Doğal afet yönetiminde yapay zeka

Kasırgalar, depremler, orman yangınları ve seller doğanın bir parçasıdır. Ancak son yıllarda bu tür doğal afetlerin arttığına tanık oluyoruz. Giderek şiddetlenen ve sıklaşan doğal afetler nedeniyle birçok kişi evini, geçim kaynağını ve hayatını kaybetti. İklim kaynaklı afetlerin sayısı son 30 yılda üç katına çıktı. BM raporlarına göre, bu afetlere uyum sağlamak ve bu afetlerle başa çıkmak, 2030 yılına kadar gelişmekte olan ülkelere yıllık tahmini 140-300 milyar dolara mal olacak.

Bununla birlikte, yapay zeka gibi teknolojilerdeki son gelişmeler sayesinde, doğal afet yönetimi daha verimli hale geliyor ve afetleri tahmin etmekten iyileştirme 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.

Şekil 1. 1900'den 2019'a kadar doğal afetlerdeki artışı gösteren bir grafik.

Link to this sectionProaktif risk yönetimi için afet tahmininde yapay zeka kullanımı#

Yapay zeka tabanlı afet tahmin ve erken uyarı sistemleri, doğal afetlerin neden olduğu zararı azaltmaya yardımcı olabilir. Bu sistemler kullanılarak yerel halk ve ilk yardım ekipleri, afetin etkilerini hafifletmek için erkenden uyarılabilir. Yapay zeka araçları, devasa miktardaki veriyi tarayabilir ve kasırga veya orman yangını gibi doğal afetleri gerçekleşmeden önce öngörmek için doğru tahminler yapabilir.

AI techniques like machine learning and computer vision use deep neural networks, which are used to analyze vast datasets from various types of sources, such as satellite imagery, weather data, and historical records. These networks contain interconnected artificial neurons that can identify patterns and anomalies that lead to a potential disaster. By processing and analyzing the massive amount of collected data using tools like big data analytics, AI models can be trained to provide early warning systems and help reduce the impacts of natural disasters.

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 olayı üzerinde test edildiğinde, bu yapay zeka sistemi geleneksel yöntemlere kıyasla artçı şok konumlarını tahmin etmede daha yüksek doğruluk gösterdi. Aşağıda gösterilen artçı şok tahmini örneğinde, artçı şok yaşaması öngörülen bölgeler kırmızı renkle işaretlenmiştir. Siyah noktalar gözlemlenen artçı şokların konumlarıdır, sarı çizgi ise ana şok sırasında kırılan fay hatlarını göstermektedir.

Şekil 2. Artçı şok tahmini çıktısını sergileyen bir görsel.

Link to this sectionAfet hazırlığı için yapay zeka destekli sistemler#

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

Bilgisayarlı görü ve görüntü analitiği çözümleri, uydu görüntülerini gerçek zamanlı olarak işleyerek hava durumu modellerini izlemeye ve takip etmeye de yardımcı olabilir. Bu tür afetlerin (kasırgalar gibi) izlediği yolu gözlemleyerek, etkilenebilecek bölgeler bunlarla yüzleşmeye daha hazırlıklı olabilir. Örneğin NASA, Harvey ve Florence gibi kasırgaları takip etmek için uydu fotoğrafları üzerinde bulut bilişim ve derin öğrenme teknikleri kullandı. Sistemleri, geleneksel yöntemlerle altı saatte bir yapılan takip yerine kasırganın her saat başı takip edilmesine olanak tanıyarak standart yöntemlerden altı kat daha iyi performans gösterdi.

Şekil 3. Derin öğrenme kullanarak Florence Kasırgası'nı izleme ve takip etme (Kaynak).

Link to this sectionAfet müdahalesinde yapay zeka: Kurtarma ekipleri için gerçek zamanlı verilerin iyileştirilmesi#

Doğal afet yönetiminde yapay zekanın bir diğer önemli uygulaması, müdahale ekiplerine yardımcı olmaktır. Yapay zeka sistemleri, hasar tespiti ve zor durumdaki insanların konumunun izlenmesi gibi değerli gerçek zamanlı verileri afet müdahale ekiplerine sağlayarak yardım kaynaklarını daha verimli bir şekilde dağıtmalarına yardımcı olabilir. Ayrıca, etkilenen bölgelerdeki insanlara yardımın ulaştırılmasını hızlandırmaya ve ön saflardaki yardım görevlilerinin karar ve eylemlerini iyileştirmeye yardımcı olabilirler.

Örneğin herhangi bir doğal afet sırasında acil durum yardım hatları (911 gibi) yardım çağrılarıyla dolar. Çağrıların tamamı insan operatörlere yönlendirilirse, müdahale ekipleri önemli ayrıntıları kaçırabilir. Yapay zeka, yüksek hacimli çağrıları ve mesajları rekor sürede yönetmek ve konuşmadan metne dönüştürme ve doğal dil işleme (NLP) gibi özellikleri kullanarak birden fazla işlevi yerine getirmek için kullanılabilir. Bu tür özellikler, acil durumun kesin doğası 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, bilgisayarlı görü ve NLP gibi yapay zeka araçlarının yardımıyla sosyal medya platformlarına da uygulanabilir.

social media platformları doğal afet müdahalesine nasıl yardımcı olabilir? Doğal bir afet sırasında, sosyal medya platformları felaketin hemen ardından kritik öneme sahip eyleme geçirilebilir bilgiler içerebilir. Örneğin, etkilenen bölgedeki insanlar tarafından sosyal medyada text, audio, images ve video bilgileri paylaşılabilir. Her saniyenin hayati önem taşıdığı durumlarda, tüm bu bilgileri manuel olarak yönetmek ve işlemek kolay değildir. 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 tweet'lerdeki (veya diğer sosyal medya platformlarındaki) metinleri ve görüntüleri analiz eder. Afet müdahale kuruluşları, elde edilen gerçek zamanlı verileri eylemlerine yön vermek ve çalışmalarının verimliliğini artırmak için kullanabilir.

AI innovations can also assist rescue teams directly from the front lines. Computer vision models like Ultralytics YOLOv8 can help assess the damages done to the affected area using satellite images and methods like semantic segmentation, which classifies each pixel in an image into specific categories. For example, during the aftermath of the earthquake in Turkey, the U.S. Department of Defense used semantic segmentation and satellite imagery to identify and categorize the severity of infrastructure and building damage in disaster areas at a rate much faster than traditional detection methods. Using such methods, they accelerated the process to hours or minutes, and the control center and the rescue teams were able to respond faster in affected areas for recovery.

Şekil 4. Anlamsal bölümleme kullanarak hasar değerlendirmesi.

Link to this sectionZihinsel sağlık desteği sağlayarak doğal afet sonrası iyileşmede yapay zeka#

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 zihinsel sağlık desteği sağlamaktır. Hayatta kalanlar, böyle bir afetten sonra Travma Sonrası Stres Bozukluğu (TSSB) gibi zihinsel sağlık sorunları yaşayabilirler. Afet sonrası TSSB oranları %40'a kadar çıkabilir. Yapay zeka araçları, etkilenen bireylere yardımcı olmak için kullanılabilir. Örneğin Omdena, yapay zeka sohbet robotlarını kullanarak zihinsel sağlık desteği sağlayan bir şirkettir.

Şekil 5. TSSB'li hastalara yardım etmek için yapay zeka sohbet robotu.

Yapay zeka, zihinsel sağlık araştırmalarına ve desteğe de yardımcı olabilir. Yapay zeka sistemleri, elektronik sağlık kayıtlarını uzman hekimlerle aynı doğrulukta analiz ederek zihinsel sağlık sorunlarını tahmin etmek için kullanılabilir. Örneğin araştırmacılar, travma sonrası sosyal medya verilerini analiz etmek ve genç yetişkinlerde stres düzeylerini ölçmek için yapay zekayı kullandılar. Araştırmalarına göre, aynı teknik iklim krizlerinin ve doğal afetlerin hem kısa hem de uzun vadeli zihinsel sağlık üzerindeki etkisini anlamak için de uygulanabilir.

Link to this sectionDoğal afet yönetiminde yapay zeka kullanmanın artıları ve eksileri#

Artık yapay zekanın doğal afet yönetiminin tüm farklı süreçlerini nasıl etkileyebileceğini tartıştığımıza göre, dahil olan bazı artıları ve eksileri keşfedelim. İşte afet yönetimi için yapay zeka kullanmanın bazı avantajları:

• Koordinasyonu iyileştirir: Yapay zeka sistemleri, afet müdahalesine dahil olan farklı kurum ve kuruluşlar arasındaki koordinasyonu geliştirmek, gecikmeleri ve verimsizlikleri azaltmak için kullanılabilir.

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

• Uzun vadeli iklim değişikliğine uyum: Yapay zeka, iklim değişikliğinin etkilerini tanımlamaya ve değerlendirmeye yardımcı olarak küresel toplulukların uzun vadeli uyum stratejileri geliştirmesini sağlayabilir.

Birçok faydasına rağmen, doğal afet yönetiminde yapay zeka ile ilgili akılda tutulması gereken sınırlamalar da vardır. İşte doğal afet yönetiminde yapay zekanın temel zorluklarından bazıları:

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

• Veri gizliliği endişeleri: Yapay zeka sistemleri, bir afet sırasında hasarları değerlendirmek ve insanları takip etmek için coğrafi uydu verilerini, sosyal medya ve yardım hattı iletişim verilerini ve daha birçok kaynağı kullanır. Bu durum, kişisel bilgilerin izinsiz kullanımı ve potansiyel gözetim konusunda gizlilik endişelerini artırır.

• Veri kalitesine güven: Bir yapay zeka modelinin tahminleri, ancak eğitildiği verinin kalitesi ve miktarı kadar iyi olabilir. Eğer yapay zeka modelleri hatalı verilerle eğitilirse, özellikle kritik durumlarda daha az etkili sonuçlara yol açabilir.

Link to this sectionDoğal afet yönetiminde yapay zeka üzerine son düşünceler#

Yapay zekanın insanların hayatlarını bir doğal afetten kurtarmaya nasıl yardımcı olabileceğini keşfettik. Afetleri tahmin etmemize, bunlara hazırlanmamıza, müdahale etmemize ve onlardan daha etkili bir şekilde toparlanmamıza yardımcı olur. Yapay zeka araçları depremleri tahmin edebilir, kasırgaları izleyebilir ve afet müdahale ve iyileştirme çalışmalarını iyileştirebilir. Bunu yapmak, afetlerin insanlar ve altyapı üzerindeki etkisini en aza indirmeye yardımcı olur. Yapay zekanın 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 alır. Bu zorlukları ele alıp çözümlediğimizde, doğal afetleri 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 tarım alanındaki yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀