Yapay zeka genellikle insanlığa yönelik potansiyel tehditleriyle tartışılıyor. Ancak insani yardım kuruluşları; insanları tehlikeye atmadan açlığı tahmin etmek, yıkımı haritalandırmak ve yardım ulaştırmak için bu teknolojiden yararlanıyor.
Çatışma bölgeleri, mayın tarlaları ve sel alanları üzerinden gıda ulaştırmak, insani yardım çalışanlarını ölümcül risklerle karşı karşıya bırakabiliyor. Şimdiyse, uzak gezegenlerdeki uzay araçlarını (rover) kontrol etmek için geliştirilen teknoloji, yardım çalışanlarını dünyanın en tehlikeli görevlerinden bazılarını üstlenmekten kurtarmak üzere uyarlanıyor.
REKLAM
REKLAM
Dünya Gıda Programı (WFP), Almanya Havacılık ve Uzay Merkezi (DLR), Kızılhaç ve çeşitli teknoloji ortaklarının ortaklığıyla yürütülen AHEAD Projesi, geleneksel nakliye kamyonları için çok tehlikeli veya zor kabul edilen bölgelerden malzeme taşıyabilen uzaktan kumandalı araçlar geliştiriyor.
DLR'ın Almanya'daki bir test sahasından alınan görüntüler, SHERP adlı arazi aracının suya girdiğini ve engebeli arazilerde tırmandığını gösteriyor. Sürücü koltuğunda kimse oturmadan ilerleyen aracın önündeki araziyi sensörler tararken, bir operatör de aracı uzaktan kumanda ediyor.
Sistem, DLR’ın Mars’ın uydularından Phobos'u keşfetmek için üretilen MMX uzay aracı da dahil olmak üzere, uzaktan kumandalı ve otonom gezegen gezginleri geliştirme deneyiminden besleniyor.
Açlık haritası ile 90 günlük tahmin
Gelişen teknolojiyi insani yardım çalışmalarında kullanma çabası, yalnızca fiziksel teslimatlarla sınırlı kalmıyor. Dünya Gıda Programı tarafından geliştirilen ve kamuya açık bir platform olan HungerMap Live, 95'ten fazla ülkedeki gıda güvensizliğini takip etmek için makine öğrenimi ve gerçek zamanlıya yakın verileri kullanıyor.
Kuruluşa göre platform; çatışmalar, hava durumu, iklim tehlikeleri ve ekonomik koşullar gibi faktörlere ilişkin bilgileri bir araya getirerek yeni ortaya çıkan açlık krizlerinin tespit edilmesine yardımcı oluyor.
WFP’nin Küresel Hızlandırıcı ve Girişimler Birimi Direktörü Bernhard Kowatsch, "HungerMap Live'ı internet üzerinden herkes inceleyebilir. Gerçek zamanlı verilere ulaşabiliyorsunuz; hatta şu anda gıda güvenliğini 90 gün sonrasına kadar tahmin edebilmek üzerinde çalışıyoruz" dedi.
Afetleri haritalandırmak için yapay zeka kullanımı
Güvenilir haritalar, insani yardım müdahaleleri için de kritik önem taşıyor. Yollar, binalar ve nüfus merkezleri hakkında bilgi olmaması halinde yardım çalışanları, insanları nereye tahliye edeceklerine, sığınakları nereye kuracaklarına veya malzemeleri nereye ulaştıracaklarına karar vermekte zorlanabiliyor.
Haziran ayında Venezuela'nın kuzeyini vuran iki güçlü depremin ardından, coğrafi verilerin sınırlı olması hasarın değerlendirilmesini ve yardımların önceliklendirilmesini zorlaştırdı. Humanitarian OpenStreetMap ekibi, uydu görüntülerinden binalarla ilgili bilgileri çıkarmak için makine öğrenimi kullandıklarını belirtiyor. Gönüllüler daha sonra MapSwipe uygulaması üzerinden görüntüleri inceleyerek yapıların hasar gördüğü alanları işaretledi.
Humanitarian OpenStreetMap Ekibi Teknoloji ve Veri Direktörü Leen D’hondt, "Depremden sonraki 4 gün içinde, mobil uygulamada sağa ve sola kaydırarak 'Evet, bu bina alanı hasarlı' veya 'Hayır, bu bina alanı hasarlı değil' şeklinde işaretleme yapan 600'den fazla gönüllüyü harekete geçirmeyi başardık. Bu çalışma, ilk müdahale ekiplerinin gıda dağıtımı ve depremden hemen sonra ihtiyaç duyulabilecek diğer tüm temel gereksinimler için doğru bölgelere gitmesine fiilen yardımcı oldu" dedi.
D’hondt, yapay zekanın sağladığı tüm hıza rağmen, bu teknolojinin henüz insanlar tarafından yürütülen detaylı haritalandırma çalışmalarının doğruluğuna ulaşamadığını da sözlerine ekledi: "Manuel haritalandırma hala en iyi kaliteyi sunuyor. Ancak bazen hız daha önemlidir. Binaların aşağı yukarı nerede olduğunu bilmek bazen daha kritiktir. Kusursuz bir harita olmasa da o bölgede kaç kişinin yaşadığını biliriz. İşte yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri tam da bu noktada devreye giriyor."
Hızlı ilerlemelere rağmen, uzmanlar bu tür sistemlerin dünya genelindeki acil durum protokollerine düzenli olarak dahil edilmesinden henüz uzak olunduğunu belirtiyor.
Fraunhofer Heinrich Hertz Enstitüsü İnovasyon Müdürü Monique Kuglitsch, "Şu anda çoğu ülkede bu acil durum protokollerine entegre edilmiş gerçek sistemler yok. İstisnalar mevcut. Hindistan'da operasyonel olan yapay zeka tabanlı bir erken uyarı sistemi var. Avrupa'da da Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi'nin (ECMWF) operasyonel bir yapay zeka tahmin sistemi bulunuyor. Ancak pek çok ülkede bu süreçler hala deneysel aşamada" değerlendirmesinde bulundu.