Afet riskinin azaltılmasında yapay zekadan nasıl faydalanılır?

Yapay zeka, en yüksek risk potansiyeline sahip günleri ortaya çıkarabilir ve önceliklerin belirlenmesinde yardımcı olabilir

Afet yönetimi alanında afetin etkilerini azaltmak ve onu yönetmek amacıyla yapay zeka ön plana çıktı / Görsel: Unsplash
Afet yönetimi alanında afetin etkilerini azaltmak ve onu yönetmek amacıyla yapay zeka ön plana çıktı / Görsel: Unsplash
TT

Afet riskinin azaltılmasında yapay zekadan nasıl faydalanılır?

Afet yönetimi alanında afetin etkilerini azaltmak ve onu yönetmek amacıyla yapay zeka ön plana çıktı / Görsel: Unsplash
Afet yönetimi alanında afetin etkilerini azaltmak ve onu yönetmek amacıyla yapay zeka ön plana çıktı / Görsel: Unsplash

Nermin Ali 

Hala birçok gizeminin bilim tarafından bilinmediği bir dünyada, afetlerden kurtulma umutları yetkililer, kurtarma ekipleri ve akıllı sistemlere bağlı kalıyor.

Felaket durumunda, krizle anında başa çıkma, yaralıları tahliye etme ve mahsur kalanları kurtarma ön planda.

Kimi insanlar yapay zeka sistemlerinin topladıkları verilere dayanarak felaketleri gerçek zamanlı olarak tahmin etmelerini umut etse de uzmanların tüm çabalarına rağmen günümüzde yapay zeka, olayları kesin bir şekilde tahmin etme yeteneğine sahip değil.

Uzmanların bu yönde çalışmaları devam ediyor, ancak daha önemli olan, felaketler sırasında ve sonrasında kullanılabilmesi ve bazen felaketlerden kısa bir süre önce kullanılabilmesi.

Ayrıca, yapay zeka sistemlerinin sürekli ihmal edilen veya arıza gösteren bölgelerde güvenlik önlemleri alınması gerektiğine dair önemli ipuçları sağladığı ve bu şekilde maddi zararları ve ölümleri azalttığı biliniyor.

Afet riskinin azaltılması

Afet Riskinin Azaltılması (DRR) veya diğer adıyla Afet Risk Yönetimi (DRM) terimi, afet risklerini belirlemeyi değerlendirmeyi ve azaltmayı amaçlayan sistemli bir yaklaşım olarak tanımlanır.

Temel olarak DRR, felaketlere karşı toplumsal ve ekonomik zayıflıkları azaltmayı hedefler ve özellikle çevresel riskler gibi felakete yol açan risklerle başa çıkmayı amaçlar.

Birleşmiş Milletler Afet Risklerini Azaltma Ofisi (UNDRR) ve Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı (UNDP) tarafından tanımlandığı gibi DRR, yeni afet risklerini önlemeyi, mevcut afet risklerini azaltmayı ve diğer riskleri yönetmeyi hedefler.

Bu, esnekliği artırır ve dayanıklılığı sağlar ve böylece sürdürülebilir kalkınmayı teşvik eder.

Yapay zekanın altın çağını yaşadığımız bir dönemde, yapay zeka sistemlerinin bu alanda neler sunabileceği önemli.

Bu sistemler, karar vericilere felaket risklerini azaltma konusunda doğru kararlar alabilmeleri için gerekli araçlar ve bilgileri sağlayabilirler mi?

Yapay zeka ve afetler

Yapay zeka, afetlerin yönetimi ve etkilerinin azaltılması amacıyla afet yönetimi alanında ortaya çıktı.

Bu alan, felaketlerin riskli olaylarını veri toplama ve analiz etme yeteneği ile kullanmaya başladı.

Bu başlangıç, yapay zeka sistemlerinin açık kaynaklardan topladığı verilere dayalı olarak tehlikeli olayları tahmin etme girişimleriyle başlar ve sonunda bu amaç için özel olarak üretilen modern otomatik sistemleri kullanır.

Ayrıca, gerçek zamanlı felaketleri tespit etmek ve hızlı önlemler almak için risk haritaları oluşturur.

Yapay zeka yöntemleri, veri izleme için önceden işlenmiş verileri ve işlenmiş model çıktılarını kullanarak doğal felaketler, jeolojik felaketler, hidrolojik felaketler, çığlar, toprak kaymaları, volkanik patlamalar, seller, tsunamiler, orman yangınları ve doğal olmayan felaketler gibi çeşitli olaylarda erken uyarı yapma gibi yeni uygulamalarla ilgili yeni fırsatlar sunar.

Örneğin, sel olaylarını tespit etmek için, su toplama alanındaki değişiklikleri izlemek ve algılamak için karmaşık bir sensör ağı kurulur.

Bu, ani sel felaketlerinin neredeyse hiç önceden uyarı olmaksızın ortaya çıkmasının oluşturduğu ciddi tehlikeler göz önüne alındığında büyük bir öneme sahiptir.

Yapay zeka ayrıca hava durumu ve iklim tahmini yapmanın ötesinde, belirli bir konumda ve belirli bir günde bir olayın gözlemlenme olasılığını tahmin etmek için uzmanlar tarafından kullanılıyor.

Bu, çevresel koşulları izleyerek bir olayın gözlemlenme olasılığını tahmin eden bir araç oluşturmak amacıyla kullanılıyor.

Bu model, olaya özgü uzman merkezlerden gelen veri ve gözlemleri kullanarak riskin yüksek olduğu günleri belirleyebilir.

Ayrıca, yapay zeka, doğal felaketler ve acil durumlar sırasında sahada çalışan kurumlar arasında etkili iletişim sağlamak için kullanılır.

Yapay zeka, doğal felaketlere müdahale eden ekiplere, riskleri değerlendirmelerine ve öncelikleri belirlemelerine yardımcı olabilecek verileri sunar.

Yapay zekanın en iyi şekilde nasıl yardımcı olabileceği konusunda optimize edilmiş bir yaklaşımın araştırılması konusunda sürekli olarak çalışılıyor.

Risk haritaları

Yapay zeka, deprem, volkan, heyelan, su baskını ve tsunami gibi belirli bir riske maruz kalan alanlara ışık tutan bir harita türü olan risk haritaları da oluşturabilir.

Doğru kullanıldığında bu sistemler, belirli tehlikelere maruz kalmaktan kaçınarak veya bunların potansiyel olumsuz etkilerini etkisiz hale getirerek hayat kurtarabilir ve maddi kayıpları azaltabilir.

Örneğin, Jeolojik Araştırma Kurumu tarafından oluşturulan bir risk haritası, riskli bölgelerde yaşayan insanlar için sigorta ayarlamalarını düzenlemek için sigorta kuruluşları tarafından kullanılabilir.

Ayrıca, sel risk haritaları, sigorta primlerini belirlemekte kullanılabilir ve bireylere belirli bir bölgede yaşamanın risklerini anlamalarına yardımcı olabilir.

Bu haritalar ayrıca bir bölgedeki yaşam risklerini belirlemede de yardımcı olabilir ve insanlara olası tehlikeleri fark etmelerine yardımcı olur, bu da durumsal farkındalık olarak adlandırılan bilgilerin sağlanması anlamına gelir.

Sonuç olarak, farklı kaynaklardan gelen verilere doğru zamanda yönetim, yatırım ve erişim sürecindeki başarı, afet yönetimi sürecindeki başarının önemli bir parçası olarak değerlendirilebilir.

Independent Arabia - Independent Türkçe



Sovyet uydusu yörüngede parçalandı: Diğer uzay araçları risk altında

Avrupa Uzay Ajansı'nın (ESA) yayımladığı bilgisayarla oluşturulmuş görüntü, Dünya'nın etrafındaki alçak Dünya yörüngesinde izlenebilir cisimleri gösteriyor (AFP)
Avrupa Uzay Ajansı'nın (ESA) yayımladığı bilgisayarla oluşturulmuş görüntü, Dünya'nın etrafındaki alçak Dünya yörüngesinde izlenebilir cisimleri gösteriyor (AFP)
TT

Sovyet uydusu yörüngede parçalandı: Diğer uzay araçları risk altında

Avrupa Uzay Ajansı'nın (ESA) yayımladığı bilgisayarla oluşturulmuş görüntü, Dünya'nın etrafındaki alçak Dünya yörüngesinde izlenebilir cisimleri gösteriyor (AFP)
Avrupa Uzay Ajansı'nın (ESA) yayımladığı bilgisayarla oluşturulmuş görüntü, Dünya'nın etrafındaki alçak Dünya yörüngesinde izlenebilir cisimleri gösteriyor (AFP)

Anthony Cuthbertson Teknoloji Editör Yardımcısı @ADCuthbertson 

Dünya yörüngesinde parçalanan ölü bir uydu, diğer uzay araçlarını tehdit edebilecek tehlikeli bir enkaz bulutu yarattı.

Uzay izleme şirketi LeoLabs, Sovyet dönemine ait Meteor 2-7'nin enkazını Batı Avustralya'daki radar istasyonunun üzerinden geçerken tespit etti.

45 yıl önce fırlatılan meteoroloji uydusu, onlarca yıldır faaliyet göstermiyordu ve artık aynı yörüngedeki diğer uydular için risk teşkil ediyor.

LeoLabs, X'te yaptığı paylaşımda, "Bu, son 6 ayda tanık olduğumuz bir dizi olayın en sonuncusu" dedi.

Bu olayların hepsi birlikte uzay güvenliği ve emniyeti açısından endişe verici bir eğilime işaret ediyor ve sürekli takipte kalmanın ne kadar kritik bir ihtiyaç olduğunu vurguluyor.

Orbital Radar'a göre ortalama yüksekliği 856 km olan Meteor, alçak Dünya yörüngesinin üst kesimlerinde yer alıyor.

Bu yükseklikteki cisimler, diğer uydularla çarpışmadıkları sürece yüzlerce hatta binlerce yıl burada kalabilir.

Uluslararası Uzay İstasyonu'ndaki (UUİ) astronotlar, 2024'te patlayan bir Rus uydusundan kaynaklanan enkazın yarattığı çarpışma riski nedeniyle kendilerini korumaya almak zorunda kalmıştı.

RESURS-P1 uydusu, hizmet dışı kalmasından iki yıl sonra yaklaşık 355 km irtifada 180'den fazla büyük enkaz parçasına ayrılmıştı.

Bu parçalar, felaket niteliğinde bir çarpışmaya yol açmadan nihayetinde Dünya atmosferinde yanmıştı.

Amerika Birleşik Devletleri Uzay Gözetleme Ağı'nın tahminlerine göre, alçak Dünya yörüngesinde 10 santimetreden büyük onbinlerce uzay çöpü ve 1-10 cm arasında 200 bine varan cisim var.

Gökbilimciler, büyük uzay enkazı parçaları arasındaki çarpışmanın Kessler etkisi diye adlandırılan bir duruma yol açabileceği uyarısında bulunuyor. Bu durum, çarpışmanın ardından ortaya çıkan enkazın bir dizi yeni çarpışmaya sebep olmasını ifade ediyor.

Böyle bir olay nihayetinde aktif uyduları ortadan kaldırabilir ve roketlerle aşılması imkansız bir uzay enkazı tabakası oluşturarak insanları fiilen Dünya'ya hapsedebilir.

Independent Türkçe,independent.co.uk/space


Google'ın yeni yapay zeka aracı: 240 bin yıllık ses içeriği tespit edildi

11 Kasım 2025'te Almanya'nın Berlin kentinde düzenlenen bir basın toplantısında Google logosu görülüyor (Reuters)
11 Kasım 2025'te Almanya'nın Berlin kentinde düzenlenen bir basın toplantısında Google logosu görülüyor (Reuters)
TT

Google'ın yeni yapay zeka aracı: 240 bin yıllık ses içeriği tespit edildi

11 Kasım 2025'te Almanya'nın Berlin kentinde düzenlenen bir basın toplantısında Google logosu görülüyor (Reuters)
11 Kasım 2025'te Almanya'nın Berlin kentinde düzenlenen bir basın toplantısında Google logosu görülüyor (Reuters)

Google bir görsel, metin, video veya ses dosyasının yapay zekayla oluşturulup oluşturulmadığını kontrol etmek üzere tasarlanmış yeni yapay zeka tespit aracını tanıttı.

SynthID Detector, yapay zekayla üretilmiş medya içeriklerine yerleştirilen ve insanlar tarafından fark edilemeyen filigranlardan yararlanıyor. Google, halihazırda 180 milyardan fazla görsel ve videonun yanı sıra toplam süresi 240 bin yıla ulaşan ses içeriğine filigran eklediğini belirtiyor.

Bu tespit teknolojisi, 54 yaşındaki bir adamın yapay zeka destekli dijital yayın dolandırıcılığı suçundan bu hafta ABD'de 18 ay hapis cezasına çarptırılmasının ardından piyasaya sürüldü.

Kuzey Karolina'dan Michael Smith, Apple Music ve Spotify gibi platformlarda 7 yıl boyunca fark edilmeden bu dolandırıcılığı sürdürmüş ve yapay zekayla üretilmiş yüzbinlerce şarkı aracılığıyla bu platformlardan milyonlarca dolar kazanmıştı.

SynthID Detector'ın erken bir sürümü, medya profesyonellerinin doğrulama aracı olarak kullanması amacıyla geçen yıl piyasaya sürülmüştü. Son çıkan sürüm ise herkesin kullanımına açık.

Google DeepMind'ın bilim ve stratejik girişimlerden sorumlu başkan yardımcısı Pushmeet Kohlo blog yazısında, "Yapay zeka araçları giderek daha iyi ve kullanımı daha kolay hale geldikçe çevrimiçi ortamda karşılaştığımız içeriklerin bağlamını açıkça görebilmek, neye güveneceğimiz konusunda bilinçli kararlar vermemize yardımcı olur" diye yazdı.

Bu araç, Arama, Gemini uygulaması ve Chrome'daki yerleşik doğrulama özelliklerimize ekleniyor ve bunlar halihazırda günde 1 milyondan fazla isteği işliyor.

Filigranlar, bir görselin veya videonun kullanıcılara nasıl göründüğünü değiştirmiyor ve içeriğin kalitesini etkilemiyor. Ayrıca filtre uygulandıktan veya görüntü kırpıldıktan sonra bile işlevini koruyacak şekilde tasarlandı.

Tespit aracı halihazırda sadece Google, OpenAI, Nvidia, Kakao ve Apple platformları kullanılarak oluşturulan içeriklerde çalışıyor.

OpenAI'ın, ChatGPT metin çıktılarına görünmez bir filigran eklediğini duyurmasından sadece birkaç gün sonra SynthID Detector piyasaya sürüldü.

Kelime seçimini incelikle değiştiren textGrain sistemi, metnin insan kullanıcılara normal görünmesini sağlarken, gizli kalıpları bilen otomatik sistemler tarafından tespit edilebilmesini mümkün kılıyor.

Anthropic de sohbet botu Claude için benzer bir teknolojiyi duyurdu ancak her iki şirket de yapay zekayla üretilen metinler insanlar tarafından düzenlendiğinde veya bu metinlere insan eliyle eklemeler yapıldığında filigranların etkisinin azaldığını belirtti.

Bu araçlar, Avrupa Birliği'nin Yapay Zeka Yasası nedeniyle geliştirildi. Yasa, üretken yapay zeka sistemlerinin ürettiği içeriklerin otomatik sistemler tarafından tanımlanabilir olmasını şart koşuyor.

Google'ın son tespit aracına, şirketin yapay zeka birimi DeepMind üzerinden erişilebilir.

Independent Türkçe


Samanyolu'ndaki benzersiz cismin "karmaşık yapısı" gözler önüne serildi

1181'de gözlemlenen tarihi süpernovanın muhtemel kalıntısı Pa 30, NOIRLab'in Gemini North teleskobuyla eşi benzeri görülmemiş bir ayrıntıyla görüntülendi (Uluslararası Gemini Rasathanesi/NOIRLab/NSF/AURA Teşekkür: Baş Araştırmacı: T. Cunningham [Harvard-Smithsonian Astrofizik Merkezi] Görüntü İşleme: J. Miller & M. Rodriguez [Uluslararası Gemini Rasathanesi/NSF NOIRLab], T.A. Rector [Alaska Anchorage Üniversitesi/NSF NOIRLab], D. de Martin & M. Zamani [NSF NOIRLab])
1181'de gözlemlenen tarihi süpernovanın muhtemel kalıntısı Pa 30, NOIRLab'in Gemini North teleskobuyla eşi benzeri görülmemiş bir ayrıntıyla görüntülendi (Uluslararası Gemini Rasathanesi/NOIRLab/NSF/AURA Teşekkür: Baş Araştırmacı: T. Cunningham [Harvard-Smithsonian Astrofizik Merkezi] Görüntü İşleme: J. Miller & M. Rodriguez [Uluslararası Gemini Rasathanesi/NSF NOIRLab], T.A. Rector [Alaska Anchorage Üniversitesi/NSF NOIRLab], D. de Martin & M. Zamani [NSF NOIRLab])
TT

Samanyolu'ndaki benzersiz cismin "karmaşık yapısı" gözler önüne serildi

1181'de gözlemlenen tarihi süpernovanın muhtemel kalıntısı Pa 30, NOIRLab'in Gemini North teleskobuyla eşi benzeri görülmemiş bir ayrıntıyla görüntülendi (Uluslararası Gemini Rasathanesi/NOIRLab/NSF/AURA Teşekkür: Baş Araştırmacı: T. Cunningham [Harvard-Smithsonian Astrofizik Merkezi] Görüntü İşleme: J. Miller & M. Rodriguez [Uluslararası Gemini Rasathanesi/NSF NOIRLab], T.A. Rector [Alaska Anchorage Üniversitesi/NSF NOIRLab], D. de Martin & M. Zamani [NSF NOIRLab])
1181'de gözlemlenen tarihi süpernovanın muhtemel kalıntısı Pa 30, NOIRLab'in Gemini North teleskobuyla eşi benzeri görülmemiş bir ayrıntıyla görüntülendi (Uluslararası Gemini Rasathanesi/NOIRLab/NSF/AURA Teşekkür: Baş Araştırmacı: T. Cunningham [Harvard-Smithsonian Astrofizik Merkezi] Görüntü İşleme: J. Miller & M. Rodriguez [Uluslararası Gemini Rasathanesi/NSF NOIRLab], T.A. Rector [Alaska Anchorage Üniversitesi/NSF NOIRLab], D. de Martin & M. Zamani [NSF NOIRLab])

Bilim insanları, galaksimizdeki benzersiz bir gökcisminin "karmaşık yapısını" gözalıcı detaylarıyla görüntüledi.

Samanyolu'nda türünün bilinen tek süpernova kalıntısı Pa 30, bir yıldızın yaklaşık 850 yıl önce gözlemlenen ölümcül patlamasından geriye kalanlardan oluşuyor. Gökbilimciler son teknoloji teleskopları kullanarak bu cismi ince detaylarıyla görüntüledi.

Görüntü, patlamanın karmaşık yapısını ortaya koyuyor: Adeta havai fişek gösterisi gibi, şeritler evrene doğru uzanıyor. Bu şeritlerin her biri, Güneş Sistemi'ni defalarca içine alabilecek kadar geniş.

Ortasında ise patlayan yıldızın hayatta kalan parçaları olan "zombi yıldız" yer alıyor ve sıradışı bir şekilde gösterinin tam merkezinde duruyor. Yıldızın patlaması 1181'de gözlemlenmiş ve dönemin Japon, Çin ve Arap kaynaklarında ayrı ayrı kaydedilmişti. Kalıntısıysa ilk kez 2013'te bir yurttaş bilim insanı tarafından tespit edilmişti.

Ancak yeni araştırmada gökbilimciler, Gemini North teleskobuyla patlamanın kalıntısını ayrıntılı biçimde görüntülemeyi başardı. Bu sayede ilk bakışta havai fişeğe benzeyen şeritlerin aslında tıpkı ipe dizilmiş inciler gibi uzun düğüm zincirleri olduğu görüldü.

Patlama, Dünya'dan yaklaşık 7 bin 500 ışık yılı uzaklıkta yer alıyor. Bu, Samanyolu'nda türünün bilinen tek örneği ve diğer galaksilerde benzer örnekler saptansa da nispeten yakın olması sayesinde patlamanın çekirdeğindeki kalıntıları görebiliyoruz.

Bu kalıntılar, süpernovanın "Tip Iax" olması nedeniyle bırakıldı. Bu tür süpernovalarda patlama, yıldızın kendisini tamamen yok etmiyor. Araştırmacılar, bunun iki beyaz cücenin çarpışmasından kaynaklandığını düşünüyor. Beyaz cüceler, yıldızların ölürken kendi üzerlerine çökmesiyle oluşan, Dünya büyüklüğündeki yoğun gökcisimleridir.

Avusturya Bilim ve Teknoloji Enstitüsü'nden, çalışmanın yürütücülerinden Ilaria Caiazzo, "Pa 30'un Dünya'ya yakınlığı sayesinde bu kadar ayrıntıyı görebiliyoruz" diyor. 

Bu yakınlık, Pa 30'u araştırmalar açısından eşsiz bir değere sahip kılıyor.

Pa 30, türünün bilinen tek örneği olsa da galaksimizde yalnız olmayabilir. Bilim insanları, keşfedilmeyi bekleyen başka örnekler de olabileceğini söylüyor.

Warwick Üniversitesi'nden çalışmanın ortak lideri Tim Cunningham "Yıldız patlamalarına ilişkin güvenilir tarihsel kayıtlar yalnızca bin yıl kadar eskiye uzanıyor. Bilindiği kadarıyla, galaksimizde karanlıkta gizlenmiş başka benzer kalıntılar olabileceği" diyor.

Bugün, teleskobun icadından yüzyıllar önce bu olayı üç ayrı tarihsel kayıtta belgeleyen gökbilimcilerin gözlemlediğini bildiğimiz ilginç bir cismi inceleyebildiğimiz için şanslıyız.

Çalışma, The Astrophysical Journal'da yayımlanan "Detection of knots in the supernova type Iax remnant Pa 30" (Pa 30 adlı Iax tipi süpernova kalıntısında düğümlerin tespiti) başlıklı yeni makalede aktarılıyor.

Independent Türkçe