Doğal afet yönetiminde yapay zekâ

Kasırgalar, depremler, orman yangınları ve seller doğanın bir parçasıdır. Ancak son yıllarda bu tür doğal afetlerin görülme sıklığında artışa tanık olduk. Giderek şiddetlenen ve sıklaşan doğal afetler nedeniyle birçok kişi evini, geçim kaynağını ve yaşamını yitirdi. İklimle ilgili afetlerin sayısı son 30 yılda üç katına çıktı. Birleşmiş Milletler raporlarına göre gelişmekte olan ülkelerin bu afetlere uyum sağlamasının ve bunlarla başa çıkmasının 2030'a kadar yılda tahmini 140-300 milyar dolara mal olması bekleniyor.

Ancak yapay zekâ gibi teknolojilerdeki son gelişmeler sayesinde doğal afet yönetimi kolaylaşıyor; afetleri tahmin etmekten iyileştirme çalışmalarına destek vermeye kadar her aşama daha verimli hâle geliyor. Bu makalede doğal afet yönetimini ele alacak, yapay zekânın sürecin her aşamasını nasıl iyileştirdiğini inceleyecek ve insanların güvende kalmasına yardımcı olan yapay zekâ uygulamalarını öne çıkaracağız.

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

Proaktif risk yönetimi için afet tahmininde yapay zekâ kullanımı#

Yapay zekâ destekli afet tahmini ve erken tespit sistemleri, doğal afetlerin yol açtığı zararı azaltmaya yardımcı olabilir. Bu sistemler sayesinde yerel halk ve ilk müdahale ekipleri, afetin etkilerini hafifletmek için önceden uyarılabilir. Yapay zekâ araçları büyük miktarda veriyi tarayıp kasırga ve orman yangını gibi doğal afetler gerçekleşmeden önce onları öngörmek için doğru tahminlerde bulunabilir.

Makine öğrenmesi ve bilgisayarlı görü gibi yapay zekâ teknikleri, uydu görüntüleri, hava durumu verileri ve geçmiş kayıtlar gibi çeşitli kaynaklardan gelen büyük veri kümelerini analiz etmek için derin sinir ağlarından yararlanır. Bu ağlar, olası bir afete işaret eden örüntüleri ve anormallikleri belirleyebilen, birbirine bağlı yapay nöronlardan oluşur. Büyük veri analitiği gibi araçlarla toplanan büyük miktardaki veriyi işleyip analiz ederek yapay zekâ modelleri, erken uyarı sistemleri sağlayacak ve doğal afetlerin etkilerini azaltmaya yardımcı olacak şekilde eğitilebilir.

Örneğin, sismik verileri işleyerek deprem artçılarını tahmin etmek için yapay zekâ kullanılabilir. Google ve Harvard, 131.000 deprem ve artçı sarsıntıya ait verileri analiz eden bir yapay zekâ sistemi geliştirdi. 30.000 deprem olayında test edildiğinde bu yapay zekâ sistemi, artçıların konumlarını tahmin etmede geleneksel yöntemlerden daha yüksek doğruluk gösterdi. Aşağıda gösterilen artçı tahmini örneğinde artçı sarsıntıların beklendiği bölgeler kırmızıyla işaretlenmiştir. Siyah noktalar gözlemlenen artçıların konumlarını, sarı çizgi ise ana deprem sırasında kırılan fayları gösterir.

Şekil 2. Artçı sarsıntı tahmininin çıktısını gösteren görüntü.

Afet hazırlığı için yapay zekâ destekli sistemler#

Bir afetin tahmin edilmesinin ardından doğal afet yönetimindeki bir sonraki adım hazırlıklı olmaktır. Afetle ilgili riskler hakkında zamanında ve doğru bilgiler sağlayan yapay zekâ sistemleri, can kayıplarını ve ekonomik kayıpları önleyebilir. Bu içgörüler, yetkililerin acil durumlara hazırlıklı olmasına ve hayat kurtarmak için hızla harekete geçmesine yardımcı olur. Örneğin çiftçiler, balıkçılar ve ormancılar doğal afetlerden en fazla risk altındaki topluluklardan bazılarıdır; yapay zekâ çözümleri bu toplulukların kayıplardan kaçınmasına yardımcı olabilir.

Bilgisayarlı görü ve görüntü analitiği çözümleri, uydu görüntülerini gerçek zamanlı işleyerek hava durumu örüntülerini izlemeye ve takip etmeye de yardımcı olabilir. Kasırga gibi afetlerin izlediği yolu izlemek, etkilenebilecek bölgelerin bu afetlere karşı daha iyi hazırlanmasını sağlar. Örneğin NASA, Harvey ve Florence gibi kasırgaları takip etmek için uydu fotoğraflarında bulut bilişim ve derin öğrenme tekniklerinden yararlandı. Sistemleri standart yöntemlerden altı kat daha iyi performans gösterdi ve kasırgaların geleneksel yöntemlerdeki altı saatte bir yerine her saat takip edilmesini sağladı.

Şekil 3. Florence Kasırgası'nın derin öğrenmeyle izlenmesi ve takip edilmesi (Kaynak).

Afet müdahalesinde yapay zekâ: Kurtarma ekipleri için gerçek zamanlı verileri iyileştirme#

Doğal afet yönetiminde yapay zekânın bir diğer önemli uygulaması, müdahale ekiplerine destek olmaktır. Yapay zekâ sistemleri, hasar değerlendirmesi ve tehlike altındaki kişilerin konumlarının takibi gibi değerli gerçek zamanlı verileri afet müdahale ekiplerine sağlayarak yardım kaynaklarını daha verimli dağıtmalarına yardımcı olabilir. Ayrıca yardımların etkilenen bölgelere daha hızlı ulaştırılmasını sağlayabilir ve sahada görev yapan yardım çalışanlarının kararlarını ve eylemlerini iyileştirebilir.

Örneğin, herhangi bir doğal afet sırasında acil yardım hatları (911 gibi) yardım çağrılarıyla dolar. Tüm çağrılar insan operatörlere yönlendirilirse müdahale ekipleri önemli ayrıntıları gözden kaçırabilir. Çağrı ve mesajların yüksek hacmini rekor sürede yönetmek ve konuşmayı metne dönüştürme ile doğal dil işleme (NLP) gibi özellikleri kullanarak birden fazla işlevi yerine getirmek için yapay zekâdan yararlanılabilir. Bu özellikler, acil durumun niteliği ve arayan kişinin konumu hakkında doğru bilgi edinmek için her acil çağrının bağlamını çıkarabilir.

Bu içgörüler arama sürelerini kısaltır ve acil durum müdahalesini hızlandırır. Aynı sistem, yapay zekâ araçlarının bilgisayarlı görü ve NLP'yi birleştirmesiyle sosyal medya platformlarına da uygulanabilir.

Sosyal medya platformları doğal afet müdahalesine nasıl yardımcı olabilir? Doğal afet sırasında sosyal medya platformlarında, afetin hemen ardından harekete geçmek için kritik bilgiler bulunabilir. Örneğin etkilenen bölgedeki kişiler sosyal medyada metin, ses, görüntü ve video paylaşabilir. Özellikle her saniyenin kritik olduğu durumlarda bu bilgilerin tümünü elle yönetmek ve işlemek kolay değildir. Sosyal medya gönderilerini otomatik olarak işleyerek müdahalelerdeki gecikmeleri azaltmak için AIDR (Yapay Zekâ Dijital Müdahale) platformu gibi araçlar kullanılabilir. Platform, ilgili insani yardım bilgilerini elde etmek için tweetlerdeki (veya diğer sosyal medya platformlarındaki) metinleri ve görüntüleri analiz eder. Afet müdahale kuruluşları, eylemlerini yönlendirmek ve çalışmalarının verimliliğini artırmak için çıkarılan gerçek zamanlı verilerden yararlanabilir.

Yapay zekâ yenilikleri, kurtarma ekiplerine doğrudan ön saflarda da yardımcı olabilir. Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modelleri, uydu görüntülerini ve bir görüntüdeki her pikseli belirli kategorilere ayıran anlamsal segmentasyon gibi yöntemleri kullanarak etkilenen bölgedeki hasarı değerlendirmeye yardımcı olabilir. Örneğin Türkiye'deki depremin ardından ABD Savunma Bakanlığı, afet bölgelerindeki altyapı ve bina hasarının ciddiyetini tespit etmek ve kategorilere ayırmak için anlamsal segmentasyon ve uydu görüntülerinden yararlandı; bu işlem geleneksel tespit yöntemlerinden çok daha hızlıydı. Bu yöntemlerle süreci saatler ya da dakikalar içinde tamamladılar ve kontrol merkezi ile kurtarma ekipleri, iyileştirme çalışmaları için etkilenen bölgelere daha hızlı müdahale edebildi.

Şekil 4. Anlamsal segmentasyonla hasar değerlendirmesi.

Ruh sağlığı desteği sağlayarak doğal afet sonrası iyileşme sürecinde yapay zekâdan yararlanma#

Doğal afet sonrası iyileşme aşaması, toplulukları yeniden inşa etmeyi ve onları daha dayanıklı hâle getirmeyi amaçlar. Bunun en iyi yollarından biri, etkilenen bölgelerdeki insanlara ruh sağlığı desteği sağlamaktır. Afetlerden sağ kurtulanlar, Travma Sonrası Stres Bozukluğu (PTSD) gibi ruh sağlığı sorunları yaşayabilir. Bir afet sonrasında PTSD oranı %40'a kadar çıkabilir. Etkilenen kişilere yardımcı olmak için yapay zekâ araçları kullanılabilir. Örneğin Omdena, yapay zekâ sohbet botlarıyla ruh sağlığı desteği sağlayan bir şirkettir.

Şekil 5. PTSD hastalarına yardımcı olan yapay zekâ sohbet robotu.

Yapay zekâ, ruh sağlığı araştırmalarına ve desteğine de yardımcı olabilir. Elektronik sağlık kayıtlarını analiz eden yapay zekâ sistemleri, ruh sağlığı sorunlarını insan uzmanlarla aynı doğrulukta tahmin edebilir. Örneğin araştırmacılar, travma yaşadıktan sonra genç yetişkinlerin stres düzeylerini ölçmek için sosyal medya verilerini analiz eden yapay zekâdan yararlandı. Araştırmalarına göre aynı teknik, iklim krizlerinin ve doğal afetlerin ruh sağlığı üzerindeki kısa ve uzun vadeli etkilerini anlamak için de kullanılabilir.

Afet yönetiminde yapay zekâ kullanmanın artıları ve eksileri#

Yapay zekânın doğal afet yönetiminin farklı süreçlerini nasıl etkileyebileceğini ele aldığımıza göre, şimdi de bazı artı ve eksileri inceleyelim. Afet yönetiminde yapay zekâ kullanmanın avantajlarından bazıları şunlardır:

• Koordinasyonu iyileştirme: Yapay zekâ sistemleri, afet müdahalesinde yer alan farklı kurum ve kuruluşlar arasındaki koordinasyonu iyileştirmek, gecikmeleri ve verimsizlikleri azaltmak için kullanılabilir.
• Görevleri otomatikleştirme: Yapay zekâ, veri girişi ve analiz gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek, geçirilen her saniyenin kritik olduğu doğal afetlerde insan kaynaklarını daha önemli işler için serbest bırakabilir.
• Uzun vadeli iklim değişikliğine uyum: Yapay zekâ, iklim değişikliğinin etkilerini belirleyip değerlendirmeye yardımcı olarak küresel toplulukların uzun vadeli uyum stratejileri geliştirmesini sağlayabilir.

Pek çok faydasına rağmen doğal afet yönetiminde yapay zekâ kullanımıyla ilgili akılda tutulması gereken bazı kısıtlamalar da vardır. Doğal afet yönetiminde yapay zekânın temel zorluklarından bazıları şunlardır:

• Yüksek uygulama maliyetleri: Afet yönetimi için yapay zekâ sistemleri geliştirmek ve uygulamak pahalı olabilir; çünkü bu süreç genellikle donanıma, yazılıma ve yapay zekâ uzmanlığına önemli yatırımlar gerektirir.
• Veri gizliliği kaygıları: Yapay zekâ sistemleri, afet sırasında hasarı değerlendirmek ve insanları takip etmek için jeo-uzamsal uydu verilerinden, sosyal medya ve yardım hattı iletişim verilerinden ve başka kaynaklardan yararlanır. Bu durum, kişisel bilgilerin rıza olmadan kullanılması ve olası gözetim faaliyetleriyle ilgili gizlilik kaygılarına yol açar.
• Veri kalitesine bağımlılık: Bir yapay zekâ modelinin tahminlerinin başarısı, yalnızca eğitildiği verilerin kalitesi ve miktarı kadar iyi olabilir. Yapay zekâ modelleri hatalı verilerle eğitilirse, özellikle kritik durumlarda daha az etkili sonuçlar ortaya çıkabilir.

Doğal afet yönetiminde yapay zekâ üzerine son değerlendirmeler#

Yapay zekânın doğal afetlerde insanların hayatını kurtarmaya nasıl yardımcı olabileceğini inceledik. Afetleri daha etkili biçimde öngörmemize, onlara hazırlanmamıza, müdahale etmemize ve sonrasında toparlanmamıza yardımcı oluyor. Yapay zekâ araçları depremleri tahmin edebilir, kasırgaları takip edebilir ve afet müdahalesi ile iyileştirme çalışmalarını geliştirebilir. Böylece afetlerin insanlar ve altyapı üzerindeki etkisi en aza indirilebilir. Yapay zekânın daha hızlı müdahale ve daha iyi koordinasyon gibi pek çok faydası olsa da bazı zorlukları da vardır. Bunlar arasında yüksek maliyetler, veri gizliliği endişeleri ve doğru veri gereksinimi bulunur. Bu zorlukları ele alıp hesaba kattığımızda doğal afetleri etkili biçimde yönetirken yapay zekânın etkisini en üst düzeye çıkarabiliriz.

Daha fazla bilgi için GitHub depomuzu ziyaret et ve topluluğumuzla etkileşime geç. Çözümler sayfalarımızda üretim ve tarım alanlarındaki yapay zekâ uygulamalarını keşfet.