Dronelar kayıp kişileri bulmada devrim yaratacak!
İskoçya’nın engebeli Highlands bölgesinde bir dağcının kaybolması durumunda, kurtarma ekipleri genellikle kişinin izlerini sürmek için droneları kullanıyor. Ancak geniş araziyi kapsamak ve sınırlı batarya ömrüyle doğru bölgeyi seçmek çok önemli bir hal alıyor. Geleneksel olarak, uzman drone pilotları, II. Dünya Savaşı döneminden kalma istatistiksel “arama teorisi” ve içgüdüsel tahminlerle belirli arama noktalarını önceliklendiriyor. Glasgow Üniversitesi’nden Jan-Hendrik Ewers ve ekibi, bir makine öğrenme sistemiyle bu yöntemi geliştirmeyi hedefliyor.
Ewers, İskoçya’da büyüyen ve kurtarma operasyonlarının zorluklarını yakından bilen bir kişi olarak, dünya genelindeki arama kurtarma vakalarına ait veri setlerini, coğrafi verilerle birleştirerek bir yapay zeka modeli geliştirdi. Bu model, kayıp kişilerin belirli koşullar altında izleyebileceği olası yolları simüle ederek belirli bir olayın veya nesnenin olası konumlarını görsel olarak gösteren bir olasılık haritası oluşturuyor.
Bu tür bir olasılık haritası ile ekip, derin öğrenme tekniklerini kullanarak dronelar için daha verimli arama yolları tasarlayabileceğini gösterdi. Geçtiğimiz hafta arXiv’de yayımlanan ve henüz hakem değerlendirmesinden geçmeyen araştırmada, ekip algoritmalarını iki yaygın arama modeliyle test etti. Modellerden ilki hedef alan üzerinde düz hatlar halinde uçuş yapan bir “çim biçme” modeli olarak adlandırılıyor. İkinci model ise Ewers’in algoritmasına benzer bir algoritma ile çalışan ancak olasılık dağılım haritalarında daha az yetkin bir algoritmayla geliştirilmiş bir model olarak ön plana çıkıyor.
Sanal testlerde Ewers’in algoritması, kişinin bulunma yüzdesi ve droneun uçması gereken mesafe açısından her iki yaklaşımı da geride bıraktı. Ewers’in algoritması, kayıp kişiyi %19 oranında bulurken, çim biçme modeli %8, diğer algoritma ise %12 başarı sağladı. Gerçek kurtarma operasyonlarında başarılı olursa, bu yeni sistem yanıt sürelerini hızlandırarak kritik anlarda daha fazla hayat kurtarabilir.
Ewers, “Eğer bu sistem İskoçya’daki karmaşık ve tehlikeli arama kurtarma görevlerinde kullanılırsa, hayat kurtarabilir” diyor. Kurtarma uzmanları, bu tür derin öğrenme tekniklerinin drone arama yollarını optimize edebileceğini ve çeşitli doğa alanlarında kayıp kişileri daha hızlı bulmaya yardımcı olabileceğini belirtiyor. Ancak, bu algoritmaların başarısı, olasılık haritalarının doğruluğuna bağlı olarak değişebiliyor.
Ewers, olasılık haritalarının doğruluğunu artırmak için daha fazla eğitim verisi elde etmeyi hedefliyor. Bu verileri son zamanlardaki kurtarma operasyonlarından elde edilen GPS verilerini kullanarak simülasyonlar yaparak elde etmeyi planlıyor.
Dronelar arama kurtarma operasyonlarında giderek daha yaygın hale geliyor. Ancak bu teknoloji hala yeni ve kullanımıyla ilgili düzenlemeler değişkenlik gösteriyor. Örneğin, ABD’de drone pilotlarının sürekli olarak dronelarını görüş alanında tutmaları gerekiyor veya İskoçya’da operatörlerin dronedan 500 metreden fazla uzaklaşmaları yasaklanıyor. Bu tür kurallar da, kurtarma operasyonlarında droneların verimli kullanılmasını kısıtlayabiliyor.
Ewers, modellerinin bir gün droneların yeteneklerini daha da artırabileceğini umuyor. Şu anda ise Polis İskoçya Hava Destek Birimi ile sistemini gerçek dünyada test etmek ve uygulamak için görüşmelerde bulunuyor.
