Avustralya’da yapılan araştırmada, Aborjin toplulukların binlerce yıllık mevsimsel gözlem bilgileri, yapay zeka ile birleştirilerek, güneş enerjisi tahminlerinde yüksek isabet sağlandı.
Charles Darwin University (CDU) tarafından yürütülen ve IEEE Open Journal of the Computer Society’de yayımlanan bu çalışma, Avustralya’daki Aborjin topluluklarının kuşaktan kuşağa aktardığı mevsimsel gözlemleri, derin öğrenme tabanlı yeni bir yapay zeka modeliyle bir araya getirdi.
Araştırmada Tiwi, Gulumoerrgin (Larrakia), Kunwinjku ve Ngurrungurrudjba halklarının geleneksel takvimleri ile Red Centre adlı modern bir takvim birlikte kullanıldı. Modelin testleri, Alice Springs bölgesindeki Desert Knowledge Australia Solar Centre verileriyle gerçekleştirildi.
Mevcut sistemlere göre %50 daha düşük hata oranı
Yeni geliştirilen model, sektörde yaygın olarak kullanılan mevcut güneş enerjisi tahmin modellerine kıyasla hata oranını yarı yarıya azaltıyor. Güneş ışınlarının atmosferik değişkenlik, bulut örtüsü ve panel yüzeyi gibi etkenlerden etkilenmesi nedeniyle oldukça karmaşık olan bu alanda, böyle düşük bir hata oranı büyük bir başarı olarak değerlendiriliyor.
CDU Bilgi Teknolojileri Bölümü’nden Doç. Dr. Bharanidharan Shanmugam ve Dr. Thuseethan Selvarajah, bu başarıyı hem küresel ölçekte geliştirilen yapay zeka yöntemlerinin hem de Aborjin bilgeliğinin çevresel hassasiyetiyle sentezlenmiş bir yaklaşım olarak tanımlıyor.
Aborjin takvimleri doğanın ritmine göre şekilleniyor
Bundjalang topluluğuna mensup doktora öğrencisi Luke Hamlin, Aborjin takvimlerinin konvansiyonel aylık sistemlerden farklı olarak yerel ekolojik göstergelere dayandığını belirtiyor.
Bu takvimlerde aylar değil; hayvan davranışları, bitki döngüleri ve hava olayları gibi doğrudan gözlemlenen çevresel işaretler esas alınıyor. Örneğin Tiwi takviminde, yılan balıklarının göçü veya belirli ağaç türlerinin çiçeklenmesi gibi işaretler mevsim geçişlerini belirliyor. Güneş enerjisi üretimi gibi doğaya bağımlı süreçlerde bu detaylı bilgiler, tahmin doğruluğunu belirgin şekilde artırıyor.
Hamlin, bu geleneksel bilgilerin yapay zekaya entegre edilmesiyle, modelin çevresel değişimlere daha hassas yanıt verdiğini ve bu yöntemin farklı bölgeler için özelleştirilebilecek güçlü bir tahmin altyapısı sunduğunu ifade ediyor.
Kırsal alanlarda enerji planlaması için etkili bir çözüm
Bu doğrultuda, geliştirilen yeni modelin özellikle kırsal bölgelerde büyük fayda sağlayabileceği öngörülüyor. Hava tahmin altyapısının sınırlı olduğu, mevsimsel değişkenliklerin günlük yaşamı doğrudan etkilediği alanlarda bu model yüksek potansiyele sahip.
Araştırmacılar, ilerleyen aşamalarda bu yöntemin diğer yenilenebilir enerji kaynaklarına da uyarlanabileceğini ve farklı Aborjin topluluklarının bilgileriyle entegre edilerek daha geniş çaplı bir sistem hâline getirilebileceğini belirtiyor.
Bu çalışma, yalnızca teknik bir yenilik değil; aynı zamanda geleneksel bilgiyle bilimsel yaklaşımın bir araya geldiği örnek bir model olarak da öne çıkıyor. İklim krizinin giderek derinleştiği günümüzde, bu tür disiplinlerarası ve kültürel açıdan kapsayıcı çözümler çevresel sürdürülebilirlik için umut vadediyor.
İlgili Makaleler
- ABD’de çevresel sanat projelerine 308.000 dolarlık destek
- UNEP 2024 Şampiyonları Ödülü: Çevre liderlerine büyük onur
- Esnek güneş hücrelerinde verimlilik rekoru
- Tarım ve enerji üretiminde yeni çözüm: Agrivoltaik sistemler
- Dünyanın ilk portatif güneş santrali aktif demiryolu hattında
© 2025 Yeşil Haber