Afet yönetiminde yeni dönem: Yapay zeka destekli analiz

İngiltere’deki University of Cambridge tarafından geliştirilen yapay zeka destekli sistem, büyük afetler sonrası heyelanları hızla tespit ederek acil müdahale süreçlerini dönüştürüyor. Yeni nesil bu teknoloji, uydu verileriyle çalışarak zaman kaybını en aza indiriyor ve özellikle riskli bölgelerde hayat kurtarıcı olabilir.

2024 yılının 3 Nisan günü Tayvan’ın Hualien kenti yakınlarında meydana gelen 7,4 büyüklüğündeki deprem, son 25 yılın en büyük sarsıntısı olarak kayıtlara geçti. Bu büyük deprem, binlerce heyelana neden olarak dağ köylerini yıkıma sürükledi. Geleneksel olarak bu tür felaketlerin ardından afet ekipleri uydu görüntülerini elle inceleyerek zarar gören bölgeleri tespit ediyor. Ancak bu yöntem saatler, hatta günler alabiliyor.

İngiltere merkezli University of Cambridge’de çoklu ve zincirleme afetler üzerine çalışan CoMHaz (Cascading and Multi-Hazard Risks) adlı araştırma grubu ise bu süreci devrim niteliğinde bir yapay zeka modeliyle hızlandırdı. Araştırmacılar, depremin hemen ardından gelen uydu verileriyle sadece 3 saat içinde 7 binin üzerinde heyelanı tespit etti.

Radar destekli model gece ve bulutluyken bile çalışabiliyor

Geliştirilen sistem, sadece görsel (optik) uydu görüntülerine dayanmıyor. Aynı zamanda bulutların içinden geçebilen ve gece de çalışabilen radar verileriyle çalışıyor. Bu sayede felaketin hemen ardından, hava durumu koşulları ne olursa olsun, afetten en çok etkilenen noktalar tespit edilebiliyor.

Araştırma ekibinden Dr. Lorenzo Nava, “Bir afetin ardından zamanla yarış halindeyiz. Ne kadar erken bilgi alırsak, yardım o kadar hızlı ulaşıyor” diyerek teknolojinin potansiyeline dikkat çekti.

Nepal’de erken uyarı sistemleri için pilot çalışma yürütülüyor

Heyelanlar sadece depremlerle değil; iklim krizine bağlı olarak artan yoğun yağış, ormansızlaşma ve zemin stabilitesini bozan faktörlerle de daha sık görülüyor. Avrupa ve Asya’da son yıllarda art arda gelen sel, şiddetli yağmur ve toprak kaymaları, erken uyarı sistemlerine duyulan ihtiyacı artırdı.

Cambridge ekibi, Nepal’in Butwal kentinde yerel bilim insanlarıyla birlikte bu sistemin bir erken uyarı versiyonunu test ediyor. Amaç, kritik eşiklere ulaşan doğal göstergelerle heyelanları henüz oluşmadan önce tahmin etmek.

Sistem sadece hızlı değil, aynı zamanda şeffaf

Afet gibi kritik durumlarda yapay zekaya tam anlamıyla güvenmek için sadece hızlı sonuç vermesi yetmiyor. Araştırmacılar bu nedenle modellerini anlaşılır ve güvenilir hale getirmeye odaklanmış durumda. Sistem, neden belirli bir bölgeyi riskli olarak işaretlediğini gerekçeli sonuçlarla karar destek ekiplerine sunabiliyor. Bu da yerel yöneticiler ve ilk müdahale ekipleri için karar alma sürecini kolaylaştırıyor.

University of Cambridge, bu sistemi daha da geliştirmek için Avrupa Uzay Ajansı (ESA – European Space Agency), Dünya Meteoroloji Örgütü (WMO – World Meteorological Organization) ve diğer uluslararası kurumlarla iş birliği yürütüyor. ESA’nın sağladığı radar uydu verileri, sistemin bulutluyken bile etkili çalışmasında kritik rol oynuyor.

Yapay zeka ile afetlere karşı yeni bir savunma yaklaşımı

Heyelanlar yalnızca can kayıplarına yol açmakla kalmıyor; aynı zamanda ulaşım hatlarını kesiyor, yardım ekiplerinin erişimini engelliyor ve kritik altyapıya ciddi zarar veriyor. Bu gibi durumlarda, yapay zeka destekli tespit sistemleri sayesinde en riskli bölgeler hızla belirlenebiliyor, böylece kaynakların daha verimli kullanılması sağlanabiliyor. Ayrıca, karar süreçlerinde şeffaflık sunan bu sistemler, yerel toplulukların zamanında tahliye ve önlem almasına da katkı sunuyor. Uzmanlar, bu teknolojilerin iklim krizine karşı savunma kapasitesini artırmada önemli bir rol oynayacağını ve Türkiye’de özellikle Karadeniz ile Doğu Anadolu gibi yüksek riskli bölgelerde etkili olabileceğini belirtiyor. Uydu tabanlı analiz altyapısı ile entegre edilen bu sistemler, afet yönetiminde yeni bir direnç katmanı oluşturma potansiyeline sahip.

Afet yönetiminde yapay zekanın dönüşüm gücü

Yapay zeka teknolojileri, yalnızca mevcut felaketlere hızlı müdahale imkanı sunmakla sınırlı kalmıyor; aynı zamanda olası tehlikeleri önceden öngörerek toplumları daha hazırlıklı hale getirebiliyor. Radar ve optik uydu verileriyle çalışan bu sistemler, özellikle iklim kaynaklı afetlerin sıklaştığı bölgelerde stratejik önem taşıyor. Önümüzdeki dönemde, Türkiye gibi afet riski taşıyan ülkelerde bu tür yapay zeka çözümlerinin erken uyarı mekanizmalarına entegre edilmesi bekleniyor. Bu entegrasyon, sadece zaman kazandırmakla kalmayacak; aynı zamanda veri temelli ve önleyici bir afet yönetimi anlayışının yaygınlaşmasına da katkı sağlayacak.

İlgili makaleler

• Türkiye’nin orman yangını riski ve yapay zeka ile önleme yöntemleri
• 6 Şubat depremleri: afet yönetimi ve dijital erken uyarı sistemleri
• Artan dolu riski: erken uyarı ve gözlem sistemlerinin önemi