29 Nisan 2025
Jeolojide yapay zeka ve bilgisayarlı görmenin, erken tehlike tespitini nasıl sağlayabileceğini, yüzey analizini nasıl iyileştirebileceğini ve jeolojik örüntüleri nasıl ortaya çıkarabileceğini keşfedin.
Değişen kaya oluşumları, yüzeydeki hafif hareketler veya arazideki farklılıklar gibi arazideki değişimlerin erken belirtilerini tespit etmek, jeolojik araştırmaların önemli bir parçasıdır. Geleneksel olarak jeologlar, bu değişiklikleri gözlemlemek ve yorumlamak için saha çalışmasına ve manuel analize güvenmişlerdir.
Etkili olsalar da, bu yöntemler zaman alıcı olabilir ve geniş alanlarda ince desenleri tespit etme konusunda sınırlı olabilir. Bu çabaları desteklemek ve geliştirmek için jeologlar, bilgisayarla görü gibi yapay zeka destekli teknolojilere giderek daha fazla güveniyor.
Bilgisayarlı görü veya Yapay Görü, makinelerin gerçek dünyadan görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını mümkün kılar. Yapay Görünün jeolojide kullanılmasının temel nedenlerinden biri, görsel veri miktarının hızla artması ve daha karmaşık hale gelmesidir.
Uydular her gün binlerce görüntü geri gönderiyor, dronlar geniş alanların ayrıntılı görünümlerini yakalıyor ve laboratuvarlardaki araştırmacılar küçük kaya örneklerinin yüksek çözünürlüklü mikroskop görüntülerini oluşturuyor. Sonuç olarak, bu muazzam miktarda görsel veri yaratıyor. Bilgisayarlı görü, tüm bu bilgileri ayıklamayı ve faydalı ve içgörülü kalıplar bulmayı kolaylaştırır.
Örneğin, Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, jeolojide uydu görüntülerini, drone görüntülerini ve laboratuvar görsellerini analiz etmek için kullanılabilir. Bu tür bir analizden elde edilen içgörüler, kaya türlerini tanımlama, yer şekillerini haritalama ve arazideki değişiklikleri zaman içinde izleme gibi görevleri destekler.
Bu makalede, jeolojide bilgisayar görüşünün araştırmacıların gezegenimiz hakkında daha derin bilgiler edinmelerine nasıl yardımcı olduğuna daha yakından bakacağız. Hadi başlayalım!
Jeolojideki çeşitli bilgisayarlı görü uygulamalarına dalmadan önce, Vision AI'nın bu alana nasıl uyum sağladığını ve en çok nerede ihtiyaç duyulduğunu anlamak için bir adım geri gidelim.
Jeologlar tarafından toplanan görsel verilerin, araştırma ve karar almayı desteklemek için genellikle hızlı ve doğru bir şekilde analiz edilmesi gerekir. Bu veriler, önemli jeolojik örüntüleri ortaya çıkarabilir. Manzara veya kaya yapılarındaki çok küçük değişiklikler bile, daha büyük değişimlerin erken belirtilerini sağlayabilir.
Örneğin, bir yamaçtaki ince yüzey çatlakları, erken yamaç dengesizliğinin ve heyelan potansiyelinin sinyalini verebilir. Manuel olarak tespit edilmesi zor olsa da, bilgisayarlı görü bu ince değişiklikleri hızlı ve güvenilir bir şekilde tanımlayabilir.
İşte yapay zeka ve bilgisayarlı görünün şu anda jeolojide kullanılma şekillerinden bazıları:
Farklı görsel veri türleri, jeologların hem yüzeyde hem de Dünya'nın altında neler olup bittiğine dair daha net bir resim oluşturmasına olanak tanır. İşte jeolojide kullanılan başlıca görsel veri türlerinden bazıları ve her birinin gezegenimizi anlamamızı nasıl desteklediği:
Jeologların ne tür görsel verilerle çalıştığı ve bilgisayarlı görmenin bunları analiz etmeye nasıl yardımcı olabileceği hakkında daha iyi bir anlayışa sahip olduğumuza göre, bilgisayarlı görmenin jeolojideki, araştırma ve keşfi geliştirme potansiyelini sergileyen birkaç ilginç uygulamasına göz atalım.
Bir yanardağ patlamadan önce, yüzey sıcaklığındaki değişiklikler, gaz salınımı veya zemindeki küçük hareketler gibi erken uyarı işaretleri sıklıkla görülür. Bu işaretleri tespit etmek, özellikle uzak bölgelerde zor olabilir.
Bilgisayarlı görü modelleri artık volkanik aktiviteyi daha verimli bir şekilde izlemek için uydu ve termal görüntüleri analiz etmek için kullanılıyor. Bu sistemler, kül bulutlarının yüksekliğini ve sıcaklığını ölçebilir, volkanın yüzeyindeki ısıyı tespit edebilir ve şeklinde küçük değişiklikler fark edebilir - bunların tümü bir patlamanın yaklaştığı anlamına gelebilir.
Bunun ilginç bir örneği, Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) verilerini analiz etmek için görüntü sınıflandırması ve örnek segmentasyonu gibi bilgisayar görüşü tekniklerini kullanan DeepCube H2020 projesidir. SAR, hava koşullarından veya günün saatinden bağımsız olarak Dünya yüzeyinin ayrıntılı görüntülerini yakalamasını sağlayan, ışık yerine radar kullanan bir tür uydu görüntülemesidir.
Sistem, zaman içinde çekilen SAR görüntülerini karşılaştırarak, yanardağların yakınındaki küçük yer hareketlerini tespit edebilir ve bu da huzursuzluğun erken belirtilerini gösterebilir. Bu araştırma, yanardağları izleyen ve aktivite belirtileri tespit edildiğinde erken uyarılar gönderen yapay zeka destekli küresel bir uyarı sistemi olan Pluto'nun geliştirilmesine yardımcı oldu.
Bir madencilik şirketinin kaynak arama için yeni bir alanı değerlendirdiğini düşünün. Herhangi bir sondaja başlamadan önce, jeologların genellikle hem mineral potansiyelini hem de güvenlik risklerini değerlendirmek için bölgedeki kaya türlerini belirlemesi gerekir. Geleneksel olarak bu, fiziksel numuneler toplamak ve bunları elle analiz etmek anlamına gelir; bu yöntem yalnızca zaman alıcı olmakla kalmaz, aynı zamanda büyük ölçüde uzman görüşüne bağlıdır.
Makine öğrenimi ve bilgisayarlı görü yardımıyla, bu süreç daha hızlı ve daha objektif hale geliyor. Kaya örneklerinin yüksek çözünürlüklü görüntüleri yakalanır ve görüntü sınıflandırması gibi bilgisayarlı görü görevlerini kullanarak doku, renk ve tane yapısındaki desenleri tanıyabilen eğitilmiş modeller tarafından analiz edilir.
Bu modeller, binlerce etiketli kaya görüntüsünden öğrenir, böylece yeni örnekleri kendi başlarına hızlı ve doğru bir şekilde tanımlayabilirler. Bu, sahadaki karar almayı hızlandırır ve kapsamlı manuel çalışma ihtiyacını azaltarak keşfi daha verimli ve tutarlı hale getirir.
Geleneksel olarak kaya oluşumlarındaki fay hatlarını ve kırıkları belirlemek için kapsamlı saha çalışması gerekiyordu. Günümüzde bilgisayarlı görü modelleri, bu özellikleri yüksek doğrulukla otomatik olarak tespit etmek için uydu ve hava görüntülerini analiz edebiliyor. Fay hatlarını gösteren doğrusal desenleri tespit ederek, bu modeller jeolojik risk bölgelerinin ayrıntılı haritalarını oluşturmaya yardımcı oluyor.
Örnek segmentasyonu gibi görevleri destekleyen YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, yüzey görüntülerinde çatlakları, kırıkları ve fay hatlarını tespit etmek için kullanılabilir. Bu modeller, kaya veya topraktaki küçük çatlakları bile tespit edebilir, bu da jeolojik haritalamayı iyileştirir ve depreme eğilimli bölgelerde inşaat veya sondaj için daha güvenli planlamayı destekler.
Bilgisayarlı görü, mineralleri tanımlamaktan yüzeyin altında ne olduğunu daha iyi anlamaya kadar jeolojik iş akışlarını dönüştürüyor. İşte bu alana getirdiği temel faydalardan bazıları:
Ancak, avantajlarına rağmen, bilgisayarla görmeyi jeolojide uygulamak da dikkate alınması gereken bazı zorluklarla birlikte gelir:
Bilgisayarlı görü, jeolojik araştırma ve uygulamaların yürütülme biçimini yeniden şekillendiren etkili bir araç haline geliyor. Volkanik aktiviteyi izlemekten heyelanların erken uyarı işaretlerini tespit etmeye kadar, Vision AI güdümlü araçlar jeologların hem araştırma sonuçlarını hem de afet müdahale stratejilerini iyileştirmesine yardımcı oluyor.
İleriye baktığımızda, yapay zeka gelişmeye devam ettikçe ve çeşitli sensörlerden daha fazla veri entegre edildikçe, gerçek dünya saha kullanımı için tasarlanmış daha sağlam sistemlerin geliştirilmesini bekleyebiliriz. Bilgisayarlı görü büyük olasılıkla jeolojik uygulamaların temel bir bileşeni haline gelecek ve çok çeşitli uygulamalarda hem verimliliği hem de doğruluğu artıracaktır.
Bilgisayarlı görü'yü iş başında görmek için topluluğumuza katılın ve GitHub depomuza göz atın. Yapay zekanın çeşitli sektörlerde nasıl uygulandığını merak ediyorsanız, üretimde bilgisayarlı görüden sağlık hizmetlerinde yapay zekaya kadar gerçek dünya kullanım örneklerini keşfetmek için çözüm sayfamızı ziyaret edin. Lisanslama seçeneklerimize göz atın ve bugün bilgisayarlı görü ile geliştirme yapmaya doğru ilk adımı atın.
