ABD Savunma Bakanlığı, 6 Şubat’ta on binlerce kişinin hayatını kaybettiği yıkıcı depremin ardından Türkiye ve Suriye’de devam eden afet müdahale çabalarına yardımcı olmak için görsel bilgi işlem yapay zeka sistemi kullanıyor.
xView2 adı verilen yapay zeka sistemi henüz erken geliştirme aşamasında, ancak Türkiye’deki kara kurtarma görevlerine yardımcı olmak için çoktan konuşlandırıldı.
AI sistemi, Türkiye’deki afet müdahale ekiplerine yardımcı oluyor
xView2, Pentagon’un Savunma İnovasyon Birimi ve Carnegie Mellon Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Enstitüsü tarafından desteklenen ve geliştirilen açık kaynaklı bir projedir. Ayrıca büyük kuruluşlarla işbirliği yaptı, Microsoft dahil.
Sistem, afet bölgesindeki hasarı mevcut diğer yöntemlerle mümkün olandan çok daha hızlı bir şekilde kategorize etmek için uydu görüntülerinde makine öğrenimi algoritmaları kullanıyor.
Bu yöntem, Dünya Savaşı’ndan bu yana meydana gelen ayrı ayrı depremlerin ve artçı şokların sayısı göz önüne alındığında inanılmaz derecede önemlidir. ilk deprem olayı 6 Şubat’ın erken saatlerinde. Örneğin dün, 20 Şubat’ta, Suriye sınırına yakın Antakya kenti yakınlarında 6,4 büyüklüğünde başka bir sarsıntı meydana geldi ve daha fazla insan enkaz altında kaldı.
Bir MIT Teknoloji İncelemesi rapor xView2’nin son zamanlarda Kaliforniya’daki orman yangınlarına yanıt olarak ve ayrıca sellerin neden olduğu heyelanlardan kaynaklanan hasarı belirlemeye yardımcı olduğu Nepal’deki selden sonraki kurtarma çabaları sırasında da konuşlandırıldığına dikkat çekiyor.
Türkiye’de yapay zeka sistemi, depremle harap olan Adıyam’da şimdiye kadar en az iki farklı yer ekibi tarafından arama kurtarma çalışmaları için kullanıldı. ile yapılan bir röportajda MIT Teknoloji İncelemesiSavunma İnovasyon Birimi baş yapay zeka bilimcisi Ritwik Gupta, xView2’nin kurtarma görevlilerine “farkında olmadıkları hasar görmüş alanları bulmalarına” yardımcı olabildiğini söyledi.
xView2 AI felaket müdahale sistemi nasıl çalışır?
xView2 sistemi, “anlamsal bölümleme” adı verilen nesne tanımaya benzer bir teknik kullanır. Bu yöntem, yerdeki şeylerin durumunu analiz etmek için bir uydu görüntüsünün her bir pikselini ve çevredeki piksellerle ilişkisini araştırır. AI daha sonra hasarı kırmızıyla vurgulayacaktır. Önceden haftalar süren bir yöntem olan bu yöntem, artık makine öğrenimi yardımıyla birkaç saat içinde gerçekleştirilebiliyor.
Bu yöntem ayrıca, afet müdahale operasyonlarının düzenlenmesine yardımcı olmak için hasarı değerlendirmek üzere görgü tanıklarının ifadelerine dayanan geleneksel yöntemden çok daha etkilidir. Daha yakın zamanlarda, müdahale ekipleri geniş alanları taramak için dronları da kullandı, ancak bu hala zaman alan bir süreç.
Ancak Gupta’nın işaret ettiği gibi, xView2 sisteminde hala çözülmesi gereken birkaç sorun var. Örneğin bir sorun, gündüz çekilen uydu görüntülerine bağlı olması, yani şu anda erken saatlerde veya gece meydana gelen felaketler için hızlı bir şekilde veri sağlayamamasıdır. Hizmet, bulut kapsamı nedeniyle de engellenebilir.
Yine de, “Eğer bir hayatı kurtarabilirsek, bu teknolojinin iyi bir kullanımıdır,” diye açıkladı Gupta. Umarım, yine de, daha fazlasını kurtarabilecektir.