Site İçi Arama

strateji

Yapay zekâ sel riskini azaltır mı?

Yapay zeka Teksas'taki Harvey Kasırgası’nda oluşan selleri tahmin etme başarısı göstermiştir. Ayrıca İrlanda’nın Cork kentinde tarihi selleri haritalamak ve gelecekteki selleri büyük bir doğrulukla tahmin etmek için uydu verilerini kullanıp sağlıklı sonuçlar üreten bir model mevcuttur.

Uydu görüntüleri ve hidrolojik ölçümler gibi büyük veri setlerini analiz eden yapay zekâ teknikleri, sel tahmininde doğruluğu artırmaktadır. Derin öğrenme ve sinir ağları, karmaşık veri kümelerindeki kalıpları tanımlayarak daha doğru sel tahminleri sağlamaktadır. Ancak, bu tekniklerin zorlukları arasında yeterli ve kaliteli veri temini bulunmaktadır.

Yapay Zekâ, sellerin haritalanması ve izlenmesi için uydu ve radar görüntülerinin kullanılmasında etkili olmaktadır. Makine öğrenimi, geleneksel uzaktan algılama yöntemlerine göre daha büyük avantajlar sunarak sel tahminlerini iyileştirebilmektedir.

Yapay zeka Teksas'taki Harvey Kasırgası’nda oluşan selleri tahmin etme başarısı göstermiştir. Ayrıca İrlanda’nın Cork kentinde tarihi selleri haritalamak ve gelecekteki selleri büyük bir doğrulukla tahmin etmek için uydu verilerini kullanıp sağlıklı sonuçlar üreten bir model mevcuttur. Ancak kullanılacak olan verilerin kalitesi ve kullanılabilirliği, yapay zeka modellerinin daha sağlıklı sonuçlar üretebilmesinin önünde önemli bir zorluk olarak yer almaktadır. Teknolojik gelişmeler ve yeni veri kaynaklarının entegrasyonu ile yapay zeka kullanılarak daha sağlıklı sonuçlara ve etkili çözümlere ulaşılacağı öngörülmektedir. Yapay zekâ, iklim değişikliğine karşı daha etkili adaptasyon ve risk azaltma stratejileri oluşturmada önemli bir rol oynayabilir.

Yapay Zekânın Afet Yönetiminde Sağladığı Avantajlar

Yapay zekâ teknolojisinde, uydu görüntüleri ve hidrolojik ölçümler gibi çok büyük miktardaki veriyi analiz etme konusundaki gelişmeler, sel tahminindeki doğruluğu ve taşkın yönetimini önemli ölçüde geliştirmiştir.

Bu konuda kullanılan yapay zekâ tekniklerinin dikkate değer örnekleri, selleri daha doğru bir şekilde tahmin etmek için kapsamlı verilerdeki karmaşık kalıpları tanımlayan derin öğrenme ve sinir ağları yaklaşımını içermektedir. Bununla birlikte, bu ilerlemelere rağmen yapay zekâ öncelikle işlenecek yeterli veri temini ve bu verilerin kalitesi gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Son yıllarda artan aşırı hava olayları ve hidrometeorolojik değişkenlikler geleneksel su yönetimi için belirsizliklerin artmasına neden olmakta ve bunların tahmin edilmesine yönelik zorlukları da arttırmaktadır. 

Buna karşılık, yapay zekâ (AI) taşkın risk yönetiminde önemli bir araç haline gelmiştir. Uydu görüntülerinden ve hidrolojik ölçümlerden büyük miktarlarda veri işleme yeteneği, sel modellerinin daha detaylı ve daha doğru bir şekilde anlaşılmasını sağlamaktadır. AI'nın gelişmiş tahmin doğruluğu ve daha hızlı acil durum tepkileri, iklim değişikliği etkisi altındaki yörelerde kentsel planlama ve afete hazırlık için çok önemli bir avantaj sağlamaktadır. 

Kullanılan Yapay Zekâ teknikleri. Derin öğrenme ve sinir ağları

Taşkın tahminine uygulanan yapay zekâ (AI) alanında, derin öğrenme ve sinir ağları gibi tekniklerin özellikle etkili olduğu kanıtlanmıştır. Bu metodolojiler, makinelerin açık programlama yapmadan karmaşık veri kümelerindeki kalıpları otomatik olarak tanımlamasına izin veren AI alt alanı olan daha geniş makine öğrenmesi kapsamına (ML) girer.

Bu tekniklerin sel tahminde uygulanmasının özel bir örneği, taşkınları haritalamak ve izlemek için radar ve uydu görüntülerinin kullanılmasıdır. 

Bu bağlamda, makine öğrenimi önemli avantajlar sağlamaktadır. Örneğin, hidrolojik olayları tahmin etmek için uzun zamandır kullanılan fiziksel tabanlı modeller, genellikle yoğun hesaplama ve kısa süreli selleri tahmin etme yeteneklerini sınırlayan çeşitli hidro-jeomorfolojik izleme verileri gerektirir. Makine öğrenimi algoritmaları ise çeşitli kaynaklardan gelen büyük miktarda veriyi işleyerek daha hızlı ve daha doğru tahminler sağlayabilir. Ancak sağlıklı sonuçlar elde etmek için uygun algoritmaların seçimi ve doğrulama parametreleri çok önemlidir. Bu da karmaşık bir süreçtir. 

 Sonuç olarak, makine öğrenimi, özellikle derin öğrenme ve sinir ağları, sel tahmini ve yönetiminde yenilikçi ve verimli bir yaklaşım sunmaktadır. Bu yaklaşım geleneksel yöntemlerin sınırlamalarını azaltmakta ve taşkınların zararlarının önlenmesinde büyük fayda sağlamaktadır. 

Bazı Yapay Zekâ Uygulamaları

Taşkın yönetiminde yapay zekanın (AI) pratik uygulaması, dünyanın çeşitli bölgelerinde dikkate değer sonuçlar göstermiştir. Bu sonuçlar farklı koşullarda uygulanan AI'nın taşkın önleme çalışmalarına önemli katkıda bulunduğunu ortaya koymuştur. İrlanda Cork da, sel tahmini ve ilişkili risk yönetimindeki doğruluğu artırmak için yenilikçi bir yapay zekâ (AI) modeli kullanılmaktadır. Ceadar'daki araştırmacılar tarafından Dublin Üniversitesi'nde geliştirilen bu model, tarihi selleri haritalamak ve gelecekteki selleri büyük bir doğrulukla tahmin etmek için uydu verilerini kullanmaktadır. Bu ilerleme, yerel yetkililere ve topluluklara acil durum önlemleri, almak ve riski azaltmak için önemli bir imkan sunmaktadır. 

Google'ın yapay zekâ kullanan sel tahmin projesi, küresel taşkın tahmininde önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Bu proje, hidrolojik ve meteorolojik verileri analiz etmek için AI algoritmalarından yararlanarak doğru ve erken sel uyarıları sağlamaktadır. New Orleans Üniversitesi'nde araştırmacılar, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki taşkın kontrol yapılarındaki eksiklikleri değerlendirmek ve tespit etmek için yapay zekâ kullanılmaktadır.

Sel yönetiminde yapay zekanın zorlukları ve geleceği

Yapay zekanın (AI) sel yönetiminde uygulanması konusunda büyük bir ilerleme kaydedilirken, aynı zamanda önemli zorluklarla da karşılaşılmaktadır. Stockholm Uluslararası Barış Araştırma Enstitüsü (SIPRI) "İklim Güvenliği için Yapay Zekâ: Olasılıklar ve Zorluklar" raporu bu zorlukları ve AI'nın bunlara yönelik sunduğu fırsatları vurgulamaktadır.

Bu alanda karşılaşılan ana zorluklardan biri, AI modellerinin performansı için gerekli olan verilerin kalitesi ve kullanılabilirliğidir. Bu sorun, tahminlerin doğruluğunu ve faydasını artırmak için farklı yaklaşımları ve veri türlerini entegre eden hibrid modeller geliştirme ihtiyacını ortaya koymaktadır.

 İklim değişikliğine yapay zekâ (AI) aracılığıyla uyum sağlamak ve etkilerini azaltmak, IoT sensörleri ve daha sofistike uydu görüntü analizi gibi gelişmiş teknolojileri ve yeni veri kaynaklarını içeren disiplinler arası bir yaklaşım gerektirir.

Geleceğe baktığımızda, teknolojik gelişmelerin artması ve yeni veri kaynaklarının entegrasyonu ile yapay zekâ kullanılarak daha sağlıklı sonuçlara ve etkili çözümlere ulaşılacağı görülmektedir. Bu durum, su kaynaklarının daha verimli bir şekilde yönetilmesi ve taşkınlara yönelik olarak daha hızlı, daha etkili tedbirlerin alınması imkanını arttıracaktır. 

Yapılan çalışmalar yapay zekanın iklim değişikliğine karşı daha etkili adaptasyon ve risk azaltma stratejileri yaratmada hayati bir rol oynayabileceğini ortaya koymaktadır. Bununla birlikte, mevcut zorlukların üstesinden gelmek ve yapay zekânın yeteneklerinden tam olarak yararlanmak için ileri teknolojilerin geliştirilmesi ve disiplinler arası yaklaşımların entegrasyonunun önem taşıdığı da belirtilmektedir. 

Yapay zekâ alanındaki ilerlemenin iklim değişikliğinden giderek daha fazla etkilenen dünyamızda taşkın risklerinin daha etkili yönetimi için umut verici yollar açtığını söyleyebiliriz.

Yararlanılan Kaynak

https://smartwatermagazine-com.cdn.ampproject.org/c/s/smartwatermagazine.com/news/smart-water-magazine/artificial-intelligence-face-climate-change-how-it-will-help-us-prevent?amp

Araştırmacı Yazar ve Akademisyen  Dursun YILDIZ
Araştırmacı Yazar ve Akademisyen Dursun YILDIZ
Tüm Makaleler

  • 06.02.2024
  • Süre : 4 dk
  • 468 kez okundu

Google Ads