AI Araçları Gerçekçi Uydu Görüntüleriyle Sel Senaryolarını Simüle Ediyor

MIT’nin Yapay Zeka aracı, fizik tabanlı modeller kullanarak gerçekçi sel görüntüleri simüle eder ve toplulukların iklim risklerini görselleştirmelerine ve kasırgalara hazırlanmalarına yardımcı olur.

MIT araştırmacıları, olası sel baskınlarının gerçekçi uydu görüntülerini oluşturmak için üretici AI ile fizik temelli modelleri birleştiren bir yapay zeka aracı geliştirdiler.

Teknoloji, toplulukların fırtınaların etkilerini görselleştirmek ve tahliye ve hazırlık hakkında bilinçli kararlar almak için yeni bir yol sağlayabilir. Ekip, “Dünya Zeka Motoru” metodunu çevrimiçi olarak diğerlerinin keşfetmesi için kullanılabilir hale getirdi.

Ekip, yaklaşımı Houston, Texas’ta test etti, Kasırga Harvey’e benzer bir fırtına tarafından oluşturulan seli simüle etti.

Araştırmacılar, belirli bölgelerin böyle bir olaydan sonra nasıl görünebileceğini temsil eden uydu görüntüleri oluşturarak, sonuçları Harvey’den sonra çekilen gerçek uydu görüntüleriyle karşılaştırdılar.

Bulguları, yapay zekayı fizik temelli bir sel modeliyle birleştirmenin, bazen daha yüksek rakımlı bölgelerde sel oluşumu gibi gerçek dışı sonuçlar oluşturan yapay zekadan tek başına daha doğru sel tasvirleri ürettiğini ortaya koydu.

Bu araç, koşullu üretici düşman ağı (GAN) adı verilen bir makine öğrenme yöntemi kullanır. GAN, iki sinir ağından oluşur: biri sentetik görüntüler oluştururken, diğeri bunların doğruluğunu gerçek verilere karşı değerlendirir.

Etkili olmasına rağmen, bu süreç kendi başına kullanıldığında görsel hatalara veya “halüsinasyonlara” neden olabilir. Güvenilirliği artırmak için, ekip GAN’ı, fırtına yörüngeleri, rüzgar desenleri ve sel altyapısı gibi gerçek dünya faktörlerini hesaba katan fizik tabanlı bir modelle entegre etti.

Araştırmacılar, yapay zeka ve fizik kombinasyonunun, genellikle renk kodlu haritalara dayanan mevcut sel riski iletişim yöntemlerini geliştirebileceğine inanıyor.

“Fikir şu: Bir gün, bunu bir kasırgadan önce, halk için ek bir görselleştirme katmanı sağlar şekilde kullanabiliriz,” dedi çalışmayı yöneten postdoktoralı araştırmacı Björn Lütjens.

“En büyük zorluklardan biri, insanları risk altında olduklarında tahliye etmeye teşvik etmektir. Belki bu, bu hazırlığı artırmaya yardımcı olabilecek başka bir görselleştirme olabilir,” dedi.

Araştırma, yayınlandığı IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing’de, AI’nın risk hassas durumlarda potansiyel bir kullanımını vurguluyor.