amerikali
Yeni Üye
Güney Kaliforniya Üniversitesi'ndeki (USC) bir bilim insanları ekibi, yangınların yayılmasını doğru bir şekilde tahmin etmek için yapay zeka (YZ) tabanlı bir yöntem geliştirdi. Bu yöntem, itfaiye teşkilatlarına yangınlara müdahale etme ve onlarla daha etkili bir şekilde mücadele etme konusunda daha iyi bir yetenek kazandırıyor.
Reklamcılık
USC'nin AI modeli, gerçek zamanlı olarak bir orman yangınının yayılmasını izlemek için uydu görüntülerini kullanır. Bu bilgi, orman yangınının muhtemel seyrini, yoğunluğunu ve yangının büyüme hızını tahmin eden bir AI tarafından analiz edilir. Araştırmacılar, Yapay Zeka için Dünya Sistemleri'nde yayınlanan “Orman Yangını Tahminlerini Başlatmak İçin Uydu Verileriyle Fizik Tabanlı Orman Yangını Yayılma Modellerinin Birleştirilmesi için Üretken Algoritmalar” adlı çalışmada temeldeki AI'yı açıklar.
Yapay zeka modeli orman yangınlarıyla ilgili tarihi verilere dayanmaktadır. Araştırmacılar orman yangınlarının yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerini topladılar. Bunları orman yangınlarının davranışları açısından incelediler. Araştırmacılar böylece yangınların nasıl ve nerede başladığını, nasıl yayıldığını ve nasıl kontrol altına alınabileceğini bulabildiler. Analizden bilim insanları hava durumu, yakıt (ağaçlar, çalılar, çimenler vb.) ve arazi gibi çeşitli faktörlere bağlı örüntüler çıkarabildiler.
“Orman yangınları karmaşık süreçleri içerir: çimen, çalı veya ağaç gibi yakıtlar tutuşur ve ısı ve rüzgar akımları üreten karmaşık kimyasal reaksiyonlara yol açar. Topografya ve hava durumu gibi faktörler de yangın davranışını etkiler – ıslak koşullarda yangınlar neredeyse hiç yayılmazken, kuru koşullarda hızla yayılabilirler,” diyor USC'de havacılık mühendisliği profesörü ve çalışmanın ortak yazarı olan Hassad Oberai. “Bunlar oldukça karmaşık, kaotik ve doğrusal olmayan süreçlerdir. Bunları doğru bir şekilde modellemek için tüm bu farklı faktörleri hesaba katmanız gerekir. Bunun için gelişmiş bilgisayarlar gerekir.”
Orman yangınlarının yayılmasının öngörülmesi
Toplanan verileri kullanarak USC araştırmacıları, üretken, yapay zeka destekli bir bilgisayar modeli olan Koşullu Wasserstein Üretken Saldırgan Ağı'nı (cWGAN) eğittiler. Bu, araştırmacıların her bir faktörün orman yangınlarının gelişimini ve yayılmasını nasıl etkilediğini belirlemelerine olanak tanır. Modele, modellerindeki orman yangınlarının yayılmasına karşılık gelen uydu görüntülerindeki kalıpları tanımayı öğrettiler.
Araştırmacılar cWGAN modelini 2020 ile 2022 yılları arasında Kaliforniya'daki gerçek orman yangınlarında test ettiler. Model başlangıçta tek taraflı rüzgarların olduğu düz arazi gibi ideal koşullar altında simüle edilmiş verilerle eğitilmiş olsa da, tahmin iyi performans gösterdi. Bilim insanları bunu uydu görüntülerinden alınan gerçek orman yangını verilerinin cWGAN modeline dahil edilmiş olmasına bağlıyor.
(olb)
Reklamcılık
USC'nin AI modeli, gerçek zamanlı olarak bir orman yangınının yayılmasını izlemek için uydu görüntülerini kullanır. Bu bilgi, orman yangınının muhtemel seyrini, yoğunluğunu ve yangının büyüme hızını tahmin eden bir AI tarafından analiz edilir. Araştırmacılar, Yapay Zeka için Dünya Sistemleri'nde yayınlanan “Orman Yangını Tahminlerini Başlatmak İçin Uydu Verileriyle Fizik Tabanlı Orman Yangını Yayılma Modellerinin Birleştirilmesi için Üretken Algoritmalar” adlı çalışmada temeldeki AI'yı açıklar.
Yapay zeka modeli orman yangınlarıyla ilgili tarihi verilere dayanmaktadır. Araştırmacılar orman yangınlarının yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerini topladılar. Bunları orman yangınlarının davranışları açısından incelediler. Araştırmacılar böylece yangınların nasıl ve nerede başladığını, nasıl yayıldığını ve nasıl kontrol altına alınabileceğini bulabildiler. Analizden bilim insanları hava durumu, yakıt (ağaçlar, çalılar, çimenler vb.) ve arazi gibi çeşitli faktörlere bağlı örüntüler çıkarabildiler.
“Orman yangınları karmaşık süreçleri içerir: çimen, çalı veya ağaç gibi yakıtlar tutuşur ve ısı ve rüzgar akımları üreten karmaşık kimyasal reaksiyonlara yol açar. Topografya ve hava durumu gibi faktörler de yangın davranışını etkiler – ıslak koşullarda yangınlar neredeyse hiç yayılmazken, kuru koşullarda hızla yayılabilirler,” diyor USC'de havacılık mühendisliği profesörü ve çalışmanın ortak yazarı olan Hassad Oberai. “Bunlar oldukça karmaşık, kaotik ve doğrusal olmayan süreçlerdir. Bunları doğru bir şekilde modellemek için tüm bu farklı faktörleri hesaba katmanız gerekir. Bunun için gelişmiş bilgisayarlar gerekir.”
Orman yangınlarının yayılmasının öngörülmesi
Toplanan verileri kullanarak USC araştırmacıları, üretken, yapay zeka destekli bir bilgisayar modeli olan Koşullu Wasserstein Üretken Saldırgan Ağı'nı (cWGAN) eğittiler. Bu, araştırmacıların her bir faktörün orman yangınlarının gelişimini ve yayılmasını nasıl etkilediğini belirlemelerine olanak tanır. Modele, modellerindeki orman yangınlarının yayılmasına karşılık gelen uydu görüntülerindeki kalıpları tanımayı öğrettiler.
Araştırmacılar cWGAN modelini 2020 ile 2022 yılları arasında Kaliforniya'daki gerçek orman yangınlarında test ettiler. Model başlangıçta tek taraflı rüzgarların olduğu düz arazi gibi ideal koşullar altında simüle edilmiş verilerle eğitilmiş olsa da, tahmin iyi performans gösterdi. Bilim insanları bunu uydu görüntülerinden alınan gerçek orman yangını verilerinin cWGAN modeline dahil edilmiş olmasına bağlıyor.
(olb)