TEKNOLOJİ
Giriş Tarihi : 20-09-2024 09:53

Google, orman yangınlarını izlemek için yeni uydu sistemini duyurdu

Google, orman yangınlarını izlemek için yeni uydu sistemini duyurdu

Yeni sistem, yangınları başladıkları anda izleyerek acil durum ekiplerine değerli veriler sunacak ve müdahale hızını artıracak.

Google bu hafta yayınladığı bir blog yazısında, orman yangınlarını izlemek ve yönetmek için daha iyi bir yol sağlamayı amaçlayan yapay zeka (AI) kullanan yeni bir uydu takımyıldızı olan FireSat ile ilgili ayrıntıları duyurdu.

Geçtiğimiz birkaç yıl içinde orman yangınları boyut, sıklık ve etki bakımından geliştikçe büyüyen bir endişe kaynağı haline geldi.

Özellikle Avrupa, sıcaklıklardaki artış ve uzun kurak dönemler nedeniyle iklim değişikliğinin önemli bir etken olduğu önemli bir orman yangını kriziyle karşı karşıya.

UCP Bilgi Ağı tarafından yayınlanan bir blog yazısında, "Geçtiğimiz üç yıl, dramatik orman yangınlarının daha önce hiç olmadığı kadar çok insanı öldürdüğüne ve daha fazla araziyi yaktığına, ulusal ve AB müdahale kapasitesini zorladığına tanık oldu," denildi.

Bu durum aynı zamanda Portekiz'in ülkenin kuzeyindeki orman yangınlarını kontrol altına almakta zorlandığı, hatta yangınların yerleşim alanlarına kadar ulaştığı bir döneme denk geliyor.

Kâr amacı gütmeyen Earth Fire Alliance tarafından yönetilen yeni FireSat girişiminin önümüzdeki yılın başlarında başlatılması planlanıyor ve mevcut orman yangını tespit teknolojilerindeki sınırlamaları ele almayı amaçlıyor.

Uydular orman yangınlarına nasıl yardımcı olacak?

Yeni kurulan Earth Fire Alliance, bu teknolojinin küresel kapsama alanı sağlayarak, Dünya üzerindeki her yangının izlenmesine ve daha hassas tespit yeteneklerine olanak vermesini istiyor.

Amaçları, yetkililerin ve müdahale ekiplerinin yangınları daha iyi izlemelerine ve müdahale etmelerine yardımcı olmak, yangının davranışına ilişkin değerli veriler ve içgörüler sunarak itfaiyecilerin güvenliğini arttırmak.

Google blog yazısına göre, orman yangını tespiti için kullanılan mevcut uydu görüntüleri, bazı sınırlamalara sahip ve bu da yangınları "bir [futbol] sahasından daha büyük hale gelene kadar" tespit etmeyi zorlaştırıyor.

Google Research'te iklim ve enerji araştırmaları lideri ve Earth Fire Alliance'ın başkanı Christopher Van Arsdale, "Ana sorunlardan birinin, yangınların nasıl yayıldığına ya da çoğu zaman nerede olduklarına dair iyi veri bulunmaması olduğunu fark ettik. Çünkü Dünya'nın uydu görüntüsünde yangınla karıştırılabilecek pek çok şey var," dedi.

FireSat sistemi, alçak dünya yörüngesindeki 50 uydudan oluşan ve yangınları başladıkları ve geliştikleri anda tespit ederek izlemek üzere özel olarak tasarlanmış bir ağ içerecek.

Bu uydular, bazıları 5'e 5 metre, yani kabaca bir sınıf büyüklüğünde olan küçük yangınları tespit eden ve acil durum ekiplerinin kontrolden çıkmadan müdahale etmesini sağlayabilecek kızılötesi sensörlerle donatıldı.

Bu sistemin en önemli özelliği, günde sadece birkaç kez güncelleme yapan geleneksel mevcut sistemlerin aksine, her 20 dakikada bir gerçek zamanlı güncelleme yapabilmesi.

FireSat, Google Research, bir Amerikan havacılık ve uzay şirketi olan Muon Space ve Environmental Defense Fund işbirliğiyle geliştiriliyor.

Orman yangınlarının yönetiminde yapay zeka kullanımı

Google Research'ün bu projeye öncelikle makine öğrenimi (Machine Learning - ML) teknolojisi ve sisteme küçük ölçekli yangınları tespit etme yeteneği kazandıracak yapay zeka odaklı geliştirmeler yoluyla katkıda bulunacağını söylediler.

Yapay zeka ayrıca, bölgedeki koşulları daha iyi anlamak için hava durumu ve yakındaki altyapı gibi faktörlere de bakıyor.

FireSat tarafından sağlanan veriler, odağı sadece yangın söndürmekten daha büyük yangınları önlemeye kaydırmaya yardımcı olabilir.

Bu, yangınları tehlikeli hale gelmeden önce durdurmak için stratejik olarak kontrollü yanıkların ve diğer tekniklerin kullanılmasında desteği de içeriyor.

FireSat takımyıldızındaki ilk uydunun 2025 yılında fırlatılması ve takımyıldızın tamamının da önümüzdeki yıllarda fırlatılması bekleniyor.

euronews

LMLM

LM