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.



Araştırmacılar sinekleri kokain bağımlısı yapmak için genetiklerini değiştirdi

Meyve sinekleri normalde kokainin tadını sevmiyor (Unsplash)
Meyve sinekleri normalde kokainin tadını sevmiyor (Unsplash)
TT

Araştırmacılar sinekleri kokain bağımlısı yapmak için genetiklerini değiştirdi

Meyve sinekleri normalde kokainin tadını sevmiyor (Unsplash)
Meyve sinekleri normalde kokainin tadını sevmiyor (Unsplash)

Bilim insanları meyve sineklerinin genetiğini değiştirerek kokaini sevmelerini sağladı. Çalışmanın insanlardaki kokain bağımlılığını daha iyi anlama ve tedavi etmeye katkı sunması bekleniyor. 

Meyve sinekleri ve insanlar birbirlerine sanılandan daha fazla benziyor. Örneğin bu iki türde çeşitli hastalıklardan sorumlu genlerin yaklaşık yüzde 75'inin aynı olması, bilim insanlarının ilgisini çekiyor. Sinekler üzerindeki genetik incelemeler, bu hastalıkların daha iyi anlaşılmasına katkı sağlıyor.

Bu rahatsızlıklardan biri de kokain gibi maddelere karşı gelişen bağımlılıklar. Utah Üniversitesi'nden Dr. Adrian Rothenfluh, "Son yıllarda, sinekler ve insanların birçok açıdan sandığımızdan daha fazla birbirine benzediği ortaya çıktı" diyerek ekliyor: 

Örneğin sineklerin alkole verdiği tepkiyi düzenleyen genlerin, insanlardaki alkol bağımlılığında da rol oynadığını birçok kez gösterdik. Bu durumun kokain bağımlılığıyla bağlantılı genler için de geçerli olacağını ve bunların sineklerdeki etki mekanizmasını inceleyebileceğimizi düşünüyoruz.

Ancak sineklerin kokaini sevmemesi bu çalışmaların önünde engel teşkil ediyordu. Meyve sineklerinin bacaklarındaki tat reseptörleri, böceğin bir şeyi yemeden önce zararlı olup olmadığını algılamasını sağlıyor. 

Dr. Rothenfluh ve ekip arkadaşları yeni çalışmalarında kokainin acı tadı nedeniyle bu reseptörlere yakalandığını ve sineklerin maddeden bu yüzden uzak durduğunu doğruladı. Araştırmacılar daha sonra sineklerin genetiğini değiştirerek bu reseptörleri devre dışı bıraktı.

Bulguları hakemli dergi Journal of Neuroscience'ta 2 Haziran Pazartesi günü yayımlanan çalışmada genetiği değiştirilmiş sineklerin kokaini sevdiği gözlemlendi. Düşük seviyede kokain içeren şekerli su verilen sinekler 16 saat içinde bu içeceği tercih etmeye başladı.

Dr. Rothenfluh, "Düşük dozlarda, tıpkı insanlar gibi koşuşturmaya başlıyorlar" diyor: 

Çok yüksek dozlardaysa yine insanlar gibi hareket edemez hale geliyorlar.

Bilim insanları genetiğiyle oynanmış sinekleri üretmeyi artık öğrendiği için çalışmalarını daha kolay ve hızlı yürütmeyi umuyor. Meyve sineklerinin hızlı yaşam döngüsü ve nispeten basit genetik yapıları, üzerlerinde insanlara kıyasla daha kolay deney yapılmasına imkan tanıyor. 

Makalenin yazarlarından Travis Philyaw "Daha karmaşık organizmalarda ortaya çıkması zor olan riskli genleri tespit ederek bu bilgileri memeliler üzerinde çalışan araştırmacılara aktarabiliriz" diyor.

Ekip bu sayede insanlardaki kokain bağımlılığına yönelik yeni tedaviler geliştirmeyi umuyor. Dr. Rothenfluh şu ifadeleri kullanıyor:

Kokain tercihinin mekanizmalarını gerçekten anlamaya başlayabiliriz ve mekanizmayı ne kadar iyi anlarsak, o mekanizmaya etki edebilecek bir tedavi bulma şansımız o kadar artar.

Independent Türkçe, Popular Science, IFLScience, Journal of Neuroscience