Yapay zekanın dünyanın problemlerini çözme potansiyeli ile ilgili büyük (ve gerçekçi olmayan) iddialar görüyoruz. Türkiye'yi vuran iki büyük depremin ardından yapay zekanın felaket sonrası arama kurtarma çalışmalarında görev aldığı haberi de belki de bu yüzden göz ardı edildi.
Ancak ABD Savunma Bakanlığı'nın kullandığı xView2 işe yarıyor gibi görünüyor. Henüz ilk aşamalarında olsa da, bu görsel hesaplama projesi Türkiye'de yürütülen kurtarma görevlerinde ve felaket sonrası lojistik konusunda yardımcı oldu.
Pentagon'un Savunma İnovasyon Birimi ve Carnegie Mellon Üniversitesi'nin Yazılım Mühendisliği Enstitüsü tarafından 2019 yılında geliştirilen Xview2'nin, Microsoft ve Berkeley Kaliforniya Üniversitesi gibi araştırma ortakları da var. Makine öğrenme algoritmasını uydu görüntüleri ile kullanarak felaket bölgelerindeki bina ve altyapı hasarlarını tanımlayan xView2, mevcut metotlardan çok daha hızlı şekilde önem sırasına göre bunları sıralayabiliyor.
Savunma İnovasyon Birimi'nde YZ uzmanı ve Berkeley'de araştırmacı olan Ritwik Gupta, bu sayede programın ilk yardım ekiplerini ve kurtarma uzmanlarını hızla sahada kurtarılmayı bekleyenlere yönlendirip ardından da yeniden yapılanma çalışmalarının koordinasyonu konusunda yardımcı olabildiğini söylüyor.
Bu süreçte Gupta, Birleşik Devletler Ulusal Muhafızları, Birleşmiş Milletler ve Dünya Bankası gibi büyük uluslararası kurumlarla çalıştı. Geçtiğimiz beş yıl içerisinde xView2 Kaliforniya ve Avustralya'da çıkan yangınlarda, Nepal'de yaşanan selin ardından kurtarma çalışmalarında görev yaptı.
Gupta, xView2'nin Türkiye'de de en az iki ekip tarafından kullanıldığını söylüyor. Bu ekiplerin ikisi de Adıyaman'da görev yapan Birlemiş Milletlerin Uluslararası Arama ve Kurtarma Danışma Grubu içerisindeydi. xView2 ayrıca felaket bölgesinde yardım çalışanlarının "hasar gördüğünden haberdar olmadıkları bölgeleri bulmalarına" da yardımcı oldu. Gupta, AFAD, Dünya Bankası, Kızıl Haç Örgütü ve Birleşmiş Milletler Dünya Gıda Programı örgütlerinin xView2'yi kullandığını belirtiyor ve ekliyor: "Eğer bir hayatı kurtarabiliyorsak, bu teknolojinin iyi kullanımıdır."
Yapay Zeka arama kurtarmaya nasıl yardımcı oluyor?
Algoritma, nesne tanımaya benzer bir teknik kullanıyor, "semantik sınıflandırma" ismi verilen teknik ile, bir görselde yer alan her bir piksel ve bu pikselin çevresindeki piksellerle ilişkisi kullanılarak sonuç veriyor.
Dünya Bankası'nda felaket risk yönetimi uzmanı Atishay Abbhi, benzer bir değerlendirmenin normalde haftalar sürebileceğini ancak YZ sayesinde bunun saatler, hatta dakikalar içerisinde yapılabildiğini söylüyor.
Geleneksel hasar değerlendirme sisteminde kurtarma ve acil durum ekipleri görgü tanıklarının ifadelerine göre hareket edip nerede daha çok yardım gerektiğine karar veriyorlar. Daha güncel vakalarda dronelar felaket bölgeleri üzerinden uçarak, kamera ve sensörleri ile veri toplayıp, daha sonra bunlar hakkında insanlar değerlendirmede bulunuyor. Ancak bu işlem bile günler sürebiliyor. Felaket anında bölgeye giden farklı ekiplerin, farklı görsel ve veriler kullanması da yine işlemi yavaşlatan bir durum. xView2 ise etkilenen bölgesinin haritasını sadece dakikalar içerisinde paylaşıp, ekiplerin koordine şekilde çalışarak, yardıma koşabilecekleri alanları sıralıyor, ki bu da can kurtarmanın yanı sıra, zamandan da tasarruf sağlıyor.
Teknolojinin zaafı: Türkiye'de ilk görsel 3 gün sonra alınabildi
Bu teknoloji tabii ki felakete müdahale için tam ölçekli bir çözüm olmaktan uzak. xView2'nin karşılaştığı birkaç büyük sorun bulunuyor.
Bunlardan belki de en önemlisi, uydu görüntüsünün güvenilirliği. Sadece gündüz ve gökyüzü bulutsuzken, üzerinizde uydu olduğunda görsel alınabiliyor. Türkiye'de ilk kullanılabilir görsel 9 Şubat tarihinde alınabildi, depremlerden tam üç gün sonra. Ekonomik olarak daha az gelişmiş ya da daha uzak bölgelerde bu süre daha da uzayabiliyor, yaşadığımız deprem felaketinde, Suriye için bu durum ne yazık ki geçerliydi. Buna çözüm bulmak için Gupta yeni görüntüleme teknikleri araştırıyor, sentetik açıklıklı radar gibi. Bu radar, görüntüleri ışık dalgaları yerine mikrodalga atımları kullanarak oluşturuyor.
İkinci büyük sorun, xView2 her ne kadar yüzde 85 ile 90 arasında doğrulukla hasar tespiti yapabilse de, binaların yanlarında oluşan hasarları tespit edemiyor, çünkü uydu görüntüleri sadece kuş bakışı bir perspektif sunuyor.
Kurtarma ekipleri henüz yapay zekaya güvenmiyor
Son olarak, Gupta yerdeki kurtarma ekiplerini YZ çözümüne inanmasının zor olduğunu söylüyor. "İlk yardım ekipleri oldukça gelenekseldir" diyen Gupta, sözlerine şöyle devam ediyor: "Onlara bu süslü yapay zeka modelini anlattığınızda ve bunun yerde bile değil, uzayda 190 km üzerinizde olduğunu öğrendiklerinde, kesinlikle ona güvenmiyorlar."
xView2 felakete müdahalenin hasarlı bölgelerin haritalanmasından, geçici barınma sağlayabilecek güvenli noktalara, hasar gören bölgelerin yeniden yapılanmasına kadar farklı aşamalarında yardımcı oluyor. Abbhe, xView2'nin Dünya Bankası'nın hasar tespit araçları arasında önemli bir yer kaplamasını ümit ediyor.
xView2 açık kaynak kodlu ve ücretsiz olduğu için, herkes tarafından kullanılabiliyor ve Gupta bu şekilde tutmayı planlıyor. "Şirketler gelip bundan para kazanabiliriz dediklerinde çok rahatsız oluyorum" diyen Gupta, xView2'nin bir kamu hizmeti olduğunu ve herkesin iyiliği için kullanıldığını söylüyor.
Şu anda organizasyonlar analiz için xView2 araştırmacılarına ihtiyaç duyuyor ancak Gupta, her kullanıcının değerlendirme yaptırabilmesi için bir web uygulaması üzerinde çalışıyor.
Yapay zeka, metin yazmak ya da resim çizmekten fazlasını da yapabilir
Gupta, araştırmacıların yeni geliştirilen teknolojilerin büyük sorunlarda oynayabileceği rolü bir kenara atmak ya da abartmak yerine en büyük insani etkiyi yaratabilecek yapay zeka türlerine odaklanması gerektiğini söylüyor. Gupta, sözlerini günümüz YZ kullanım örneklerine de dikkat çekerek şöyle bitiriyor: "Yapay zeka alanının odağını bu son derece zor sorunlara nasıl kaydırabiliriz? Bence bunlar, yeni metin ya da yeni görüntüler oluşturmaktan çok daha zor."
Technology Review'un haberini Erinç Eröz Türkçeleştirdi