Bursa'da 'DeepWatcher' ile ormanların 7/24 gözetim altında tutulması hedefleniyor

'DeepWatcher' isimli termal radar, üniversite-sanayi iş birliği çerçevesinde ileri teknoloji ürünü olarak Türk mühendisleri tarafından çevre. BTÜ ve sanayi iş birliği ile 4 mühendisin geliştirdiği 'Yapay Zeka Yangın Alarmı Tahmin-Tespit ve Takip Sistemi' ile orman yangınlarına erken müdahale hedefleniyor. Yapay zeka destekli 'DeepWatcher' termal radarı sayesinde çok sayıda sabotaj ve kaçakçılık olaylarına karşı ormanlar 7/24 sürekli olarak kontrol altında tutulacak. 20 kilometrelik yarıçapta, 360 derece enine, 90 derece dikey olarak sürekli gözlem yapan cihaz, dumanın çıkış noktasının koordinatlarını kullanarak, yandın ateşleme ekiplerini, doğru yönlendirecek.

YENİ ÇIKMAYA BAŞLAYAN DUMANI VE SICAK NOKTALARI TESPİT EDİYOR

Gelişmiş yapay zeka flaşlarıyla donatılan 'DeepWatcher', kayıt kameralarıyla, 7 gün 24 saat ormanları tarayarak, yeni çıkan dumanları veya sıcak noktaları tespit edebiliyor. BTÜ Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Haydar Özkan, 'DeepWatcher' sayesinde, olası parçaların önceden belirlenip, alarm üretilerek, ateşleme makinelerinin doğru yönlendirileceğini söyledi. Orman yangınlarında erken müdahalenin önemine dikkat çeken Özkan, "Orman yangınlarının başlaması oldukça zor olan büyük bir sorundur. Yangınlarla mücadelede en büyük başarı, kısa sürede ortaya çıkan çıkmazları hızlı bir şekilde tespit etmek ve büyümeden söndürmektir. Bu amaca hizmet maliyeti için 'DeepWatcher' isimli elektro optik termal radar sistemi geliştirildi. DeepWatcher 20 kilometrelik yarıçapa kadar orman arazisini Extremeda 360 derece, dikeyde 90 derece olacak şekilde 7/24 sürekli kontrol ve gözetim altında tutuyor" dedi.

'SABOTAJ TESPİTİ YAPIP, KAÇAK AĞAÇ KESİMİNİ DE KONTROL EDİYOR'

Yunanistan, Amerika, Avustralya, Brezilya gibi yaygın olarak kullanılan yapay zeka destekli termal radara yoğun talep geldiğini söyleyen Prof. Dr. Özkan, cihaz ile sadece orman yangınlarının olmadığını, sabotaj ve kaçak kesimlerin de tespit edilmediğini belirtti. 'DeepWatcher'ın hem gündüz hem de gece kamerasına dikkat ederek dikkat çektiği Özkan, "Aldığı oranlar, sürekli gelişmiş yapay zeka teknolojileriyle analiz ediyor. Eğer bir duman ya da alev görürse, kısa sürede konum bilgisiyle birlikte yangın alarmını ekiplere iletir. Böylece yangın ihbarını alan ekipler, zaman kaybından ilgili yere hızlı bir şekilde ulaşır ve büyümeden büyümeden söndürülmüş olur. Temel hedefimize, amacımıza bu şekilde ulaşmışız. 'DeepWatcher'ın gözetlediği alanda sürekli video kaydının alınması için, varsa sabotajcıların tespitini de bize sağlamış olur. Ayrıca milli servetimiz olan orman varlıklarını korumada da etkilidir. 'DeepWatcher' arazide ağaç bütünlüklerini sürekli kontrol eder. Eğer kaçak ağaç kesilirse, hızlı ekiplere ihbarda bulunulur ve böylece orman varlıklarının korunmasına da büyük katkı sağlamış olur" diye konuştu.

'EKİPLERE HEM GÖRSEL HEM DE KONUM VERECEK'

Ormanın patlama bildirimlerinde doğru konum bilgilerinin önemine dikkat ve yapay zeka teknolojisi sayesinde 'DeepWatcher'ın bunu başardığını söyleyen Prof. Dr. Haydar Özkan, şöyle konuştu:

"Orman patlamalarında en önemli emin olunamayan, alevlendiğinde insanların toptanı kurumsale ihbarıdır. İnsanlar yangın ihbarı veriyor ama yangının ihbarında sorun yaşanabiliyor ve ekipler araziye çıkmakta zorlanabiliyor. Böyle bir durumda, biz ihbarını yapay zeka teknolojisiyle ve konumsal bilgileri de kullanarak yapmak istedik. Bu bize birkaç tane avantaj sağladı. Avantajlardan birisi şu; Patlama olduğunda insan göremeyebilir ve gözden kaçabilir. Ama kameralar, radar sistemi, sürekli araziyi arar, taradığı için yangın çıkar çıkmaz tespit edecek. Tespit edilen noktanın yapısal değişiklikleri için, söndürme ekiplerinin yangın ihbarını, hem bölümünün görseliyle hem de konum bilgileriyle birlikte gönderiyoruz. Ve zaman kaybından hızlı müdahale edilebilir. Ormanlarımızı, sevdikleri ormanları insanlara benzetir, kalp krizini geçiren insanları kısaca müdahale edemezsek, insanları kaybederiz. Ormanlar da aynı şekilde. Hızlıca müdahale edilemiyor, büyüyüp büyüyor ve mücadele oldukça zorlaşıyor. Bizim hedefimiz hızlı tespit, birimin belirlenmesi, söndürme ekiplerine hızlı ihbar ve ekiplerin de hızlı olay yerine intikal teşvikini sağlamaktır. Ve büyümenin büyümeden söndürülmesinin sağlanması."

PROTOTİPİ TAMAMLANDI, İLK TESTİ BAŞARIYLA GEÇTİ

Prototipi tamamlanan ve ilk testi başarıyla geçen cihazın, seri üretime geçiş için hazırlıklarının sürdüğünü söyleyen Prof. Dr. Haydar Özkan, "Bu alma, üniversite-sanayi iş birliği çerçevesinde geliştirildi. Sanayici ile birlikte 4 mühendis görev aldı. Cihazı test ettik. belirli uzaklıklarda kontrollü ateş ve duman çıkışı ve bu kontrolle ateş ve dumanın ayrıntıları, bileşimlerin meydana gelmesi sağlandı. Ve prototipimizi tamamlamış olduk. Bununla ilgili sistemi geliştirirken hem donanım hem de yazılım olarak devam ediyor. Başvurumuzu hızlı bir şekilde gerçekleştirip, seri üretime geçmeyi planlıyoruz. Hem sürekli hem de yurt dışında diğer ülkeler için çok büyük sorun olan orman yangınlarını önlemede, etkili bir çalışmayı hayata geçirmemizi umuyoruz" diye konuştu.