İstanbul Teknik Üniversitesi’nden çığır açan bir proje hayata geçirildi. Yapay zeka destekli yenilikçi bir metot sayesinde, şehirlerdeki taşıtlardan kaynaklanan emisyonlar artık trafik kamerası görüntüleri aracılığıyla anlık olarak yüksek doğrulukla hesaplanabilecek. Bu devrim niteliğindeki gelişme, hava kirliliğiyle mücadelede yeni bir sayfa açarak, şehir planlaması, trafik yönetimi ve halk sağlığı gibi birçok alanda önemli katkılar sunmaya hazırlanıyor.
Yapay Zeka ve Akışkanlar Dinamiği İş Birliğiyle Temiz Hava Hedefleniyor
Prof. Dr. Levent Kuzu ve ekibinin İTÜ’de yürüttüğü, TÜBİTAK tarafından desteklenen öncü proje, yapay zeka ve hesaplamalı akışkanlar dinamiği alanlarındaki en son gelişmeleri bir araya getirerek, şehirlerdeki taşıtlardan kaynaklanan hava kirliliğini eş zamanlı olarak tahmin etmeyi amaçlıyor. Geliştirilen bu benzersiz metot, mevcut trafik kameralarından elde edilen görüntüler aracılığıyla araç yoğunluğunu türleriyle birlikte (otomobil, otobüs, kamyon vb.) yüksek bir doğrulukla tespit ediyor. Elde edilen bu detaylı veriler, yapay zeka algoritmaları tarafından analiz edilerek yüksek çözünürlüklü hava kalitesi haritaları oluşturulmasını sağlıyor. Bu sayede, şehirlerdeki hava kirliliği seviyeleri hakkında çok daha kesin ve anlık öngörülerde bulunmak mümkün hale geliyor. Prof. Dr. Kuzu, şehirlerde trafik, sanayi tesisleri ve evsel ısınmanın hava kirliliğinin üç ana kaynağı olduğunu belirtirken, özellikle trafiğin hava kalitesi üzerindeki büyük etkisine dikkat çekiyor. Büyük şehirlerin tamamında yanma kaynaklı emisyonlar olan karbonmonoksit, partikül madde ve azot oksitlerin gözlemlendiğini ifade eden Kuzu, bu kirletici unsurların geleneksel yöntemlerle izlenmesi sırasında karşılaşılan çeşitli zorluklara da değindi. Modelleme ve tahmin çalışmaları için kolay erişilebilir ve detaylı verinin hayati önem taşıdığını vurgulayan Kuzu, mevcut verilerin çoğunlukla genel veya ortalama değerlere dayandığını ve her bölgeye özgü ayrıntılı bilgilere ulaşmanın genellikle mümkün olmadığını söyledi. İşte tam da bu noktada geliştirdikleri yapay zeka destekli metot devreye giriyor. Kuzu, “Biz yapay zekayı ve alt sınıf olarak derin öğrenmeyi kullanarak taşıtlardan kaynaklanan emisyonların hava kirliliğine katkısını daha gerçekçi hesaplamak istedik. Gözlemlenen verilerle çok yakın değerlerde tahminde bulunabiliyoruz yani çok net bir şekilde ortam havası konsantrasyonunu tahmin edebiliyoruz,” şeklinde konuştu. Bu yenilikçi yaklaşım, sabit hava kalitesi ölçüm istasyonlarına olan bağımlılığı azaltarak, şehirlerin her noktasındaki hava kirliliği seviyesini anlık olarak izleme ve değerlendirme imkanı sunuyor.
Sistem Nasıl Çalışıyor? Üç Aşamalı Hassas Hesaplama Yöntemi
Prof. Dr. Kuzu, geliştirdikleri bu çığır açan metodun sistemsel işleyişinin üç temel ve birbirini takip eden aşamadan oluştuğunu detaylı bir şekilde açıkladı. İlk aşamada, şehirlerdeki mevcut trafik kameralarından elde edilen ham görüntüler, gelişmiş derin öğrenme algoritmaları aracılığıyla titizlikle analiz ediliyor. Bu analiz sonucunda, görüntüdeki tüm araçlar yüksek bir doğrulukla sınıflandırılıyor (otomobil, otobüs, motosiklet, kamyon vb.) ve her bir aracın anlık hızı belirleniyor. Böylece, trafik akışının dinamik bir fotoğrafı çekiliyor. İkinci aşamada ise, ilk aşamada tespit edilen her bir araç türüne özgü, bilimsel olarak belirlenmiş emisyon faktörleri kullanılarak, o araç grubunun belirli bir zaman diliminde oluşturduğu tahmini emisyon miktarı hassas bir şekilde hesaplanıyor. Bu aşama, farklı araç türlerinin farklı miktarlarda kirletici saldığı gerçeğini dikkate alarak daha doğru sonuçlar elde edilmesini sağlıyor. Son ve üçüncü aşamada ise, ikinci aşamada hesaplanan bu detaylı emisyon verilerinin, şehir atmosferine olan katkısı, karmaşık hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) modelleri kullanılarak ve mevcut meteorolojik veriler (rüzgar hızı, yönü, sıcaklık vb.) de dikkate alınarak yüksek bir doğrulukla tahmin ediliyor. Bu sayede, şehrin belirli bir noktasındaki kirletici konsantrasyonu anlık olarak ve yüksek bir güvenilirlikle belirlenebiliyor. Prof. Dr. Kuzu, bu yenilikçi yöntem sayesinde, sabit hava kalitesi ölçüm istasyonlarına ihtiyaç duymadan, sadece mevcut trafik kamerası görüntülerini kullanarak bile hava kalitesi tahminlerinin yapılabileceğini vurguladı. Geliştirdikleri bu metot, herhangi bir lokasyonda, ister ana caddelerde ister ara sokaklarda trafik kaynaklı emisyon tahminleri yapmak istendiğinde kullanılabiliyor. Bu da çeşitli nedenlerle ihtiyaç duyulan detaylı trafik kaynaklı konsantrasyon verilerine kolay ve hızlı bir şekilde ulaşma imkanı sunuyor.
Pilot Çalışma Başarıyla Tamamlandı: Gerçek Verilerle Yüksek Doğruluk Oranı Elde Edildi
Prof. Dr. Kuzu, bu yenilikçi projeleri için İstanbul’daki mevcut trafik izleme kameralarını kullandıklarını ve geliştirdikleri yapay zeka modelini farklı meteorolojik koşullar altında titizlikle eğittiklerini belirtti. Elde ettikleri başarılı sonuçlar sayesinde, İstanbul’u izleyen tüm trafik kameralarına bu modeli kolaylıkla uygulayabileceklerini ifade etti. Pilot çalışma kapsamında, İstanbul’un yoğun trafik akışına sahip önemli arterlerinden biri olan Beşiktaş Barbaros Bulvarı’nda bulunan trafik kameralarından elde edilen verilerden faydalanıldığını aktaran Kuzu, “Neticesinde araçları yüzde 95’ten daha yüksek oranda tahmin edebiliyoruz. Hesaplama metodolojisiyle emisyonlar ortaya çıkıyor ve video görüntüsü olan herhangi bir noktada konsantrasyonu hesaplayabiliyoruz,” şeklinde konuştu. Modelin doğruluğunu test etmek amacıyla, çalışma bölgesinde, Yıldız Teknik Üniversitesi’nin Beşiktaş Kampüsü sınırları içinde mevcut olan bir hava kalitesi ölçüm istasyonu için de çalıştırıldığını ve elde edilen sonuçların gerçek ölçüm değerleriyle yüksek oranda örtüştüğünü vurguladı. Geliştirdikleri yazılımda asıl önemli noktanın, anlık araç sayısını ve türünü doğru bir şekilde tespit etmek olduğunu belirten Kuzu, bu amaçla gelişmiş görüntü işleme tekniklerinin yeterli olduğunu söyledi. Kuzu, sözlerini şu önemli ifadelerle tamamladı: “En başta zaten şehirlerimizde asıl emisyon kaynağının trafik olduğunu biliyoruz. Global olarak şehirlerde konsantrasyonun limitinin aşıldığı iki ana kirletici var. Bunlar partikül madde ve azot oksittir. Dolayısıyla bizim trafikten çıkan bu emisyonları çok iyi bir şekilde tanımlamamız lazım. Bunu tanımladıktan, hesaplarını yaptıktan sonra nasıl iyileştirme yapılabileceği ya da önleme faaliyetleri yapılacağı belirlenebilir. Bunun çok fazla kullanım alanı var, elinizde görüntü olduktan sonra istediğiniz amaca yönelik işlenebiliyor.” Bu yenilikçi teknoloji, şehirlerdeki hava kalitesinin iyileştirilmesi ve sürdürülebilir bir çevre yaratılması için önemli bir araç haline gelmeye hazırlanıyor.
İstanbul Teknik Üniversitesi’nde geliştirilen yapay zeka destekli bu çığır açan metot, trafik kaynaklı hava kirliliğini anlık olarak hesaplayabilme yeteneğiyle şehirlerin geleceği için umut vadediyor. Bu yenilikçi teknoloji sayesinde, hava kirliliğiyle mücadelede daha etkin stratejiler geliştirilebilir, trafik yönetimi optimize edilebilir ve halk sağlığını koruyucu önlemler daha bilinçli bir şekilde alınabilir. Prof. Dr. Levent Kuzu ve ekibinin bu değerli çalışması, bilim ve teknolojinin insanlığın karşılaştığı önemli sorunlara çözüm üretme potansiyelini bir kez daha gözler önüne seriyor. Bu gelişme, daha temiz ve yaşanabilir şehirler inşa etme yolunda atılmış dev bir adım olarak tarihe geçiyor.