İçme Suyuna ‘Uydu’ Güvencesi
Fatma Ağaç
- Ocak 27, 2021
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
Kaynak:
https://fatmaagac.blogspot.com/2021/01/icme-suyuna-uydu-guvencesi.html
Yorumlarınızı Bizimle Paylaşın
Sadece üyelerimiz yorum yapabilir, hemen ücretsiz üye olmak için Tıklayın