Doğal afetlerin tahmin ve uyarısında yapay zekanın kullanımı

Ülkemiz son yıllarda doğal afetler ve iklim değişikliğinden yoğun bir şekilde etkilenmektedir. Fırtınalar, seller, kuraklıklar ve heyelanlar sıklıkla meydana gelmektedir. Bu bağlamda, yapay zekâ (YZ), doğal afet tahminlerinin etkinliğini artırmaya, hasarı en aza indirmeye ve zamanında müdahaleyi desteklemeye yardımcı olan güçlü bir destek aracı haline gelmektedir.

Tahminciler, Ulusal Hidro-Meteoroloji Tahmin Merkezi'ndeki tahmin bültenlerinin yayınlanması ve doğal afetlere ilişkin erken uyarıların yapılması amacıyla akıllı meteoroloji sistemindeki verileri analiz ediyor. (Fotoğraf: HOAI LINH)

Erken uyarı, hava, iklim ve hidrolojiyle ilgili doğal afetlerin neden olduğu hasarı en aza indirmenin en etkili yoludur. Birçok çalışma, bir doğal afet 24 saat önceden uyarıldığında, uyarı yapılmamasına kıyasla hasarın yaklaşık %30 oranında azalacağını göstermiştir. Bu nedenle, giderek karmaşıklaşan iklim değişikliği bağlamında, fırtınaların, şiddetli yağışların, sellerin, ani sellerin, heyelanların, gök gürültülü fırtınaların ve yıldırımların sıklığı ve şiddetinin artmasıyla birlikte erken uyarı daha da önemli bir rol oynamaktadır.

Vietnam'da, Politbüro'nun 57-NQ/TW sayılı Kararı'nı uygulayan Meteoroloji ve Hidroloji sektörü, izleme ve tahmin çalışmalarına yapay zekâ (YZ), büyük veri ve dijital dönüşümü kademeli olarak uyguladı. Yılın başından bu yana, Meteoroloji ve Hidroloji Dairesi ( Tarım ve Çevre Bakanlığı ), tahmin sürecinin bazı aşamalarında YZ uygulamalarını devreye aldı. Özellikle, makine öğrenimi algoritmaları, radar verileri, uydu görüntüleri ve otomatik izleme kullanılarak eğitilerek, hızlı tepki süresi ve yüksek ayrıntı düzeyine sahip kısa vadeli yağış tahminleri sağlıyor.

Doğu Denizi'ndeki fırtına yoğunluğunun belirlenmesi ve belirlenmesi için yapay zekâ, meteorolojik uydu görüntülerini analiz ederek girdabın merkezini belirlemek, fırtınanın yoğunluğunu ve gelişim eğilimini değerlendirmek ve tahmincilere derinlemesine analiz sağlamak için kullanılır. Bu sistemler, profesyonel tahminleri destekleme sürecinde hâlâ mükemmelleştirilme, kapsamlı eğitim alma ve entegre edilme aşamasındadır. Bu teknoloji, yetkililerin hava ve çevre koşullarını sürekli olarak izlemelerine olanak tanıyarak, insanların can ve mal güvenliğini sağlamak için erken uyarılar ve zamanında müdahale önlemleri sağlar.

Ulusal Hidro-Meteoroloji Tahmin Merkezi Müdürü Bay Mai Van Khiem, bu yılki fırtına ve sel sezonunda Hidro-Meteoroloji sektörünün izleme ve tahmin sürecinde yapay zekâdan yararlandığını ve sonuçların geleneksel araçlara göre daha yüksek doğruluk sağladığını söyledi.

Fırtına tahminlerinde, fırtına merkezindeki 24 saatlik hata, bölgesel ortalamayla uyumlu olarak yaklaşık 90-110 km'dir. Yapay zekâ, olasılık ve belirsizlik değerlendirmelerinin birleştirilmesine yardımcı olarak afet önleme karar alma süreçlerini destekler.

Yoğun yağış tahmininde, WRF modeli (Mezoskala Hava Durumu Araştırma ve Tahmin Operasyonları Ağı) ve bölgesel topluluklar, yaygın yağışlarda oldukça iyi sonuçlar verse de, küçük ölçekli hava sirkülasyonları arasında çakışmaların olduğu karmaşık arazilerde kısa süreli yerel yağışlarda hala zorluklar yaşamaktadır. Hava durumu radarı, uydu görüntüleri, topluluk verileri ve anlık tahmin algoritmalarının bir araya getirilmesiyle oluşturulan gök gürültülü fırtına, kasırga ve şimşek uyarıları, birçok önemli bölgede 30 dakika ila 3 saat öncesinden gök gürültülü fırtına uyarılarının yayınlanmasına yardımcı olmuştur.

Hidrometeoroloji Bölümü, sektördeki bilim ve teknolojinin en büyük sorununu "Meteorolojik ve hidrolojik tahminlerde yapay zeka teknolojisine hakim olmak, yüksek doğrulukla çok ölçekli meteorolojik ve hidrolojik tahminler için kapsamlı bir yapay zeka sistemi kurmak ve tahmin operasyonlarını otomatikleştirmek" olarak belirlemiştir.

Bay Mai Van Khiem,
Ulusal Hidro-Meteorolojik Tahmin Merkezi Müdürü

Hidrometeoroloji Dairesi Başkanı'na göre, ülkemizin tahmin kapasitesi ve izleme sistemi Japonya, Çin, Kore vb. ile karşılaştırıldığında hâlâ sınırlıdır. Öte yandan, bütçe kısıtlamaları nedeniyle ülkemiz hidrometeoroloji ve doğal afet tahmini için bilim ve teknolojiye fazla yatırım yapamamıştır. Ayrıca, bilgi teknolojisi altyapısı hâlâ zayıftır; çok sayıda izleme istasyonu vb. bulunmamaktadır. Hidrometeoroloji sektörü için yapay zeka ile veri işleme sorunu ise büyük miktarda bilgi altyapısı, finansal kaynak ve bilgi teknolojisi alanında uzmanlardan oluşan nitelikli bir ekip gerektirmektedir. Ayrıca, yapay zeka hesaplama ve işleme altyapısı, yüksek maliyetli, hızlı işlem yapan çipler gerektirmektedir.

Karmaşık iklim değişikliği durumu ve aşırı hava olaylarının sayısının artmasıyla birlikte, hidrometeorolojinin modernizasyonu ve tahmin ve erken uyarı kapasitesinin iyileştirilmesi, toplumu ve ekonomiyi korumak için hayati önem taşımaktadır... Bu nedenle, tahmin ve erken uyarı sistemlerinin inşası ve iyileştirilmesi çok önemli bir rol oynamaktadır. Bu aynı zamanda doğal afet risklerinin önlenmesi ve azaltılması çalışmalarında ilk savunma hattı olarak kabul edilmektedir.

Bunu başarmak için, Sayın Mai Van Khiem, Meteoroloji ve Hidroloji sektörünün önümüzdeki dönemde tahmin ve uyarı kapasitesini iyileştirmek ve doğal afet önleme ve sürdürülebilir kalkınma çalışmalarına etkin bir şekilde hizmet etmek için kapsamlı bir inovasyon planı uygulamaya odaklanması gerektiğini söyledi. Planın odak noktası, bilim ve teknoloji geliştirme, inovasyon ve ulusal dijital dönüşümdeki atılımlar üzerine 57-NQ/TW sayılı Karar'ın etkin bir şekilde uygulanmasını sürdürmektir. Meteoroloji ve Hidroloji Dairesi, sektörün temel bilim ve teknoloji sorununu "Meteorolojik ve hidrolojik tahminlerde yapay zeka teknolojisine hakim olmak, yüksek doğrulukla çok ölçekli meteorolojik ve hidrolojik tahminler için kapsamlı bir yapay zeka sistemi oluşturmak ve tahmin işlemlerini otomatikleştirmek" olarak belirledi, diye paylaştı Sayın Mai Van Khiem.

Buna göre, Hidrometeoroloji Bölümü, izleme, veri toplama ve işleme, analiz, tahmin ve iletişime kadar tüm hidrometeorolojik süreçte Yapay Zeka, Büyük Veri ve Nesnelerin İnterneti (IoT) gibi modern teknolojilerin uygulanmasına öncelik verecektir. Bu teknolojilere hakim olmak, yalnızca profesyonel çalışmalarda doğruluk ve otomasyonu artırmakla kalmayacak, aynı zamanda giderek karmaşıklaşan iklim değişikliği bağlamında insanlara, yetkililere ve ekonomik sektörlere hizmet verme gereksinimlerini karşılayan akıllı, çok ölçekli bir tahmin sistemi geliştirmenin de önünü açacaktır. Bunun yanı sıra, Bölüm, aşırı hava olaylarını tahmin etme kapasitesini geliştirmeye, zamanında ve doğru bilgi sağlamak için çoklu afet erken uyarı sistemi oluşturmaya; yeni ihtiyaçları karşılamak için genç insan kaynakları eğitimine odaklanarak yüksek nitelikli personelden oluşan bir ekip oluşturmaya; iletişimi güçlendirmeye, hidrometeorolojinin afet önleme ve kontrolündeki rolü konusunda kamuoyunu bilinçlendirmeye; uluslararası iş birliğini teşvik etmeye, teknik ve teknolojik destek ve insan kaynakları eğitimi sağlamaya odaklanmaktadır.

KIM OANH

Kaynak: https://nhandan.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-du-bao-va-canh-bao-thien-tai-post902631.html