Draqon
Aktif Üye
2021 yazında Ahr Vadisi'nde yaşanabilecek olası sel felaketi ile ilgili uyarılar ve ardından gelen kriz yönetimi yetersiz olarak değerlendirildi ve bu durum dönemin Renanya-Palatina İçişleri Bakanı Roger Lewentz'e (SPD) işine mal oldu. Örneğin, 14 Temmuz 2021 akşamı bir polis helikopteri filosundan gelen videolar geçici olarak kayıp olarak değerlendirildi ve bu da tüm evlerin, karavanların ve insanların su kütleleri tarafından sürüklendiğini erken bir aşamada açıkça ortaya koydu. Bu nedenle kurtarma görevlileri, şiddetli yağmur ve sel veya yangın gibi hava olaylarıyla ilgili tehlikeli durumları daha erken tespit etmek ve gerçek zamanlı olarak meydana geldiklerinde bunları incelemek ve uygun şekilde yanıt vermek için artık giderek daha fazla yapay zekaya (AI) sahip sistemlere güveniyor.
Reklamcılık
Güvenlik görevleri (BOS) olan yetkililer ve kuruluşlar, yani mavi ışıklı acil servisler için günlük yaşam genellikle telaşlıdır. Genel bir bakışı sürdürmek hızlı bir şekilde zorluğa dönüşebilir. Kurtarma ekiplerine görevlerinde yardımcı olmak için bilgisayar programları ve en önemlisi yapay zeka uygulamaları gibi giderek daha fazla veri ve teknik araç mevcut. Çözümlerin bir kısmı halihazırda mevcut, birçoğu ise halen üzerinde çalışılıyor. Ancak hassas kişisel bilgiler sıklıkla temel olarak kullanıldığından, örneğin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) nedeniyle tuzaklara düşme riski de vardır. Teknolojinin kullanımıyla ilgili riskler varsa yeni yapay zeka düzenlemesine de uyulmalıdır.
Behörden-Spiegel tarafından düzenlenen “Yapay Zeka, yardımcılara yardım ediyor” konulu çevrimiçi konferansta uzmanlar yakın zamanda hemfikir oldu: Acil servisler alanında yapay zekanın en büyük potansiyeli durum keşiflerinde yatmaktadır. Alman Yapay Zeka Araştırma Merkezi'ndeki (DFKI) Robotik İnovasyon Merkezi başkan yardımcısı Sirko Straube, teknolojinin “olay mahallinin mümkün olduğu kadar hızlı bir şekilde gözden geçirilmesini” sağlayacak şekilde tasarlandığını açıkladı. Bunu yapmak için drone kameralarından veya vücut sensörlerinden (giyilebilir cihazlar) gelen kayıtları ve değerleri kontrol merkezinde birlikte değerlendirip ardından doğru sonuçlara varmak ve diğer kurtarma görevlileriyle ağ kurmak gerekiyor.
Yapay zeka ile erken uyarı sistemleri
Yapay zeka ile erken uyarı sistemlerine örnek olarak, Berlin'deki Fraunhofer'deki Heinrich Hertz Enstitüsü'nde (HHI) proje yöneticisi olan Katharina Weitz, doğal afetler durumunda kriz yönetimini iyileştirmeyi amaçlayan AB tarafından finanse edilen Tema (Acil Durum Yönetimi için Güvenilir Son Derece Hassas Haritalama ve Tahmin) projesini örnek gösteriyor. HHI, öncelikle insan tarafından yorumlanabilir açıklamalardan, yapay zeka tarafından oluşturulan tahminlerden ve önerilerden sorumludur. Tema çerçevesinde, topografik bilgiler dikkate alınarak dronlar, sensörler ve uydular gibi heterojen veri kaynakları değerlendirilecektir. Ayrıca, yayalar, bisikletler veya motorlu bir araç arasında ayrım yapabilen ve kitlesel panikler, yangın kaynakları ve yangın gibi olayları tanımlayabilen yapay zeka tabanlı nesne tanıma da bulunmaktadır.
Weitz, kullanıcıların modelin neden öyle ya da böyle sınıflandırıldığını bilmesi gerektiğini açıklıyor. Ekip, Katman Bazında İlgililik Yayılımını (LRP) kullanıyor. Bu, tahmin için bireysel girdi özelliklerinin önemini ölçen değerler atayarak bireysel tahminlerin yorumlanmasını içerir. Bilgisayar bilimcisi, uygulanan sinir ağını kullanarak “görsel bir açıklama oluşturmak için görüntüyü geriye doğru gönderiyoruz” diye açıklıyor. Sonuç olarak, değerlendirme için ilgili pikseller renkli olarak vurgulanır. Bunlar örneğin duman ve yangın belirtileridir. Yapay zeka ayrıca “öğrenilmiş kavramları örneklerle” sağlar. Bu erken uyarı sistemleri için idealdir.
Rheinland-Pfalz Alman Kızıl Haçı (DRK) bölgesel derneğinin Bilgi ve Teknoloji Merkezi'nde (ITC) araştırma projeleri ekip lideri olan Simon Franke, kurtarma görevlileri için “açıklanabilir yapay zekaya dayalı” modeller olduğunu söylüyor. Merkez, acil çağrı desteği için bu tür bir modeli kullanıyor. Uygulayıcı, “Bunu kurala dayalı olarak yapabilirsiniz” diyor. Örneğin, aradığınız kişinin kalp krizini gösterebilecek şekilde bahsettiği işaretler bir araya getirilebilir.
Teknoloji acil servisler için zaten önemli bir rol oynuyor – ancak yapay zekanın kullanımı da giderek daha önemli hale geliyor
(Resim: Krempl)
“Herkes Yapay Zeka Yasasından biraz korkuyor”
Genel olarak Franke, AI'nın erken bir aşamada durumun tekdüze bir resmini elde etmek için kullanılmasının bir “rüya” olduğuna inanıyor. ITC, BASF gibi endüstrideki ortaklar da dahil olmak üzere veri alışverişini başlatmak için başlangıçta “entegre kontrol merkezlerine” odaklanıyor. Kullanılan çok sayıda sistem nedeniyle, AI'nın uygulanması için temel genellikle hala eksiktir. Bu nedenle, günlük düzen, izole çözümleri standartlaştırılmış ihale çağrılarıyla bölmek ve arayüzler oluşturmaktır. Federal Ekonomi ve İklim Koruma Bakanlığı (BMWK) artık bu ruhla fonlama için tekdüze bir veri standardı talep ediyor.
Ancak Franke, felaket kontrolü için belirli yapay zeka ürünlerine ihtiyaç olduğuna inanmıyor. Mevcut teknolojiler, örneğin tehlikeli maddelerin taşınmasıyla ilgili olarak canlı çeviri, görüntü tanıma ve trafik kameralarının değerlendirilmesine halihazırda yardımcı oluyor. Büyük felaket durumlarında dağıtımlardaki zirveleri azaltmak için halihazırda yapay zeka tabanlı çözümler de mevcut. Ancak, örneğin “veri korumanın çoğu zaman bunalmış olması” nedeniyle, dağıtımdan önce genellikle yasal kaygılar vardır. Kurtarma kontrol merkezlerinde yenilikçi teknolojiye yönelik Spell projesinin platform yöneticisi, “Herkes Yapay Zeka Yasasından biraz korkuyor” diyor. Yeni düzenleme şu anda “çok fazla belirsizlik” yaratıyor.
Franke ayrıca AI kullanımındaki teknolojik engellere de işaret ediyor: “Herhangi bir bulut sağlayıcısına güvenemeyiz.” Bilgisayar bulutları için altyapıları kendimiz işletmek gerekir. Bu, özel kullanıcılar için olandan “tamamen farklı donanım gereksinimlerine” yol açar. Ayrıca çalışanları, yetkilileri ve bakanlıkları ikna etmek gerekir. Birçok çalışan kendine şu soruyu sorar: “AI beni ortadan kaldıracak mı yoksa beni kontrol edecek mi?” Bu nedenle teknolojinin avantajları açık olmalıdır. Ayrıca kullanımı kolay olmalı ve özellikle dağıtımcıların iş akışını aksatmamalıdır. Ağ sorumlusu, Ahr Vadisi'ndeki gibi mobil ağdaki arızalardan özellikle endişe duymaz – mikrodalga radyo ve uydu iletişimleri mevcuttur.
Kontrol merkezlerine yönelik yapay zeka projeleri her yerde ortaya çıkıyor
Federal Dijital ve Ulaştırma Bakanlığı tarafından finanse edilen Kurtarma Zincirlerinde Yapay Zeka (Aircis) projesinin katılımcıları, yapay zekayı kullanarak kurtarma görevlilerinin işlerini kolaylaştırmayı da kendilerine görev edindiler. Buradaki başlangıç noktası, aşırı hava olaylarının etkisi altında kurtarma zincirini simüle etmek veya planlamak için şu anda herhangi bir aracın bulunmamasıdır. Bu nedenle operasyonların hacmi, Cottbus kontrol merkezinden alınan gerçek verilere dayanarak yapay zeka kullanılarak tahmin edilecek ve dijital ikiz kullanılarak tüm kurtarma zincirini haritalandıracak bir simülasyon geliştirilecek. Şiddetli yağmur veya sıcak havalarda, örneğin erişim yolları daha kolay hesaplanabilir.
Tema'ya ek olarak, HHI tek başına, yangından ısı dalgalarına ve volkanik patlamalara kadar doğal tehlikelerin önlenmesini kolaylaştırmak için yapay zekayı kullanmayı amaçlayan diğer AB finansman girişimi MedEWsa'da (telaffuz: Medusa) yer alıyor. Bunun Almanya'daki bir versiyonu, 2024'ün sonuna kadar sürecek olan Daki projesidir (afet erken uyarı sistemleri için yapay zeka). Weitz'e göre endüstriyi, halkı ve politikacıları zamanında bilgilendirmek için bir gösterge paneli ve arayüzler oluşturmayı amaçlıyor. Daki, BMWK'nın yapay zeka inovasyon yarışmasının bir parçası ve yaklaşık 12 milyon avro fon alıyor. Bu tür girişimlerin bir yönü, orman yangını ve sel baskınlarını tahmin etmek için Avrupa Uzay Ajansı'ndan (ESA) alınan uydu bilgilerinin kullanılmasıdır.
Reklamcılık
Güvenlik görevleri (BOS) olan yetkililer ve kuruluşlar, yani mavi ışıklı acil servisler için günlük yaşam genellikle telaşlıdır. Genel bir bakışı sürdürmek hızlı bir şekilde zorluğa dönüşebilir. Kurtarma ekiplerine görevlerinde yardımcı olmak için bilgisayar programları ve en önemlisi yapay zeka uygulamaları gibi giderek daha fazla veri ve teknik araç mevcut. Çözümlerin bir kısmı halihazırda mevcut, birçoğu ise halen üzerinde çalışılıyor. Ancak hassas kişisel bilgiler sıklıkla temel olarak kullanıldığından, örneğin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) nedeniyle tuzaklara düşme riski de vardır. Teknolojinin kullanımıyla ilgili riskler varsa yeni yapay zeka düzenlemesine de uyulmalıdır.
Behörden-Spiegel tarafından düzenlenen “Yapay Zeka, yardımcılara yardım ediyor” konulu çevrimiçi konferansta uzmanlar yakın zamanda hemfikir oldu: Acil servisler alanında yapay zekanın en büyük potansiyeli durum keşiflerinde yatmaktadır. Alman Yapay Zeka Araştırma Merkezi'ndeki (DFKI) Robotik İnovasyon Merkezi başkan yardımcısı Sirko Straube, teknolojinin “olay mahallinin mümkün olduğu kadar hızlı bir şekilde gözden geçirilmesini” sağlayacak şekilde tasarlandığını açıkladı. Bunu yapmak için drone kameralarından veya vücut sensörlerinden (giyilebilir cihazlar) gelen kayıtları ve değerleri kontrol merkezinde birlikte değerlendirip ardından doğru sonuçlara varmak ve diğer kurtarma görevlileriyle ağ kurmak gerekiyor.
Yapay zeka ile erken uyarı sistemleri
Yapay zeka ile erken uyarı sistemlerine örnek olarak, Berlin'deki Fraunhofer'deki Heinrich Hertz Enstitüsü'nde (HHI) proje yöneticisi olan Katharina Weitz, doğal afetler durumunda kriz yönetimini iyileştirmeyi amaçlayan AB tarafından finanse edilen Tema (Acil Durum Yönetimi için Güvenilir Son Derece Hassas Haritalama ve Tahmin) projesini örnek gösteriyor. HHI, öncelikle insan tarafından yorumlanabilir açıklamalardan, yapay zeka tarafından oluşturulan tahminlerden ve önerilerden sorumludur. Tema çerçevesinde, topografik bilgiler dikkate alınarak dronlar, sensörler ve uydular gibi heterojen veri kaynakları değerlendirilecektir. Ayrıca, yayalar, bisikletler veya motorlu bir araç arasında ayrım yapabilen ve kitlesel panikler, yangın kaynakları ve yangın gibi olayları tanımlayabilen yapay zeka tabanlı nesne tanıma da bulunmaktadır.
Weitz, kullanıcıların modelin neden öyle ya da böyle sınıflandırıldığını bilmesi gerektiğini açıklıyor. Ekip, Katman Bazında İlgililik Yayılımını (LRP) kullanıyor. Bu, tahmin için bireysel girdi özelliklerinin önemini ölçen değerler atayarak bireysel tahminlerin yorumlanmasını içerir. Bilgisayar bilimcisi, uygulanan sinir ağını kullanarak “görsel bir açıklama oluşturmak için görüntüyü geriye doğru gönderiyoruz” diye açıklıyor. Sonuç olarak, değerlendirme için ilgili pikseller renkli olarak vurgulanır. Bunlar örneğin duman ve yangın belirtileridir. Yapay zeka ayrıca “öğrenilmiş kavramları örneklerle” sağlar. Bu erken uyarı sistemleri için idealdir.
Rheinland-Pfalz Alman Kızıl Haçı (DRK) bölgesel derneğinin Bilgi ve Teknoloji Merkezi'nde (ITC) araştırma projeleri ekip lideri olan Simon Franke, kurtarma görevlileri için “açıklanabilir yapay zekaya dayalı” modeller olduğunu söylüyor. Merkez, acil çağrı desteği için bu tür bir modeli kullanıyor. Uygulayıcı, “Bunu kurala dayalı olarak yapabilirsiniz” diyor. Örneğin, aradığınız kişinin kalp krizini gösterebilecek şekilde bahsettiği işaretler bir araya getirilebilir.
Teknoloji acil servisler için zaten önemli bir rol oynuyor – ancak yapay zekanın kullanımı da giderek daha önemli hale geliyor
(Resim: Krempl)
“Herkes Yapay Zeka Yasasından biraz korkuyor”
Genel olarak Franke, AI'nın erken bir aşamada durumun tekdüze bir resmini elde etmek için kullanılmasının bir “rüya” olduğuna inanıyor. ITC, BASF gibi endüstrideki ortaklar da dahil olmak üzere veri alışverişini başlatmak için başlangıçta “entegre kontrol merkezlerine” odaklanıyor. Kullanılan çok sayıda sistem nedeniyle, AI'nın uygulanması için temel genellikle hala eksiktir. Bu nedenle, günlük düzen, izole çözümleri standartlaştırılmış ihale çağrılarıyla bölmek ve arayüzler oluşturmaktır. Federal Ekonomi ve İklim Koruma Bakanlığı (BMWK) artık bu ruhla fonlama için tekdüze bir veri standardı talep ediyor.
Ancak Franke, felaket kontrolü için belirli yapay zeka ürünlerine ihtiyaç olduğuna inanmıyor. Mevcut teknolojiler, örneğin tehlikeli maddelerin taşınmasıyla ilgili olarak canlı çeviri, görüntü tanıma ve trafik kameralarının değerlendirilmesine halihazırda yardımcı oluyor. Büyük felaket durumlarında dağıtımlardaki zirveleri azaltmak için halihazırda yapay zeka tabanlı çözümler de mevcut. Ancak, örneğin “veri korumanın çoğu zaman bunalmış olması” nedeniyle, dağıtımdan önce genellikle yasal kaygılar vardır. Kurtarma kontrol merkezlerinde yenilikçi teknolojiye yönelik Spell projesinin platform yöneticisi, “Herkes Yapay Zeka Yasasından biraz korkuyor” diyor. Yeni düzenleme şu anda “çok fazla belirsizlik” yaratıyor.
Franke ayrıca AI kullanımındaki teknolojik engellere de işaret ediyor: “Herhangi bir bulut sağlayıcısına güvenemeyiz.” Bilgisayar bulutları için altyapıları kendimiz işletmek gerekir. Bu, özel kullanıcılar için olandan “tamamen farklı donanım gereksinimlerine” yol açar. Ayrıca çalışanları, yetkilileri ve bakanlıkları ikna etmek gerekir. Birçok çalışan kendine şu soruyu sorar: “AI beni ortadan kaldıracak mı yoksa beni kontrol edecek mi?” Bu nedenle teknolojinin avantajları açık olmalıdır. Ayrıca kullanımı kolay olmalı ve özellikle dağıtımcıların iş akışını aksatmamalıdır. Ağ sorumlusu, Ahr Vadisi'ndeki gibi mobil ağdaki arızalardan özellikle endişe duymaz – mikrodalga radyo ve uydu iletişimleri mevcuttur.
Kontrol merkezlerine yönelik yapay zeka projeleri her yerde ortaya çıkıyor
Federal Dijital ve Ulaştırma Bakanlığı tarafından finanse edilen Kurtarma Zincirlerinde Yapay Zeka (Aircis) projesinin katılımcıları, yapay zekayı kullanarak kurtarma görevlilerinin işlerini kolaylaştırmayı da kendilerine görev edindiler. Buradaki başlangıç noktası, aşırı hava olaylarının etkisi altında kurtarma zincirini simüle etmek veya planlamak için şu anda herhangi bir aracın bulunmamasıdır. Bu nedenle operasyonların hacmi, Cottbus kontrol merkezinden alınan gerçek verilere dayanarak yapay zeka kullanılarak tahmin edilecek ve dijital ikiz kullanılarak tüm kurtarma zincirini haritalandıracak bir simülasyon geliştirilecek. Şiddetli yağmur veya sıcak havalarda, örneğin erişim yolları daha kolay hesaplanabilir.
Tema'ya ek olarak, HHI tek başına, yangından ısı dalgalarına ve volkanik patlamalara kadar doğal tehlikelerin önlenmesini kolaylaştırmak için yapay zekayı kullanmayı amaçlayan diğer AB finansman girişimi MedEWsa'da (telaffuz: Medusa) yer alıyor. Bunun Almanya'daki bir versiyonu, 2024'ün sonuna kadar sürecek olan Daki projesidir (afet erken uyarı sistemleri için yapay zeka). Weitz'e göre endüstriyi, halkı ve politikacıları zamanında bilgilendirmek için bir gösterge paneli ve arayüzler oluşturmayı amaçlıyor. Daki, BMWK'nın yapay zeka inovasyon yarışmasının bir parçası ve yaklaşık 12 milyon avro fon alıyor. Bu tür girişimlerin bir yönü, orman yangını ve sel baskınlarını tahmin etmek için Avrupa Uzay Ajansı'ndan (ESA) alınan uydu bilgilerinin kullanılmasıdır.