İçme Suyuna ‘Uydu’ Güvencesi
Dünya üzerindeki denizlerin ve okyanusların hızla kirlenmesi (deniz suyunun arıtılması) ve içilebilir tatlı su kaynaklarının yağışların azlığı nedeniyle sınırlı kalması; insanlar için “güvenli içme suyu” konusunu gündeme getiriyor.
Araştırmacılar,
teknoloji desteği ile ve de ‘uydu’lar
aracılığıyla içme suyunun güvenli hale gelebileceğini öneriyorlar. Yapay zeka
sensörü yerleştirmenin ve su örnekleri toplamanın zor olduğu havzalarda uydudan
alınan görüntüler sınıflandırılarak işlemlerde
kullanılıyor. Bu yöntem, zamanla su kalitesindeki değişiklikleri veya
eğilimleri tespit etmekte büyük fayda sağlıyor.
Yakın
gelecekte ise su örnekleri, internet bağlantısına da gerek kalmadan gerçek
zamanlı olarak ölçebilecek akıllı telefonlara bağlanabilen uygun maliyetli
portatif cihazlar ile gerçekleştirilebilinecek.
Su
ile ilgili sürdürülebilir kalkınma hedefleri için yapay zeka kullanımı, büyük veri
ve nesnelerin interneti (İnternet of Things-IoT) uygulamaları su endüstrisinde
yoğunlukla konuşulur hale gelirken, iklim değişikliğinin su teminini nasıl
etkileyeceği de tartışılıyor. Su sistemlerinde su dağıtımı, su depolama, ve
atık su toplama ve arıtma sistemlerinin neden olacağı etkileri azaltmak için su
yönetiminin daha esnek ve verimli olması gereğinin üzerinde duruluyor.
Araştırmacılar,
“Yapay Zeka” katkılı yeniliklerin su sektöründe 2030 yılına kadar 200 milyar Dolar’lık
bir avantaj sağlayacağını öne sürüyorlar. Bu faydanın yapay zekanın diğer
endüstri alanlarında sağlayacağı fayda ile karşılaştırıldığında az görünebileceğini
belirten uzmanlar, ancak burada fayda sağlanan kaynağın su olması ve
ekosistemin korunmasına olan etkilerinin de dikkate alınması gerektiği
uyarısında bulunuyorlar.
Su
sektöründe yapay zekanın etkili olabileceği kilit olma özelliği taşıyan alanlar;
örnek yapay zeka uygulamaları, fırsatlar, öngörüler ve politika önerileri
olarak sıralanıyor.
Su Altyapısının Bakımı
‘Su
Altyapısının Kestirimci Yaklaşımla Bakımı’ araştırmacıların üzerinde durdukları
konular arasında yerini alırken, ‘Dördüncü Sanayi Devrimi’ (4.0) kapsamında “Su
Sektöründe Bakım”ın nasıl olması gerektiği de zihinleri kurcalıyor. Yapay zekanın
bakımı hızlandırdığını savunan uzmanlar, su altyapısının planlı koruyucu kontrol
ve bakım sistemlerinden kestirimci bakım sistemlerine doğru bir değişim
gösterdiğini kaydediyorlar. Bu değişimin de, su altyapısının izlenmesi için
akıllı sensörler-fiziksel sistemler kullanılarak gerçekleştirildiği
belirtiliyor.
Yapay
zeka uygulamaları daha ulaşılabilir, data analitiği ve akıllı sensörler daha
geniş bir alanda uygulanabilir ve maliyetleri karşılanabilir oldukça su altyapısında
yapay zeka tabanlı çözümlerin daha çok kullanılabileceğine işaret ediliyor. Elektronik
cihazların internet üzerinden çeşitli haberleşme protokolleri sayesinde
birbirleri ile haberleşmesi, veri alış‐verişi yapabilmesi; bu
sayede akıllı bir ağ oluşturularak farklı cihazlardan alınan verilerin tek bir
merkezde toplanması; merkezi yönetimi gündeme getiriyor.
Su Altyapısının
Yenilenmenmesi ve Değişimi
Araştırmacılar,
küresel ölçekte yapay zeka ve nesnelerin interneti uygulamalarının 4 milyar
Dolar değerinde olduğunu ve bunun 2024 yılına kadar 15 milyar Dolar’a ulaşmasının
beklendiğini öne sürüyorlar. Bu sektörlerde tahmin edilen yıllık büyüme oranının
da yüzde 20 olduğunu öne süren araştırmacılar, beklenen büyüme ve yatırımın
sadece yenilenmeyi değil, aynı zamanda yaşlanan su ve atık su altyapısının
değişimini de kapsadığının üzerinde duruyorlar.
Araştırmacılar,
bütünleşik su kaynaklarının yönetiminin 2030’a kadar su ile ilişkili
ekosistemleri, dağlardakiler dahil olmak üzere, ormanları, sulak alanları, nehirleri
ve göllerin korunmasını ve yenilenmesini kapsadığını dile getiriyorlar.
Fırsatlar ve Öngörü
Küresel
gelir dışı su miktarının 346 milyon metre küp (m3) maliyetinin ise yaklaşık 39
milyar Dolar olduğu tahmin ediliyor. Yapay zeka ve nesnelerin interneti
sistemleri sayesinde geliştirilen çözümlerle ve kamu ve özel sektör işbirliği
ile bu gelir dışı suyun azaltılabileceğine işaret ediliyor.
Yapay
zeka halen su yönetimi konusunda çalışmalar yapan kamu ve özel sektör
firmalarının sadece yüzde 20’ si tarafından kullanılıyor. Gerçek zamanlı nesnelerin
interneti ile entegre teknoloji kullanan su şebekeleri; yapay zeka ve makine
öğrenmesi yazılımları için kritik veri bağlantısı sağlıyor. Yapay zeka ve
nesnelerin interneti teknolojisi kullanılarak şebekelerdeki su kayıplarının azaltılması
pazarının yılda yaklaşık yüzde 4.9 oranında büyümesi bekleniyor.
Yapay
zeka modellerinde, sensörlerde ve robotik teknolojisindeki gelişmeler sonucu
boru hatlarındaki kaçakların mobil araçlarla tespit edilmesi ve hızla
onarılması mümkün olabiliyor. Yapay zeka ve nesnelerin interneti özellikli su
yönetim sistemleri yöneticilere gerçek zamanlı olarak su tüketimini ve su
sistemi performansını takip etme ve analiz etme imkanı sunuyor. “Derin Öğrenme
Teknolojisi” ile de kısa vadeli (günlük) ve uzun vadeli (yıllık) tahminlerin
yapılabileceğine vurgu yapılıyor.
Baraj
Rezervuarlarının İzlenmesi
Dünya
genelinde yaklaşık 7 bin 320 baraj rezervuarlarında 6 bin 700 kilometre küp
(km3) suyun depolandığı tahmin ediliyor. Yeni yapay zeka teknikleri, rezervuara
giren askıdaki sediment yükü, buharlaşma, akışa geçen yağış, su kalitesi ve su
seviyesinin her birinin mevcut verilere göre değişen doğrulukta tahmininde
önemli bir avantaj sağlıyor.
Öte
yandan, Gerçek Zamanlı Altyapı Yönetimi Sistemi acil durumlar için gerçek
zamanlı bilgilere dayalı kriz yönetimini mümkün kılıyor. Gerçek Zamanlı Altyapı
Yönetimi bulut hesaplamalı sensör teknolojisi kullanarak yapay zeka odaklı
öngörü modellemesi yapıyor.
Su Kalitesinin İzlenmesi
21’inci
yüzyılda her dokuz kişiden biri içme suyunu güvenli olmayan kaynaklardan karşılıyor.
Ayrıca, gelişmekte olan ülkelerde kanalizasyonun yüzde 90'ı doğrudan
arıtılmadan doğal ortama bırakılıyor. Kirlenmenin önlenmesi için yapay zeka su
kalitesinin izlenmesinde kullanılıyor. Yapay zeka ve nesnelerin interneti tabanlı
çözümler, gerçek zamanlı su kalitesi izleme ağları kurarak daha sık veri
toplamayı ve öngörü yapmaya olanak tanıyor.
Uygulamalar
-
Temiz Su Yapay Zekası: Temiz Su
yapay zekası, su kalitesi ile ilgili “Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri”ne
ulaşabilmek için çığır açan sistemlerden biri.
-Afrika’da Uydu
Tabanlı Su Kalitesi İzleme: Derin öğrenmenin gücünden faydalanılarak, uydu
bilgisiyle, Kenya, Malawi, Ruanda, Tanzanya ve Uganda’da sınıraşan göllerdeki
suların kalitesindeki değişiklikler izlenebiliyor. Sistem, kirleticileri
kontrol etme çabalarını destekleyerek su kalitesinin korunmasına katkıda bulunuyor.
-Hindistan’da Yeraltı Suyu Kalitesinin Tahmini: Su kalitesinin değerlendirilmesinde Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks-ANN) insan beyninin çalışma yapısı taklit edilerek kullanılıyor. Ayrıca, içme suyu için uygun yeraltı suyu havzasına da Çoklu Doğrusal Regresyon (Multiple Linear Regression-MLR) modellemesi uygulanıyor.
-Uydu ile Güvenli İçme Suyunun Arttırılması: Gana’daki Su Kaynakları Komisyonu Afrika Bölgesel Veri Küpünü kullanarak Weija Rezervuarı’ndaki su kalitesini değerlendirmek ve geliştirmek istiyor.
-Suya Bağlı Afetlerin
Tahmini ve İzlenmesi: Suya Bağlı Afetler (seller, taşkın ve kuraklık v.s) doğal
afetlerin yüzde 90’ını oluşturuyor.
-Şiddetli Kasırga Değerlendirmesi: Amerika Birleşik
Devletleri’nin Ulusal Havacılık ve Uzay Dairesi (NASA-National Aeronautics
and Space Administration) derin öğrenme tabanlı ‘kasırga’ yoğunluğu tahmini
yapan bir model geliştirmiş. Sistem, canlı kasırga hızlarını tespit için uydu
görüntülerini kullanıyor.
Yorumlar
Yorum Gönder