Başkent Üniversitesi Öğrencilerinden Yapay Zeka Destekli Yağış Tespit Algoritması

Başkent Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği bölümü öğrencileri Doğa Yoldaş ve Sevgi Yaman, hava radarlarının topladığı verileri analiz ederek yağışları doğru bir şekilde tespit eden yenilikçi bir algoritma geliştirdi. Doç. Dr. Selda Güney danışmanlığında hayata geçirilen proje, yapay zeka ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak, radarların sabit engellerden (binalar, dağlar, köprüler vb.) kaynaklanan sinyalleri yağmur, kar gibi atmosferik olaylardan ayırt etmesini sağlıyor.

Yapay Zeka ile Radar Verilerinde Doğruluk Oranı Artıyor

Hava radarları, atmosferdeki hava durumunu izlerken çevresindeki sabit nesnelerden de sinyal alabiliyor. Bu durum, elde edilen verilerin karmaşıklaşmasına ve yağışın doğru tespitini zorlaştırmasına neden oluyor. Başkent Üniversitesi öğrencileri tarafından geliştirilen algoritma, bu karmaşık veri yığınını analiz ederek sadece yağışın varlığını belirlemekle kalmıyor, aynı zamanda çiseleme, sağanak ve dolu gibi 7 farklı şiddet seviyesini yüzde 97 doğruluk oranıyla sınıflandırabiliyor. Makine öğrenmesi yöntemleriyle eğitilen sistem, standart hava radar çıktısı olan renkli PPI (Plan Position Indicator) görüntülerini de üretebiliyor.

Bu gelişmiş tespit yeteneği, algoritmanın sivil havacılık, meteoroloji tahminleri, insansız hava aracı (İHA) operasyonları ve savunma sanayii gibi alanlarda önemli kullanım potansiyeli taşıdığını gösteriyor.

Havacılık ve Savunma Sanayisinde Güvenli Uçuş Hedefi

Projede yer alan öğrencilerden Doğa Yoldaş, geliştirilen algoritmanın temel amacının, özellikle sivil havacılık ve savunma sanayisinde uçuş güvenliğini en üst düzeye çıkarmak olduğunu belirtti. Mevcut radar sistemlerinin, yağış hücrelerini insan gözü, binalar, İHA'lar veya SİHA'lar gibi çevresel faktörlerden her zaman doğru şekilde ayırt edemediğini vurgulayan Yoldaş, geliştirdikleri algoritma ile yüzde 97'lik bir doğruluk oranına ulaştıklarını ifade etti.

Yoldaş, bu doğruluk oranının önemini şu sözlerle açıkladı: "Pilotların kokpitlerinde anlık olarak gördükleri yağış bilgilerinin doğru ayrıştırılması, doğru rota çizimi ve trafik kontrolü için kritik öneme sahip. Savunma sanayisinde ise İHA ve SİHA'ların doğru hedef tespiti ve atışları için bu algoritma büyük fayda sağlayacak. Bu sayede anlık veriler çevresel faktörlerden doğru şekilde ayrılarak uçuş güvenliği ve trafik kontrolü başarıyla sağlanabilecek."

Algoritmanın, yağış seviyesini tespit edebilme özelliği de bulunuyor. Yoldaş, mevcut sistemlerin yapay zeka kullanmadan, geleneksel yöntemlerle çalıştığını ve bu nedenle başarı oranlarının kendilerininki kadar yüksek olmadığını belirtti. Kuşlar, İHA'lar, rüzgar veya yoğun nem gibi faktörlerin yağışla karıştırılabilmesi, özellikle savunma sanayisinde hedef tespitinde yanılgılara yol açabiliyor. Geliştirilen algoritma, bu tür hataların önüne geçerek hem savunma sanayisinde hem de meteoroloji alanında güvenli uçuş kontrolüne katkıda bulunmayı amaçlıyor.

Öğrenciler, projeyi tamamen kendi bilgilerini kullanarak ve herhangi bir şirkete veya veriye bağlı kalmadan geliştirdiklerini belirterek, gelecekte meteoroloji veya savunma sanayisindeki kurumlarla iş birliği yaparak algoritmayı daha da ileriye taşımayı hedeflediklerini dile getirdi. Bu sayede tam bağımsız ve güvenli bir uçuş ortamının sağlanması amaçlanıyor.