Yapay zeka okyanuslardaki plastik kirliliği ile mücadele ediyor

Okyanuslarda yüzen plastiklerin yerini tespit etmek uydu görüntülerini yapay zeka analiz ediyor

"UNEP (2020)": Plastik kirliliği nedeniyle her yıl bir milyondan fazla deniz kuşu ve 100 bin deniz memelisi ölüyor (Shutterstock)
"UNEP (2020)": Plastik kirliliği nedeniyle her yıl bir milyondan fazla deniz kuşu ve 100 bin deniz memelisi ölüyor (Shutterstock)
TT

Yapay zeka okyanuslardaki plastik kirliliği ile mücadele ediyor

"UNEP (2020)": Plastik kirliliği nedeniyle her yıl bir milyondan fazla deniz kuşu ve 100 bin deniz memelisi ölüyor (Shutterstock)
"UNEP (2020)": Plastik kirliliği nedeniyle her yıl bir milyondan fazla deniz kuşu ve 100 bin deniz memelisi ölüyor (Shutterstock)

Bazı araştırmalara göre, dünya her yıl 350 ila 460 milyon metrik ton arasında değişen şaşırtıcı miktarlarda plastik tüketiyor. Veriler, küresel plastik üretiminin son yirmi yılda iki kattan fazla arttığını ve mevcut eğilimler devam ederse 2060 yılına kadar neredeyse üç katına çıkmasının beklendiğini gösteriyor. Gözlemciler plastik tüketimindeki bu hızlı artışın çevre ve insan sağlığı için büyük bir tehdit oluşturduğu konusunda uyarıyor. Bu korkuların ortasında, ileri teknoloji ve bilinçli çevre yönetimi arasındaki yakınlaşma ile ufukta bir umut ışığı parlıyor.

Yapay zekanın rolü

EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) ve Wageningen Üniversitesi'nden araştırmacılardan oluşan bir ekip, bu krizle mücadele etmek için öncü bir misyon üstlendi. Yakın zamanda Cell iScience dergisinde yayınlanan öncü bir çalışmada, uydu görüntülerinde yüzen plastik malzemeleri benzersiz bir doğrulukla tanımlayarak oyunun kurallarını değiştirebilecek bir yapay zeka modeli ortaya kondu. Yapay zeka yeteneklerindeki bu sıçrama, özel gemiler kullanılarak okyanusların, denizlerin ve hatta nehirlerin plastik atıklardan sistematik olarak temizlenmesine yardımcı olabilir.

nfgth
Kırmızı, plastik atıklarla birlikte doğru tespit edilen enkazı gösteriyor (ESA/Cell Eye Science)

 

Uydu görüntü yetenekleri

Avrupa Uzay Ajansı'nın Sentinel-2 uydu görüntüleri her iki ila beş günde bir dünyanın dört bir yanındaki kıyı bölgelerini yakalıyor. Boyutları terabaytları bulan bu devasa veri, yapay zeka modellerinin mümkün kıldığı otomatik analiz gerektiriyor. Araştırma ekibi, oşinograflar ve uzaktan algılama uzmanlarıyla işbirliği içinde, dünyanın dört bir yanından gelen uydu görüntülerindeki birkaç bin deniz enkazı örneğinden oluşan bir veri tabanı oluşturdu. Bu örnekler, sorunu nasıl "göreceğini" öğretmeye benzer bir süreç olan yapay zeka modelini plastik döküntüleri tanıması için eğitmenin temelini oluşturdu.

Bu yenilikçi yaklaşım, veri merkezli yapay zeka ilkelerini, uzmanların manuel açıklamalarını görüntülerde görünen belirli enkazlarla eşleştiren bilgisayarla görme algoritmalarıyla harmanlıyor.

Beklenen sonuçlar

Araştırmacılar, Sentinel-2 uydu görüntülerindeki her piksel için enkaz varlığı olasılığını tahmin eden sağlam bir deniz enkazı tespit modeli hedefliyor. Bu model, tahmin doğruluğunu artıran sofistike bir eğitim yaklaşımından yararlanarak önceki yöntemlerden daha iyi performans gösteriyor. Bulut örtüsü ve atmosferik sis gibi zorlu hava koşullarıyla karşılaşıldığında bile dedektör doğruluğunu koruyor; bu da plastik enkazın olumsuz koşullar altında bile tespit edilebilmesini sağlayan önemli bir başarı.

yuuık
2022'de şiddetli yağışların yol açtığı sel felaketi ve çevresel hasarın ardından Durban sahiline vuran çöpler (Shutterstock)

Plastik enkaz arıtımı

Özellikle plastikler yağmur ve sellerden sonra sıklıkla açık sulara karıştığından ve güvenilir tanımlama yöntemlerine acil ihtiyaç duyulduğundan, deniz çöpleri arasında plastiklerin doğru bir şekilde tespit edilmesinin önemi abartılamaz. Bunun çarpıcı bir örneği, 11 Nisan 2022'de Güney Afrika'nın Durban kentinde meydana gelen ve yaklaşık 400 kişinin ölümüne, ev ve iş yerlerinde büyük hasara yol açan sel felaketinin ardından yaşandı. Yağmur tufanı aynı zamanda nehirlerin taşmasına neden olarak daha önce görülmemiş miktarda çöpü şehrin limanına ve dolayısıyla açık Hint Okyanusu'na taşımıştır.

febrth
2022'de Durban'da yaşanan sel felaketi sonucunda Hint Okyanusu'na sürüklenen büyük miktarda plastik atığın uydu görüntüleri (Google Maps görüntüleri)

Uydu görüntülerinde, bulutların içinde yüzen bu nesneleri geleneksel kırmızı, yeşil ve mavi kanalları kullanarak ayırt etmek zor olabilir. Ancak, yakın kızılötesi ışık da dahil olmak üzere alternatif spektral kanallara geçerek bunları ayırt etmek mümkün hale gelir.

Bu yapay zeka tespit modeli, deniz enkazı tahminini geliştirmenin yanı sıra, yeteneklerini küp nanosatellitlerden elde edilen PlanetScope görüntülerini de içerecek şekilde genişletmektedir. Haftalık Sentinel-2 verilerinin günlük PlanetScope alımları ile birleştirilmesi, sürekli günlük izlemeye yönelik boşluğu doldurmak için umut vaat ediyor. PlanetScope ve Sentinel-2 tarafından sağlanan ve aynı deniz enkazını yaklaşık olarak aynı zamanda iki farklı konumdan yakalayan ikili perspektif, rüzgarlardan ve okyanus akıntılarından etkilenen sürüklenme modelleri hakkında değerli bilgiler sağlar.

Daha temiz bir geleceğe öncülük etmek

Prof. Dr. Mark Ruswurm, Prof. Dr. Tim van Emmerik ve Hollanda'daki Okyanus Temizleme Örgütü'nden ortaklarla iş birliği içinde daha fazla olasılığı keşfetmeye hazırlandığı için yolculuk burada bitmiyor. Hepsinin amacı, sürekli uydu görüntüleri aracılığıyla deniz enkazının takibini geliştirmek. Bu çaba, ETH Zürih ve EPFL üniversiteleri arasında ortak bir girişim olan İsviçre Veri Bilimi Merkezi ile işbirliği içinde yürütülen Plastik Tespiti için Yapay Zeka projesinden kaynaklanıyor. Teknolojik beceriyi çevre bilinciyle birleştirerek daha temiz okyanuslara ve daha sağlıklı bir gezegene yaklaşıyoruz.



Köpeklerin de favori TV programları var

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash
TT

Köpeklerin de favori TV programları var

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash

ABD'deki araştırmacılar, köpeklerin kişiliklerinin gergin ya da heyecanlı olmasına bağlı şekilde belirli TV programlarını tercih ettiğini ortaya koydu.

Alabama'daki Auburn Üniversitesi'nden uzmanlar, yaşları yaşları 4 aylıktan 16 yaşa varan aralıkta değişen 453 köpek ve sahiplerini, farklı TV programlarına verdikleri tepkileri kaydetmek üzere bir araya getirdi.

The Times'a konuşan araştırmacılar, "Anket, sahibinin köpeğe TV izlemeyi öğretmeye çalışıp çalışmadığı, sahibinin TV'yi haftada ortalama kaç saat açık tuttuğu ve köpeğin TV'ye ortalama kaç saniye dikkatini verdiği de dahil köpeklerin TV izleme alışkanlıklarındaki eğilimleri araştırdı" dedi.

Çalışmaları Scientific Reports adlı akademik dergide yayımlanan araştırmacılar, "Daha heyecanlı köpeklerin, televizyon uyaranının üç boyutlu ortamda var olduğuna dair beklentiye işaret eden davranışlar sergileme ihtimali daha yüksekti" dedi.

Ayrıca, daha fazla korku eğilimi gösteren köpeklerin, araba veya kapı zili gibi hayvanlardan gelmeyen uyaranlara yanıt verme olasılığı daha yüksekti.

Geçen yıl bilim insanları, evcil köpeklerin söylenenleri anlamasını sağlamanın püf noktasını ortaya çıkarmıştı. Ekimde yayımlanan araştırmada, insanların biraz daha yavaş konuşmayı denemesi gerektiği öne sürülmüştü.

Araştırma, köpeklerin insan konuşmalarını anlamasının daha yavaş bir tempoya bağlı olduğu sonucuna varıyor. İnsan seslerini üretememesine rağmen, insanın en iyi dostu insan konuşmasına yanıt verebiliyor.

Araştırmacılar, insanlar yavaş konuştuğunda, bunun hayvanların algılama yetenekleriyle eşleştiğini ve köpeklerin komutları daha iyi anlamasını sağladığını söylüyor.

Plos Biology adlı akademik dergide yayımlanan makalenin yazarları şunları söyledi:

Konuşmaya verilen sinirsel ve davranışsal tepkilerin karşılaştırmalı incelenmesi, köpeklerin konuşma içeriği ve prozodisine eşit derecede duyarlı olmasına rağmen, köpeklerdeki anlamanın insanlardan daha yavaş bir konuşma ritmi takibine dayandığını ortaya koyuyor.

Araştırmacılar, insanların "iletişimin etkisini artırmak için" konuşma hızlarını ayarlayabileceği varsayımında bulunuyor.

İsviçre'deki Cenevre Üniversitesi'nden Eloise Deaux ve meslektaşları, 30 köpeğin seslerini ve 5 dilde diğer insanlarla konuşan 27 insanın ve bu dillerde köpeklerle konuşan 22 insanın seslerini analiz etmişti.

Independent Türkçe