Afet Koşullarını ve Yardım Çabalarını İyileştirmek İçin Yapay Zeka

Afet koşullarını ve yardım çabalarını iyileştirmek için yapay zekadan yararlanmaya yönelik birçok girişim bulunuyor.

İklim değişikliği nedeniyle doğal afetler artıyor.
Yapay zeka yoluyla, hasarı değerlendirme süresini azaltmaktan sosyal medyayı izlemeye ve daha hızlı ve etkili bir şekilde yardım sağlamaya kadar afet müdahalesinin iyileştirebileceği belirtiliyor.

Yetkililer yapay zekanın sınırlamaları konusunda dikkatli olmayı ve faydalarını en üst düzeye çıkarmak için daha fazla işbirliğibin önemimi vurguluyor.

Yılda 160 milyondan fazla insan sel, kasırga, yangın ve diğer doğal afetlerin tehdidi altında. Ve durumun ilerleyen yıllarda daha da kötüleşeceği tahmin ediliyor.

Doğal afetler daha şimdiden 1970’tekinden dört kat daha sık meydana geliyor. Tahminlere göre, bu tür olayların sıklığı ve şiddeti iklim değişikliğinin etkisiyle artabilir.

Yapay zekanın, yardım kaynaklarını daha verimli ve etkili bir şekilde sıralayarak hasarı hafifletme potansiyeline sahip olduğu belirtiliyor. Yapay zeka ile yardımın ulaştırılması hızlandırılabiliyor ve sahadaki yardım görevlilerinin daha doğru kararlar vermesi sağlanabiliyor.
Afet sonrası çalışmalarının önümüzdeki dönemde daha farklı olması bekleniyor. Örneğin, ilerleyen bir kasırga veya sel tanımlandıktan sonra, jeo-mekansal, hava durumu ve önceki afet verileri, kaç kişinin evlerinden olacağını ve muhtemelen nereye taşınacaklarını tahmin etmek için kullanılabilecek. Bu tür içgörüler, acil durum personelinin ne kadar yardıma (su, gıda, tıbbi bakım) ihtiyaç duyacağını ve nereye gönderileceğini belirlemesine yardımcı olabilicek. Yapay zeka algoritmaları, uydu görüntülerine ve hava tahminlerine dayalı olarak sel, bina ve yol hasarını anında değerlendirerek, kurtarma ekiplerinin acil durum yardımını daha etkili bir şekilde dağıtmasına ve hala tehlikede olan ve kaçış yollarından izole edilmiş olanları belirlemesine olanak tanıyacak.

ABD merkezli uluslararası danışmanlık şirketi McKinsey tarafından hayata geçirilen Noble Intelligence, yapay zekanın insani amaçları desteklemek için potansiyelinden yararlanmaya çalışan bir girişimin yalnızca bir örneği. Ekip, uydu, jeo-uzaysal, hava durumu ve diğer verilerin bir kombinasyonunu kullanarak okullar gibi binalara verilen hasarı değerlendirmek için gereken süreyi haftalardan dakikalara indirecek bir algoritma geliştiriyor. Bu bilgi daha sonra geçici okul çadırlarının kurulacağı en iyi yerleri ve yeniden inşa çabalarına öncelik verilecek yerleri belirlemek için kullanılabilliyor.

Başka bir örnek olarak, afetlerin ardından sosyal medya akışlarını yorumlamak için AI tekniklerini kullanılması sayılıyor.. Bu tür bir analiz, insanların battaniyesiz veya dışarıda sokaklarda beklediği barınaklardan alınan görüntüleri işaretleyerek altyapı hasarı ve mağdurlara sağlanan yardım hakkında hayati öneme sahip olay yeri bilgilerine ulaşılmasını sağlayabiliyor.

Mastercard, Microsoft ve Google gibi birçok kamu sektörü kuruluşu ve özel sektör veri sağlayıcısı, afet yardımının iyileştirilmesine katkıda bulunsa da, çabaları hala çeşitli zorluklarla karşılaşabiliyor.

Bu zorluklardan ilki; birçok özel sektör girişimi, bir veya birkaç hükümet veya STK ortağını içerdiğinden genellikle daha büyük afet yardım topluluğundan görece izole edilmiş ve yerleşik afet yardım protokollerine entegrasyon olmaksızın belirli kullanım durumlarına odaklanıyor.Bu durum, yapay zekadan türetilen içgörülerin ve algoritmik araçların, bunları sürdüremeyen veya karar süreçlerine etkili bir şekilde dahil edemeyen kuruluşlara verilmesiyle sonuçlanıyor ve kurtarma çalışmalarının bölümesine yol açıyor.

İkinci olarak afet yardımına fayda sağlayabilecek pek çok veri (uydu, jeo-uzaysal, telekom, sosyal medya, finans) mevcut olsa dahi, ihtiyaç duyulduğunda her zaman erişilebilir halde bulunmuyor. Dahası, veri kümeleri, hem diğer büyük veri kümeleriyle hem de sahadaki deneyimli operatörlerden alınan verilerle nadiren ek içgörü sağlayacak şekilde birleştirilebiliyor. Büyük verilerden elde edilen içgörülerden bile daha değerli olabilen bu temel görüşler verilerden elde edilen içgörülerden bile daha değerli olabiliyor, ancak genellikle sistematik bir şekilde yakalanıp analiz edilemiyor.

Son olarak, tanımı gereği insan yaşamının tehlikede olduğu afet durumlarında, yapay zekanın sınırlamaları konusunda dikkatli olmak büyük önem taşıyor. Veri analizi, her zaman kullanıcılarının taleolerini karşılayamayabiliyor, bu da algoritma yöntemlerini ve varsayımlarını titizlikle gözden geçirmek için yerleşik bir süreç olmadan bu tür iddiaları değerlendirmeyi zorlaştırabiliyor. Örneğin, konut hasarını değerlendirmek için tasarlanan yapay zeka modelleri, bu binalar farklı malzemelere, inşaat yöntemlerine ve yönetmeliklere dayanmasına rağmen ticari binalarda kullanılıyor. Yapay zeka etiğinin giderek daha fazla incelendiği bir dünyada, geliştiricilerin ve kullanıcıların uymayı kabul ettiği hiçbir standart henüz bulunmuyor.

Doğal afet senaryolarında yapay zekanın faydalarını nasıl en üst düzeye çıkarabiliriz?

İlk olarak, birkaç ortak arasındaki belirli kullanım durumlarına odaklanan mevcut kuruluşlar arasındaki iş birliği, daha etkili yapay zeka odaklı bir afet desteği ağına dönüştürülebilir. Halihazırda algoritma geliştirmeye ayrılan zaman, bu araçların yaygın olarak bulunmasını ve afet yardımının ön saflarında kullanılmasını sağlamak için en az bu kadar enerji ve kaynakla dengelenebilir. Çoğu durumda bu, daha fazla yetenek geliştirme anlamına geliyor. Veri bilimi topluluğunun modernize edilebilecek benzer kullanım durumları üzerinde çalışmasıyla birlikte çabaların tekrarlandığı da görülebiliyor. Seçeneklerden biri, sektör ve küresel ajansların odaklanmış geliştirme ekiplerini tek bir model olarak koordine edeceği, alana özgü bir ortaklık veya koalisyon oluşturmak olabilir.
İkinci olarak, yakın vadede, yatırımın büyük bölümünü son derece gelişmiş yapay zekaya odaklamak yerine, sahadaki farklı kurumlar arasında daha temel veri toplama ve koordinasyon araçları geliştirilebilir. Bu şekilde gelecekte yeni hayat kurtarma algoritmaları için bilgi “yakıtı” sağlanabilir. Bu nedenle, daha karmaşık algoritmalar geliştirilirken bu temel araçlara eşit miktarda geliştirme çabası harcamak faydalı olabilir.

Son olarak, etik yapay zeka ilkeleri konusunda daha alana özgü kılavuzlar hazırlanabilir. Genel olarak yapay zekanın faydalı kullanımlarına rehberlik edecek ilkeler geliştirmek için Birleşmiş Milletler ve Avrupa Birliği dahil olmak üzere küresel kurumlar tarafından birçok girişim başlatılmış durumda. Ancak geniş kapsam göz önüne alındığında, bunun zaman alması öngörülüyor. Bu arada, afet müdahalesi gibi belirli alanlarda paydaşları daha dar bir şekilde gruplamak yararlı olabilir. Bu şekilde yapak zeka çözümlerinin yaygın olarak piyasaya sürülmeden önce belirli standartları karşılamasını sağlamak için bir algoritma inceleme süreci ayarlanabilir.
Yapay zekanın yardım çabalarına rehberlik etmek, daha iyi tahliyeler sağlamak, yılda yüz milyonlarca olmasa da on milyonlarca insana yardımcı olabilecek yardım dağıtmak gibi afet çalışmaları alanında pek çok desteği olabilir. Doğru seviyede koordinasyon ve ortaklık ile üstesinden gelinmesi gereken zorluklar olsa da, yapay zeka kullanımı ile gelecekte daha yararlı bir afet sonrası sistemi oluşturulabilir.