Arxiv.org’da piyasaya sürülen bir makaleye gore Avrupa Komisyonu’nun bilim servisi Ortak Araştırma Merkezi’ndeki bilim adamları, Avrupa’nın Sel Farkındalık Sistemi’ni (EFAS) Twitter kullanıcılarının gerçek zamanlı raporları ile destekleyerek sistemi güçlendiriyorlar.
Ağustos 2018’de Harvard ve Google tarafınca piyasaya sürülen araştırmaya dayanan bir sistemle beraber uydu görüntülerini çözümleme etmenin yanı sıra yangınlardan ve öteki afetlerden gelen hasarları ölçmek için bir yöntem geliştirildi. Geliştirilen sistemde yapay zekâ, büyük bir depremden bir yıl sonrasına kadar artçı şokların yerini tahmin etmeyi başardı.
Google’daki bilim adamları ise dere taşkınlarını %75 hassasiyetle doğru bir halde tahmin eden bir makine öğrenme sistemi üstüne bir emek harcama yayımladılar.
İngiltere’deki araştırmacılar; ayaklanmalar esnasında olayların ortaya çıkabileceği yerlerin haritasını çıkarmak, kitlesel protestoların ne süre gerçekleşebileceğini belirlemek ve çete üyelerini tanımlamak için tweetleri kullanarak makine öğrenimi algoritmaları kullandılar.
Yapay zekâ testten başarıyla geçti
Toplumsal medyanın son 10 yılda afetler esnasında uygun bir informasyon deposu olarak kullanılabilmesi, değişik alandan araştırmacıların bu alana yoğunlaşmalarına niçin oldu. Araştırmacılar içinde genel olarak toplumsal medyanın gerçek zamanlı çözümleme sağlamasıyla beraber afetlerin mekânsal ve zamansal gelişimi hakkında kıymetli bilgiler sağlamış olduğu kabul ediliyor. Bununla birlikte toplumsal medya, afetlerle ilgili mühim olayların tespiti hakkında da destek sağlıyor.
Buna en belirgin örnek olarak Avrupa’nın Sel Farkındalık Sistemi (EFAS) gösterilebilir. EFAS, Avrupa Topluluğu İnsani Yardım Bürosu’nun bir kısmı olan Acil Müdahale Koordinasyon Merkezi (ERCC) tarafınca işletiliyor. Bu kurum, Avrupa içindeki ve dışındaki afetlere yönelik koordineli müdahaleleri desteklemek acımıyla kurulmuştu.
EFAS’nin çalışmalarının 27’den fazla dilin konuşulmuş olduğu bir nüfusu kapsadığı göz önüne alındığında ilgili anahtar kelimeler içeren mesajları çıkarmak kolay bir iş şeklinde görünmüyor. Ekip, bu soruna çözüm olarak Almanca, İngilizce, İspanyolca ve Fransızca olmak suretiyle dört dilde anahtar kelimeler arasındaki benzerlikleri ortaya çıkarmak için kelimeleri matematiksel olarak sınıflandırdı. Yapay zekâyı eğitmek için dil başına 1.200 ile 2.300 bildiri oluşturuldu.
Bu çözümün kullanılabilirliğinin kontrol edilmesi için 2018 yılının başlarında İtalya’nın Calabria kentindeki sel baskınından faydalanıldı. Yapay zekâ, iki günde toplam 14.347 tweetin sel taşkınlarıyla ilgili bulunduğunu tespit etti. Uzmanlar, afetlerin erken teşhisi ve müdahalesi için bu durumun ümit verici olduğu kanısındalar.
