Çatışma bölgelerinden, mayın tarlalarından ve sel alanlarından gıda ulaştırmak, insani yardım çalışanlarını ölümcül risk altına sokabiliyor.
Şimdi, uzak gezegenlerdeki gezgin araçları kontrol etmek için geliştirilen teknoloji, dünyanın en tehlikeli insani yardım görevlerinden bazılarında sahadaki personeli devreden çıkarmak üzere uyarlanıyor.
Dünya Gıda Programı, Almanya'nın havacılık ve uzay araştırma merkezi DLR, Kızılhaç ve teknoloji ortaklarının işbirliğiyle yürütülen Project AHEAD, geleneksel dağıtım kamyonları için fazla tehlikeli veya zor kabul edilen bölgelerden erzak taşıyabilecek uzaktan kumandalı araçlar geliştiriyor.
DLR'nin Almanya'daki bir test sahasından alınan görüntüler, SHERP adlı bir arazi aracının açık suya girdiğini ve engebeli arazide ilerlediğini gösteriyor.
Sensörler arazideki engelleri önceden tararken, bir operatör aracı uzaktan kumanda ediyor; böylece aracın direksiyon başında kimse olmadan yol alması sağlanıyor.
Sistem, aralarında Mars'ın uydularından Phobos'u keşfetmek için inşa edilen MMX gezgininin de bulunduğu, uzaktan kumandalı ve otonom gezegen araçları geliştirme konusundaki DLR deneyiminden yararlanıyor.
Aynı şekilde, yeni teknolojilerin insani yardımda kullanılması yönündeki çaba, fiziksel teslimatların da ötesine uzanıyor.
Dünya Gıda Programı tarafından geliştirilen ve kamuya açık bir platform olan HungerMap Live, 95'ten fazla ülkedeki gıda güvensizliğini izlemek için makine öğrenmesi ve zamana yakın veriler kullanıyor.
Örgüte göre platform, çatışmalar, hava durumu, iklim kaynaklı tehlikeler ve ekonomik koşullar gibi etkenlere ilişkin bilgileri bir araya getirerek yaklaşan açlık krizlerinin tespitine yardımcı oluyor.
“Herkes internette HungerMap Live'a girip bakabilir. Gerçek zamanlı verilere ulaşabiliyorsunuz ve şu anda gıda güvenliğini 90 gün sonrasına kadar tahmin etmeye bile çalışıyoruz” dedi WFP Küresel Hızlandırıcı ve Girişimler biriminin direktörü Bernhard Kowatsch.
Afetleri haritalamada yapay zekâ
Güvenilir haritalar da insani müdahaleler için hayati önem taşıyor. Yollar, binalar ve yerleşim merkezlerine dair bilgi olmadan, yardım çalışanları kimi nereye tahliye edeceklerine, nerede barınak kuracaklarına veya yardımları nereye ulaştıracaklarına karar vermekte zorlanabiliyor.
Haziran ayında Venezuela'nın kuzeyini iki şiddetli deprem vurduktan sonra, coğrafi verilerin sınırlı olması hasarın boyutunu değerlendirmeyi ve yardımların önceliklendirilmesini güçleştirdi.
Humanitarian OpenStreetMap ekibi, uydu görüntülerinden binalara ilişkin bilgileri çıkarmak için makine öğrenmesi kullandığını belirtiyor. Gönüllüler daha sonra MapSwipe uygulaması üzerinden görüntüleri inceleyerek yapıların hasarlı göründüğü alanları işaretledi.
“Depremden sonraki dört gün içinde, mobil uygulamada sağa sola kaydırma yaparak ‘Evet, bu bina bölgesi hasarlı’ ya da ‘Hayır, bu bina bölgesi hasarlı değil’ diye işaretleme yapan 600'den fazla gönüllüyü seferber etmeyi başardık” dedi Humanitarian OpenStreetMap ekibinin teknoloji ve veri direktörü Leen D’hondt.
“Bu da ilk müdahale ekiplerinin, depremden hemen sonra gıda dağıtımı ve diğer tüm acil ihtiyaçlar için doğru bölgelere gitmesine yardımcı oldu” diye ekledi D’hondt.
Yapay zekânın sağladığı tüm hız avantajına rağmen D’hondt, teknolojinin henüz insan haritacıların ayrıntılı çalışmasının doğruluğuna ulaşamadığını söylüyor.
“Elle yapılan haritalama hâlâ en yüksek kaliteyi sağlıyor. Ancak bazen hız daha önemli” dedi.
“Bazen binaların aşağı yukarı nerede olduğunu bilmek daha önemli oluyor. Kusursuz biçimde haritalanmamış olsalar da o bölgede kaç kişinin yaşadığını biliyoruz. İşte şu anda yapay zekâ ve makine öğrenmesi modelleri tam da burada devreye giriyor.”
Hızlı ilerlemelere karşın, sektör temsilcileri bu tür sistemlerin dünya genelinde acil durum müdahalelerine rutin biçimde entegre edilmesinin hâlâ uzak bir hedef olduğunu söylüyor.
“Şu anda, çoğu ülkede bu acil durum protokollerine entegre edilmiş gerçek anlamda sistemler yok” dedi Fraunhofer Heinrich Hertz Enstitüsü'nden inovasyon yöneticisi Monique Kuglitsch.
“İstisnalar var. Hindistan'da faaliyette olan, yapay zekâ tabanlı bir erken uyarı sistemi bulunuyor. Avrupa'da da Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi'nin işlettiği, yapay zekâya dayalı bir tahmin sistemi var. Ancak pek çok ülkede bu tür sistemler hâlâ deneme aşamasında.”
