Bilim insanlarından ani sel baskınlarına karşı yapay zeka hamlesi

Penn State Üniversitesi'nde görev yapan bilim insanları, ani sel baskınlarını saatlik düzeyde tahmin edebilen yeni bir yapay zeka modeli üzerinde çalıştıklarını duyurdu. Bu yenilikçi sistem, ani sel baskınlarının toplumu kısa sürede etkileyen yıkıcı gücüne karşı daha etkin önlem alınmasını amaçlıyor. Araştırma ekibinin liderliğini inşaat ve çevre mühendisliği profesörü Chaopeng Shen yürütüyor. Sel baskınlarının, öngörülemezliği ve hızla gelişen yapısı nedeniyle, mevcut tahmin sistemlerinin çoğu zaman yetersiz kaldığına dikkat çekiliyor. Geliştirilen yapay zeka modeli, görüntü üreticilerinden ilham alan difüzyon teknolojisiyle çalışıyor ve ani sel riskini saat saat öngörerek erken uyarı sistemlerinde çığır açmayı hedefliyor.

Prof. Chaopeng Shen: 'Saatlik tahminlerle yıkıcı zirveleri yakalıyoruz'

Ani sel baskınları, tüm dünyadaki sel olaylarının yaklaşık yüzde 85'ini oluşturuyor ve her yıl binlerce insanın hayatını kaybetmesine yol açıyor. Özellikle 2025 yazında Orta Teksas'ta yaşanan ve su seviyesinin saatler içinde dramatik biçimde yükselip tekrar normale döndüğü felaket, bu tür olayların ne kadar hızlı gelişebileceğini gözler önüne serdi. Prof. Chaopeng Shen, ekibiyle birlikte, ani sel baskınlarının saatlik zirvelerini yakalayabilmek için mevcut modelleri günlükten saatlik ölçeğe uyarladı. Shen, "Günlük tahminler, ani sel baskınlarının saatlik zirvelerini kaçırabiliyor. Modelimizi saatlik olarak kalibre ederek, yıkıcı etkisi olabilecek ani yükselmeleri daha doğru biçimde tahmin edebiliyoruz" ifadeleriyle yeni yaklaşımın önemine vurgu yaptı. Yapay zeka tabanlı bu sistem, özellikle ani hava değişimlerinin yol açtığı sel riskini daha hassas biçimde öngörerek, toplulukların hazırlıklı olmasına katkı sağlıyor.

Difüzyon modeliyle belirsizlikler aşıldı

Geliştirilen yapay zeka modeli, klasik büyük dil modellerinden farklı olarak difüzyon adı verilen bir görüntü üretim tekniğiyle çalışıyor. Bu yöntem, ilk aşamada temiz ve eksiksiz bilgiyle başlıyor, ardından modele rastgele "gürültü" ekleniyor. Yapay zekanın görevi ise bu gürültüyü ayıklayarak anlamlı ve kullanılabilir tahminler üretmek. Prof. Shen, saatlik yağış verilerinin büyük ölçüde öngörülemez olduğunu ve modelin bu karmaşık verilerle başa çıkabilmesi için difüzyon yaklaşımının çok uygun olduğunu belirtti. Ayrıca, bu teknik sayesinde model, tahminlerinin ne kadar belirsiz olduğunu da ölçebiliyor. Yapay zeka sistemi, yeniden eğitim gerektirmeden nehir ölçümlerinden güncel verileri de alabiliyor. Bu esneklik, ani sel baskınlarının gerçek zamanlı izlenmesi ve hızlı müdahale için büyük avantaj sağlıyor.