda afet bölgelerindeki altyapı ve bina hasarının ciddiyetini belirlemek ve sınıflandırmak için semantik segmentasyon ve uydu görüntülerini kullandı. Bu tür yöntemleri kullanarak, süreci saatlere veya dakikalara indirdiler ve kontrol merkezi ve kurtarma ekipleri, iyileşme için etkilenen bölgelere daha hızlı yanıt verebildi.

‍

Doğal afet sonrası iyileşme için yapay zeka, ruh sağlığı desteği sağlayarak

Doğal afet sonrası iyileşme 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 olabilir. Bir felaketten sonra TSSB oranları %40'a kadar çıkabilir. Yapay zeka araçları, etkilenen bireylere yardımcı olmak için kullanılabilir. Örneğin, Omdena, yapay zeka sohbet robotlarını kullanarak ruh sağlığı desteği sağlayan bir şirkettir.

‍

Yapay zeka ayrıca ruh sağlığı araştırmalarına ve desteğine de yardımcı olabilir. Yapay zeka sistemleri, elektronik sağlık kayıtlarını insan uzmanlarla aynı doğrulukta analiz ederek ruh sağlığı sorunlarını tahmin etmek için kullanılabilir. Örneğin, araştırmacılar travma yaşayan genç yetişkinlerdeki stres düzeylerini ölçmek için sosyal medya verilerini analiz etmek üzere yapay zekayı kullandılar. Çalışmalarına göre, aynı teknik hem kısa hem de uzun vadede iklim krizlerinin ve doğal afetlerin ruh sağlığı üzerindeki etkisini anlamak için de uygulanabilir.

Afet yönetiminde yapay zeka kullanmanın artıları ve eksileri

Yapay zekanın doğal afet yönetiminin tüm farklı süreçlerini nasıl etkileyebileceğini tartıştığımıza göre, şimdi de ilgili bazı artıları ve eksileri inceleyelim. İşte yapay zekayı afet yönetimi için kullanmanın bazı avantajları:

• Koordinasyonu iyileştirme: Yapay zeka sistemleri, afet müdahalesine dahil olan farklı kurumlar ve kuruluşlar arasındaki koordinasyonu iyileştirmek, gecikmeleri ve verimsizlikleri azaltmak için kullanılabilir.

• Görevleri otomatikleştirme: Yapay zeka, veri girişi ve analizi gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirebilir ve harcanan her saniyenin kritik olduğu doğal afet sırasında insan kaynaklarını daha kritik faaliyetler için serbest bırakır.

• Uzun vadeli iklim değişikliğine uyum: Yapay zeka, iklim değişikliğinin etkilerini belirlemeye ve değerlendirmeye yardımcı olarak küresel toplulukların uzun vadeli uyum stratejileri geliştirmesine olanak tanır.

Pek çok faydasına rağmen, doğal afet yönetiminde yapay zeka ile ilgili akılda tutulması gereken sınırlamalar da vardır. İşte yapay zekanın doğal afet yönetimindeki bazı temel zorlukları:

• Yüksek uygulama maliyetleri: Afet yönetimi için yapay zeka sistemleri geliştirmek ve uygulamak pahalı olabilir, çünkü genellikle donanım, yazılım ve yapay zeka uzmanlığına önemli yatırımlar içerir.

• Veri gizliliği endişeleri: Yapay zeka sistemleri, hasarları değerlendirmek ve bir afet sırasında insanları izlemek için coğrafi uzamsal uydu verilerini, sosyal medya ve yardım hattı iletişim verilerini ve daha fazla kaynağı kullanır. Bu, kişisel bilgilerin rıza dışı kullanımı ve potansiyel gözetim hakkında gizlilik endişeleri yaratır.

• Veri kalitesine bağımlılık: Bir yapay zeka modelinin tahminleri, yalnızca üzerinde eğitildiği verilerin kalitesi ve miktarı kadar iyi olabilir. Yapay zeka modelleri yanlış verilerle eğitilirse, özellikle kritik durumlarda daha az etkili sonuçlara yol açabilir.

Doğal afet yönetiminde yapay zeka üzerine son düşünceler

Yapay zekanın insanları doğal bir afetten nasıl kurtarmaya yardımcı olabileceğini araştırdık. Onları daha etkili bir şekilde tahmin etmemize, hazırlanmamıza, yanıt vermemize ve iyileşmemize yardımcı oluyor. Yapay zeka araçları depremleri tahmin edebilir, kasırgaları takip edebilir ve afet müdahale ve iyileştirme çabalarını iyileştirebilir. Bunu yapmak, afetlerin insanlar ve altyapı üzerindeki etkisini en aza indirmeye yardımcı olur. Yapay zekanın daha hızlı yanıtlar ve daha iyi koordinasyon gibi birçok faydası olsa da, bazı zorlukları da vardır. Bunlar arasında yüksek maliyetler, veri gizliliği endişeleri ve doğru verilere duyulan ihtiyaç yer alır. 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 etkileşim kurun. Çözüm sayfalarımızda üretim ve tarımda yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀