07 Kasım 2026, Cumartesi
Diyarbakır
Parçalı bulutlu
13°
Adana
Adıyaman
Afyonkarahisar
Ağrı
Amasya
Ankara
Antalya
Artvin
Aydın
Balıkesir
Bilecik
Bingöl
Bitlis
Bolu
Burdur
Bursa
Çanakkale
Çankırı
Çorum
Denizli
Diyarbakır
Edirne
Elazığ
Erzincan
Erzurum
Eskişehir
Gaziantep
Giresun
Gümüşhane
Hakkari
Hatay
Isparta
Mersin
İstanbul
İzmir
Kars
Kastamonu
Kayseri
Kırklareli
Kırşehir
Kocaeli
Konya
Kütahya
Malatya
Manisa
Kahramanmaraş
Mardin
Muğla
Muş
Nevşehir
Niğde
Ordu
Rize
Sakarya
Samsun
Siirt
Sinop
Sivas
Tekirdağ
Tokat
Trabzon
Tunceli
Şanlıurfa
Uşak
Van
Yozgat
Zonguldak
Aksaray
Bayburt
Karaman
Kırıkkale
Batman
Şırnak
Bartın
Ardahan
Iğdır
Yalova
Karabük
Kilis
Osmaniye
Düzce
Amed TV | Van | Van'da çığ riskine karşı yapay zeka destekli erken uyarı sistemi

Van'da çığ riskine karşı yapay zeka destekli erken uyarı sistemi

Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, çığ felaketlerini önlemek için yapay zeka destekli bir erken uyarı sistemi geliştiriyor. Proje, riskli bölgeleri sensörlerle takip ederek can kayıplarını azaltmayı hedefliyor.

Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, çığ felaketlerini önlemek için yapay zeka destekli bir erken uyarı sistemi geliştiriyor. Proje, riskli bölgeleri sensörlerle takip ederek can kayıplarını azaltmayı hedefliyor.

Van'da çığ riskine karşı yapay zeka destekli erken uyarı sistemi
KAYNAK: Demirören Haber Ajansı

Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, bölgedeki çığ riskini en aza indirmek amacıyla yapay zeka destekli bir erken uyarı sistemi üzerinde çalışmaya başladı. 2020 yılında 42 kişinin hayatını kaybettiği Van-Bahçesaray kara yolunda, tehlikeli bölgelere yerleştirilecek sensörler ve kameralar sayesinde riskler önceden tespit edilecek. Üniversite yönetimi, bu sistemle birlikte doğal afetlerin felakete dönüşmesini engellemeyi amaçlıyor.

Van'da çığ riskine karşı yapay zeka destekli erken uyarı sistemi

Çığ felaketine karşı teknolojik önlem

2020 yılının Şubat ayında yaşanan acı olay, bölgedeki güvenlik önlemlerinin önemini bir kez daha gözler önüne serdi. O tarihten bu yana çığ riski nedeniyle kış aylarında sık sık trafiğe kapatılan yol, bölge halkının ulaşımını zorlaştırıyor. Mühendislik Fakültesi bünyesinde kurulan özel komisyon, elektrik-elektronik, jeoloji ve çevre mühendisliği alanlarındaki uzmanlarla birlikte projeyi yürütüyor. Çalışmalar, riskli bölgelerin belirlenmesi, verilerin yapay zeka ile analizi ve kurumlar arası koordinasyon olmak üzere üç ana aşamadan oluşuyor.

Van'da çığ riskine karşı yapay zeka destekli erken uyarı sistemi

Yapay zeka ile risk analizi

Proje kapsamında belirlenen noktalara yerleştirilecek radar ve sensörler, bölgedeki çevresel değişimleri sürekli olarak izleyecek. Toplanan veriler, geliştirilen özel algoritmalar ve görüntü işleme sistemleri sayesinde anlamlı hale getirilecek. Böylece çığ tehlikesinin hangi seviyeye ulaştığı ve ne zaman gerçekleşebileceği önceden tahmin edilebilecek. Erken uyarı sistemi devreye girdiğinde, AFAD ve Karayolları gibi ilgili kurumlar anında bilgilendirilerek gerekli önlemlerin alınması sağlanacak.

Van'da çığ riskine karşı yapay zeka destekli erken uyarı sistemi

Ulaşım kısıtlamalarına bilimsel çözüm

Sistemin en önemli hedeflerinden biri, kış boyunca yolu tamamen trafiğe kapalı tutmak yerine sadece riskli anlarda müdahale edebilmek. Prof. Dr. Remzi Tuntaş, bölge halkının aylarca izole bir yaşam sürmesinin önüne geçmek istediklerini vurguluyor. Bilimsel verilerle desteklenen bu yöntem, trafiğin güvenli olduğu zamanlarda akışın devam etmesine imkan tanıyacak. Proje, Van-Bahçesaray hattında başarıya ulaştıktan sonra benzer fiziksel koşullara sahip diğer bölgelerde de uygulanacak. İnsan hayatını korumayı temel alan bu çalışma, bölgenin kronikleşen ulaşım sorunlarına teknolojik bir çözüm sunmayı hedefliyor.

Van'da çığ riskine karşı yapay zeka destekli erken uyarı sistemi

Van'da çığ riskine karşı yapay zeka destekli erken uyarı sistemi

Van'da çığ riskine karşı yapay zeka destekli erken uyarı sistemi

Van'da çığ riskine karşı yapay zeka destekli erken uyarı sistemi

Van'da çığ riskine karşı yapay zeka destekli erken uyarı sistemi

Yorumlar
Yorum yazma kurallarını okumuş ve kabul etmiş sayılırsınız