Kuzu ve ekibinin İstanbul Teknik Üniversitesi’nde yürütmekte olduğu TÜBİTAK destekli proje, yapay zeka ile hesaplamalı akışkanlar dinamiğini entegre ederek, araçlardan kaynaklanan hava kirliliğini anlık olarak tahmin etmeyi hedefliyor. Bu inovatif metot, trafik kameraları kullanarak araç yoğunluğu ve çeşitlerini belirlemekte, elde edilen verilerle yüksek çözünürlüklü hava kalitesi haritaları oluşturmakta ve böylelikle şehirlerdeki hava kirliliği seviyeleri hakkında daha doğru tahminler sağlamaktadır.
Kuzu, şehirlerdeki üç ana hava kirliliği kaynağının trafik, sanayi ve evsel ısınma olduğunu, trafiğin hava kalitesi üzerindeki etkisinin büyük olduğunu açıkladı.
Kuzu, büyük şehirlerde gözlemlenen yanma kaynaklı emisyonların karbonmonoksit, partikül madde ve azot oksitlerden oluştuğunu, kirletici unsurların izlenmesi esnasında çeşitli zorluklarla karşılaştıklarını ifade etti.
Modelleme ve tahmin çalışmaları için veriye kolay erişimin önemli bir unsur olduğunu vurgulayan Kuzu, mevcut verilerin çoğunlukla genel ya da ortalama değerlere dayandığını ve her bölgeye özel detaylı verilere ulaşmanın zorluklarını paylaştı. Kuzu, “Amacımız, yapay zeka ve derin öğrenmeyi kullanarak taşıtlardan kaynaklanan emisyonların hava kirliliğine katkısını daha gerçekçi bir şekilde hesaplamak. Gözlemlenen verilerle çok yakın değerlerde tahminde bulunabiliyoruz, yani ortam havası konsantrasyonunu net bir şekilde tahmin edebiliyoruz.” dedi.
Sistemin İşleyişi
Kuzu, geliştirilen metodun sistematik işleyişinin üç ana aşamadan oluştuğunu belirtti:
“İlk olarak, trafik kameralarından alınan görüntüler derin öğrenme algoritmaları aracılığıyla analiz edilerek araçlar sınıflandırılıyor ve hızları belirleniyor. Her aracın türü tespit ediliyor. İkinci aşamada, tespit edilen araç türlerine ait emisyon faktörleri kullanılarak her araç grubunun tahmini emisyon miktarı hesaplanıyor. Son aşamada ise hesaplanan emisyonların ortam havasına katkısı, hesaplamalı akışkanlar dinamiği modelleriyle meteorolojik veriler de dikkate alınarak hesaplanıyor. Bu yöntem sayesinde, sabit ölçüm istasyonlarına ihtiyaç duymaksızın, yalnızca kamera görüntülerinden hava kalitesi tahmini yapmak mümkün hale geliyor.”
Herhangi bir lokasyonda, ister ana cadde ister ara sokak olsun, emisyon tahmini yapmak için geliştirdikleri metodu kullanabildiklerini kaydeden Kuzu, böylece trafik kaynaklı konsantrasyon verilerini elde etmenin mümkün olduğunu ifade etti.
Doğruluk Testleri
Proje kapsamında İstanbul’daki trafik izleme kameralarını kullanarak, modelin çeşitli meteorolojik koşullarda eğitildiğini belirten Kuzu, İstanbul’daki trafik kameralarına uygulanan bu modellenme çalışmasını aktardı.
Pilot çalışma olarak Beşiktaş’taki Barbaros Bulvarı’ndaki trafik kameralarının kullanıldığını kaydeden Kuzu, “Neticesinde araçları yüzde 95’in üzerinde bir başarı oranıyla tahmin edebiliyoruz. Hesaplama metodolojisi ile emisyona dair veriler elde ediliyor ve video görüntüsü olan herhangi bir alanda konsantrasyonu hesaplayabiliyoruz.” dedi. Model, Yıldız Teknik Üniversitesi Beşiktaş Kampüsü’nde bulunan hava kalitesi ölçüm istasyonu verileriyle doğrulamıştır.
Geliştirdikleri yazılımın en önemli unsurunun anlık araç sayısı ve türünün tespiti olduğunu belirten Kuzu, görüntü işlemenin bu işlev için yeterli olduğunu ifade etti. Kuzu, “Şehirlerimizde trafikten kaynaklı emisyonların başlıca sorun olduğunu biliyoruz. Küresel ölçekte şehirlerde kirletici konsantrasyon limitlerinin aşıldığı iki ana madde var: partikül madde ve azot oksit. Dolayısıyla, trafikten çıkan emisyonları iyi bir şekilde tanımlamamız gerekiyor. Tanımlamalar yapıldıktan sonra, önleme ve iyileştirme faaliyetlerinin nasıl olacağı belirlenebilir. Bu metodun birçok uygulama alanı mevcut, görüntü elde ettikten sonra istenilen amaç doğrultusunda işlenebilir.”
