Yapay zekanın dünyadaki problemleri çözme potansiyeli hakkında sık sık Aka vaatler duyuyoruz. Bunların birçok gerçekçi olmasa da derin öğrenme ile geliştirilen Yapay zeka sistemi xView2, Türkiye’deki deprem felaketi üzere doğal afetlerde hayatları kurtarabilir. Pentagon’un Savunma İnovasyon Ünitesi ve Carnegie Mellon Üniversitesi’nin Yazılım Mühendisliği Enstitüsü tarafından 2019‘da geliştirilen Aleni kaynaklı bir proje olan xView2, Türkiye’deki zelzele sonrasında yer grupları tarafından arama kurtarma faaliyetlerinde ve hasar tespitinde kullanıldı. Bu ortada xView2’nin geliştirilmesinde Microsoft, California Üniversitesi ve Berkeley iç olmak üzere birçok Kurum ve kuruluşun takviyesi de bulunuyor. xView2, afet bölgesindeki yapı ve altyapı hasarını belirlemek, hasarın ciddiyetini süratli bir formda tespit etmek için uydu manzaralarını makine tahsili ile birleştiriyor.
nihayet beş yılda xView2, orman yangınlarında ve Nepal’deki sel sonrası kurtarma çalışamaları sırasında kullanıldı. Savunma İnovasyon Ünitesi’ndeki baş Yapay zeka bilimcisi Ritwik Gupta, yaptığı açıklamada xView2’nin zelzele sonrasın harap olan Adıyaman’da en az iki farklı yer grubu tarafından kullanıldığını açıkladı. zelzele bölgesinde farkın olunmayan lakin hasar görmüş alanların tespitinde de aracın kullanıldığının altı çiziliyor. Gupta, “Eğer bir hayat bile kurtarabilirsek, bu teknolojiyi düzgün bir biçimde kullanmış oluruz.” sözlerini kullanıyor. xView2 nasıl Yardımcı oluyor?
xView2’de yer Meydan algoritmalar bölgenin uydu imajları üzerinde piksel bazlı bir obje tanımlama tekniği kullanıyor. Görsellerden de göreceğiniz üzere, binaları Anlatım eden Kırmızı renk ne kadar yoğunsa enkazın durumu da o kadar kötü oluyor. Dünya Bankası’nda bir afet risk idaresi uzmanı olan Atishay Abbhi, olağanda bu hasar tespitinin günler, haftalar hatta kimi aylar sürebileceğini lakin Yapay zeka sayesinde ölçeğe göre birkaç saatte saatte yahut dakikada sürecin tamamlandığını belirtiyor. xView2 üzere Yapay zeka sistemleri sayesinde görgü şahidi raporlarına ve ihbarlara daha az muhtaçlık duyulabilir. Öte yandan bu Yapay zeka sistemi her ne kadar Önemli bir Vakit tasarrufu sağlıyor olsa da net uydu manzaralarına gereksinim duyuyor. Dolayısıyla kapalı havalarda sistemin kullanımı önünde maniler bulunuyor. İkinci olarak, xView2 modeli, hasar ve Ehemmiyet derecesine ait hisli değerlendirmesinde %85 yahut %90’a varan oranda doğru olsa da, uydu imgeleri havadan bir perspektife sahip olduğundan, binaların kenarlarındaki hasarın tespitinde görüş bildiremez.
Yorum Yok