Google Research, orman yangınlarını erken aşamalarında tespit etmek ve yayılma biçimlerini modellemek için on yılı aşkın süredir yapay zekâ ve makine öğrenimini kullanma çalışmaları yürütüyor. Bu çalışmalar şu anda, Google’ın Earth Fire Alliance adına Muon Space ile iş birliği içinde desteklediği FireSat programı kapsamında yoğunlaşıyor. Programın amacı, yangınlar geniş çaplı felaketlere dönüşmeden önce onları uzaydan izleyen bir uydu takımı kurmak.
Şirket, sistem tamamlandığında 25 metrekarelik bir yangını, yani yaklaşık 5×5 metrelik bir alanı veya tek bir arabanın kapladığı büyüklüğü kapsayan bir yangını tespit edebileceğini belirtiyor. Yapay zekânın rolü yalnızca bir ısı kaynağını tespit etmekle sınırlı değil; sistemin, gerçek bir orman yangını ile yörüngeden benzer görünebilecek yansıtıcı bulutlar, fabrika bacaları, barbeküler ve kontrollü tarımsal yangınlar gibi kaynakları ayırt etmeye yardımcı olması bekleniyor.
Uzaydan izleme neden zordu?
Yangınla mücadele yetkilileri, yangın küçük ve kontrol altına alınabilir durumdayken hızlı bilgiye ihtiyaç duyuyor; ancak mevcut bazı uydu görüntüleri yaklaşık 11 saat sonra ulaşabiliyor veya düşük çözünürlüklü olabiliyor. Bu durum, hızla yayılan bir yangınla mücadelede verilerin faydasını azaltıyor.
Geleneksel alternatif, Dünya’yı uzun süre izleyen, yüksek çözünürlüklü ve büyük bir uydu kullanmaktı; ancak bu seçenek pahalı ve sınırlı kapsama alanına sahip. FireSat ise daha fazla sayıda, daha küçük ve daha düşük maliyetli uyduya dayanıyor; çözünürlük farkının bir bölümünü telafi etmek ve sahnelerde zaman içinde meydana gelen değişimleri analiz etmek için makine öğrenimi modellerini kullanıyor.
Model yangınları ayırt etmeyi nasıl öğreniyor?
Google, orman yangınlarının izlenmesini iyileştirmek için özel bir kamera geliştirdi ve ilk modellerini kontrollü yangınların üzerinden gerçekleştirilen uçuşlarla eğitti. Ayrıca Kaliforniya’dan, yukarıdan bakıldığında yangın gibi görünen sahnelerin görüntülerini topladı ve gerçek yangınlara dönüşen durumlarla yanlış alarmları temsil eden durumları belirlemek için bu görüntülerdeki değişimleri zaman içinde takip etti.
Google, hangi küçük yangınların büyük bir yangına dönüştüğünü, hangilerinin ise dönüşmediğini gösteren bir referans kaydı oluşturmayı hedefliyor. Bu veriler, algoritmaların geliştirilmesine ve müdahale ekiplerini zor durumda bırakabilecek gereksiz uyarıların azaltılmasına yardımcı olurken, odağın en tehlikeli yangınlarda kalmasını sağlayabilir.
Müdahale ekipleri açısından pratikte ne değişiyor?
Projenin temel pratik değeri, yangının başlaması ile tespit edilmesi arasındaki süreyi kısaltmak. Tekrarlanan görüntüleme, itfaiye ekiplerinin yangını küçükken izlemesine yardımcı olacak ve yangının yayılma hızı ile yönü hakkında daha iyi bilgiler sağlayabilecek. Veriler, yangınların yayılmasını yavaşlatacak bariyerlerin oluşturulması için uygun bölgelerin belirlenmesi gibi uzun vadeli planlamalarda da kullanılabilir.
Ancak bu fayda, uydu takımının tamamlanmasına, modellerin doğruluğuna ve yerel koşullar ile benzer ısı kaynaklarındaki farklılıklarla başa çıkabilme kapasitesine bağlı. Ayrıca duyuru, şu anda tamamlanmış küresel bir kapsama alanını değil, geleceğe yönelik operasyonel hedefleri tanımlıyor.
Takvim ve sonraki hedefler
Sistem, operasyonel uyduların ilk grubunu fırlattı; bir sonraki grubun ise gelecek yıl ulaşması bekleniyor. Google, tam operasyonel kapasiteye ulaşmanın birkaç yıl süreceğini belirtiyor. Dünyayı yaklaşık her 20 dakikada bir görüntüleme hedefi için yaklaşık 50 uydu gerekiyor ve bu hedefe 2030 civarında ulaşılması bekleniyor. Önümüzdeki iki yıl içindeki daha yakın hedef ise Dünya yüzeyinin tamamını saatte bir görüntülemek.