enflasyonemeklilikötvdövizakpchpmhp
DOLAR
38,7138
EURO
43,5390
ALTIN
4.130,12
BIST
9.279,21
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
Samsun
Hafif Yağmurlu
25°C
Samsun
25°C
Hafif Yağmurlu
Çarşamba Hafif Yağmurlu
22°C
Perşembe Az Bulutlu
22°C
Cuma Az Bulutlu
20°C
Cumartesi Hafif Yağmurlu
17°C

Yapay zeka trafik kaynaklı hava kirliliğini hesaplayacak

Yapay zeka trafik kaynaklı hava kirliliğini hesaplayacak
REKLAM ALANI
08.05.2025 11:37
0
A+
A-

Kuzu ve ekibinin İTÜ’de yürüttüğü TÜBİTAK destekli proje, yapay zeka ve hesaplamalı akışkanlar dinamiğini bir araya getirerek, taşıtlardan kaynaklanan hava kirliliğini anlık olarak tahmin edebilmeyi amaçlıyor. Geliştirilen metot, trafik kameraları aracılığıyla araç yoğunluğunu türleriyle birlikte tespit ederek bu verilerle yüksek çözünürlüklü hava kalitesi haritaları oluşturuyor ve şehirlerdeki hava kirliliği seviyeleri hakkında daha doğru öngörülerde bulunulmasını sağlıyor.

Kuzu, şehirlerde trafik, endüstri ve evsel ısınmayı üç büyük kirletici kaynağı olarak saydıklarını ve trafiğin hava kalitesini önemli oranda etkilediğini belirtti.

Kuzu, büyük şehirlerin hepsinde yanma kaynaklı emisyonlar olan karbonmonoksit, partikül madde ve azot oksitler gözlemlendiğine ve kirletici unsurların izlenmesi sırasında çeşitli zorluklarla karşılaşıldığına değindi.

Modelleme ve tahmin çalışmaları için veriye kolay erişimin önemli olduğunu, mevcut verilerin çoğunlukla genel veya ortalama değerlere dayandığını ve her bölgeye özgü detaylı verilere ulaşmanın mümkün olmadığını anlatan 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.” diye konuştu.

Sistem nasıl işliyor?

Metodun sistemsel işleyişinin üç temel aşamadan oluştuğunu aktaran Kuzu, şöyle devam etti:

“İlk olarak, trafik kameralarından elde edilen görüntüler derin öğrenme algoritmalarıyla analiz edilerek araçlar sınıflandırılıyor ve hızları belirleniyor, her aracın türü tespit ediliyor. İkinci aşamada, tespit edilen araç türlerine özgü emisyon faktörleri kullanılarak her araç grubunun oluşturduğu tahmini emisyon miktarı hesaplanıyor. Son aşamada ise hesaplanan bu emisyonların ortam havasına katkısı, hesaplamalı akışkanlar dinamiği modelleriyle meteorolojik veriler de dikkate alınarak hesaplanıyor. Böylece belirli bir noktadaki kirletici konsantrasyonu yüksek doğrulukla tahmin edilebiliyor. Bu yöntem sayesinde sabit ölçüm istasyonlarına ihtiyaç duymadan, sadece kamera görüntüsüyle hava kalitesi tahmini yapılabiliyor.”

Herhangi bir yerde, ana cadde ya da ara sokakta emisyon tahmini yapmak istenildiğinde geliştirdikleri metodu kullanarak hesaplama yapabildiklerini bildiren Kuzu, bu sayede çeşitli sebeplerle ihtiyaç duyulan trafik kaynaklı konsantrasyon verilerini elde etmenin mümkün olduğunu dile getirdi.

Sonuçların doğruluğu test edildi

Proje için İstanbul’daki trafik izleme kameralarını kullandıklarını ve farklı meteorolojik şartlarda bu modelin eğitildiğini vurgulayan Kuzu, İstanbul’u izleyen trafik kameralarına bu modeli uygulayabildiklerinden bahsetti.

Pilot çalışmada Beşiktaş Barbaros Bulvarı’nda bulunan trafik kameralarından faydalanıldığını belirten Kuzu, şunları kaydetti:

“Neticesinde araçları yüzde 95’ten daha yüksek oranda tahmin edebiliyoruz. Hesaplama metodolojisiyle emisyonlar ortaya çıkıyor ve video görüntüsü olan herhangi bir noktada konsantrasyonu hesaplayabiliyoruz. Model, çalışma bölgesinde, Yıldız Teknik Üniversitesinin Beşiktaş Kampüsü sınırlarında mevcut olan hava kalitesi ölçüm istasyonu için çalıştırıldı ve sonuçların doğruluğu test edildi.”

Geliştirdikleri yazılımda asıl önemli noktanın anlık araç sayısını ve türünü tespit etmek olduğunu, bu amaçla görüntü işlemenin yeterli olduğu bilgisini veren Kuzu, sözlerini şöyle 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.”

REKLAM ALANI
Yorumlar

Bir Cevap YazınYorumlarınızı Önemsiyoruz! Görüşlerinizi bizimle paylaşmaktan çekinmeyin. Yazılarımız hakkında düşünceleriniz, katkılarınız ve sorularınız bizim için değerli. Yorum yaparken lütfen saygılı ve yapıcı bir dil kullanmaya özen gösterin. şiddet ve Argo, hakaret, ırkçı ifadeler ve ayrımcılık içeren yorumlara izin verilmez. Yorum yapmak için Web Sitemizde ya da Facebook hesabınızla kolayca giriş yapabilirsiniz. Unutmayın, burası birlikte konuşabileceğimiz temiz ve güvenli bir alan!

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu yukarıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.