- Yavuz Alnıak blog yazısı yükledi.
- Kategori : Dağcılık Haberleri
- Kardaki kırmızı piksel: Yapay zeka kayıp dağcıyı nasıl buldu?
- İtalya'nın Piemonte bölgesindeki dağ kurtarma ekipleri sıkıntılı bir durumla karşı karşıya kalmıştı. Tecrübeli İtalyan dağcı ve ortopedi cerrahı Nicola Ivaldo kaybolmuştu. 66 yaşındaki Ivaldo pazartesi günü işe gitmemiş ve sonra kayıp ihbarı yapılmıştı.
Ivaldo Eylül 2024'te tek başına yola çıkmıştı. Nereye gideceğini arkadaşlarına veya ailesine detaylı bir şekilde söylememişti.
Nerede olduğuna dair tek ipucu Varaita Vadisi'nde bulunan Castello di Pontechianale köyüne park edilmiş arabasıydı.
Kurtarma ekipleri Ivaldo'nun buradan Cozie Alpleri'nin başlıca iki zirvesinden birine tırmanmaya gitmiş olabileceğini düşündü. Bunlardan biri 3841 metre yükseklikğe sahip Monviso, diğeri de 3348 metredeki komşusu Visolotto'ydu. Cep telefonundan alınan son sinyal de bu bölgeye işaret ediyordu.
Fakat ilk bulgular arama kurtarma ekiplerinin çok büyük bir bölgeyi taramak zorunda kalması anlamına geliyordu.
Her bir zirvenin geniş kayalık yüzlerinde, farklı taraflardan zirveye ulaşan güzergahlar vardı.
Piemonte Dağ ve Mağara Kurtarma Hizmetleri'nin Sözcüsü Simone Bobbio tüm bölgenin yüzlerce kilometrelik patikalarla dolu olduğunu söylüyor.
Ivaldo'nun kaybolduğu gün hava mükemmeldi ve popüler yürüyüş güzergahlarında çok sayıda kişi bulunuyordu.
Sık kullanılan güzergahlardaki kimse Ivaldo'yu görmemişti. Bu da iyi eğitimli dağcının büyük olasılıkla dağların uzak kesimlerindeki bir yere gittiği anlamına geliyordu.
50'den fazla kurtarma görevlisi yaklaşık bir hafta bölgeyi yaya aradı.
Bir helikopter de havadan görülür umuduyla Ivaldo'yu bulmaya çalıştı.
Eylül sonlarında ilk kar düşmeye başladığında, Ivaldo'yu sağ bulma umudu kalmamıştı ve aramaya son verildi.
Ancak Temmuz 2025'te dik yağ yamaçlarındaki karlar eridiğinde, talihsiz adamın cesedini bulma çalışmaları yeniden başladı.
Bu kez Piemonte kurtarma hizmetleri ek bir yardıma, yapay zekaya başvurdu.
Dağların kayalık kesimlerine ve aralardaki çok sayıda yarığa girip bakabilen İHA'ların çektiği binlerce fotoğrafı analiz edebilen bir yapay zeka yazılımı kullandılar.
İki İHA'nın fotoğrafları çekip, yazılımın ekiplerin aramaları yoğunlaştırmaları gereken yerleri bulması sadece beş saat sürdü.
Fakat kötü hava şartları operasyonu geciktirdi ve İHA'lar daha yakın inceleme için buralara gönderilemedi.
İki yıl sonra aynı algoritma, bu kez Alp Dağları'nın Avusturya'da kalan kesiminde kaybolan bir kişinin cesedinin bulunmasında kullanıldı.
Doğal alanlarda alışılmadık renklerdeki pikselleri bulmaya çalışan, İngiltere Göller Bölgesi Arama Kurtarma Vakfı'nın geliştirdiği diğer bir yazılım da 2023'te dağ yürüyüşçüsü Glen Etive'in cesedinin İskoçya'nın Higlands bölgesindeki cesedinin bulunmasını sağladı.
Fakat, bu teknolojinin kurtarma görevlerinde hala çok sayıda kısıtlı kaldığı durumlar var.
İHA'lar ormanlık ya da yoğun bitki örtülü yerler veya görüşün düşük olduğu havalar gibi belli ortamlarda pek işe yaramıyor.
Havadan çekilen fotoğraflardaki anomalileri bulan yapay zeka yazılımlarına da hala ince ayarlar yapılması gerekiyor.
Örneğin, 2013'te AB ülkeleri arasında ilk olarak İHA kullanmaya başlayan Hırvat dağ kurtarma hizmetleri, BBC'ye yaptıkları açıklamada bu tür yapay zeka programlarının, tipik Hırvat dağlık arazisinde çok fazla yanıltıcı sonuç verdiğini söyledi.
Bitki örtüsü, farklı şekillerdeki kayalardan oluşan alanın yapay zeka algoritmalarının kafasını karıştırıyor.
Wroclaw Üniversitesi'nden jeoenformatik uzmanı ve SARUAV yazılımını geliştiren ekibin başı Tomasz Niedzielski, yazılımların isabetinin geliştirilebilmesi için makine öğrenme sistemlerini eğitmeye devam etmenin çok önemli olduğunu vurguluyor.
"SARUAV gibi algoritmaların en uygun kullanım yerleri doğadaki geniş, açık alanlar. Bu da algoritmanın yanlış pozitif sonuç verme şansını azaltıyor" diyor.
İtalyan Jeo-Hidrolojik Koruma Araştırma Enstitüsü'nde (IRPI) JeoTehlike İzleme Grubu lideri Daniele Giordan'ın çalışmaları mühendislik jeolojisinde İHA'ların kullanımını da kapsıyor.
Giordan, kayıp insanları arayan algoritmaların kullanımındaki etik zorluklar konusunda da uyarıda bulunuyor.
"Havadan görüntüler elde ettiğinizde, bunları nasıl kullanacağınızdan da sorumlusunuz" diyor. "Görüntülerde insan şekillerini tanımlamak yasal bir sorun olabilir."
Kendisi de bir dağ kurtarma görevlisi olan Giordan, kurtarma ekiplerine daha doğru bilgi verecek ileri bir algoritma geliştirmek için Torino Politeknik Üniversitesi'ndeki jeomatik ekibiyle işbirliği yapıyor.
Bu, yapay zekanın görüntülerde tanımladığı her şüpheli işaretin daha hassas bir coğrafi referanslı konumunu içeriyor ve bu da kontrolleri daha verimli hale getiriyor.
Giordan, "Amacımız, arama faaliyetlerinden elde edilen tüm veri setlerini analiz edebilen ve sahadaki ekipleri ve İHA'ları aynı sistem içinde yönetebilen daha eksiksiz bir yazılım geliştirmek" diyor.
"Gelecekteki zorluk, bu karmaşık analizleri doğrudan İHA'lara uçuş sırasında entegre etmek olacak. Bu, bir arama devam ederken görüntülerin gerçek zamanlı analiz edilmesine imkan sağlayabilir."
Arama operasyonlarını iyileştirmek için yapay zekayı farklı şekillerde kullanmak üzere kurtarma kuruluşlarıyla çalışan başka araştırma ekipleri de var.
Örneğin, İngiltere'deki Glasgow Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, kayıp bir kişinin nasıl davranabileceğini simüle etmek için sanal "ajanlar" oluşturan bir makine öğrenme sistemi geliştirdiler.
Gerçek dünyada insanların açık havada kaybolduktan sonra nasıl davrandıklarına dair anlatımlara dayalı verileri kullandılar.
Amaç, arama ekiplerinin çabalarını yoğunlaştırabileceği yerlerin bir haritasını oluşturmak.
İHA'lardan alınan görüntülerin aksine, bu tür tahmine dayalı yaklaşım, ormanlar gibi zorlu arazilerde kullanılabilir.
Yaralanmalara veya hava koşullarına yenik düşmeden önce birini bulma aciliyetiyle karşı karşıya kalan, ancak aynı zamanda sınırlı kaynaklarla mücadele eden araştırmacılar, bu tür algoritmaların arama kurtarma hizmetleri için önemli bir araç haline gelebileceğine inanıyor.
Sonuç olarak, bu sayede hayat kurtarabilir.
Daha fazla içerik için giriş yapınız ya da kayıt olunuz!