Derin Öğrenme, Amazon Orman Yangını Algılama Doğruluğunu %93'e Çıkarıyor

Amazonas Federal Üniversitesi merkezli araştırma ekibi, uydu görüntüleri ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak Amazon yağmur ormanlarındaki orman yangınlarını yüksek başarı oranıyla tespit eden Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli geliştirdi.

"Orman yangınlarını tespit edip müdahale edebilme yeteneği, bu hayati ekosistemlerin hassas ekolojik dengesini korumak için hayati önem taşıyor ve Amazon bölgesinin geleceği kararlı ve hızlı eylemlere bağlı."

– Universidade Federal do Amazonas'tan başyazar Profesör Cíntia Eleutério

Amazon'da izleme çalışmaları günümüzde hala gerçek zamanlı verilerle sağlansa da çözünürlükleri orta düzeyde olup, daha küçük yangın çıkışlarında veya uzak bölgelerde detayları tespit etme yeteneği sınırlıdır.

Dolayısıyla model, orman yangınlarını otomatik olarak tespit etmek ve bunların yıkıcı etkilerini azaltmak için gereken süreyi önemli ölçüde azaltmak için güçlü bir çözüm sunuyor.

Yayınlandığı Uluslararası Uzaktan Algılama Dergisi, çalışma bulguları, orman yangınları olan ve olmayan Amazon yağmur ormanı görüntüleri üzerinde modelin eğitilmesinde %93'e kadar yüksek bir başarı oranı bildiriyor. Ortak yazar Profesör Carlos Mendes'e göre:

"CNN modeli, belirli bölgelerde daha ayrıntılı analizler yapılmasını sağlayarak değerli bir katkı sağlayabilir. Mevcut sensörlerin geniş zamansal kapsamını modelimizin mekansal hassasiyetiyle birleştirerek, kritik çevre koruma bölgelerindeki orman yangını izlemeyi önemli ölçüde iyileştirebiliriz."

Çalışmada, uydu görüntüleri ile yapay zekanın bütünleştirilmesinin, orman yangınlarının giderek artan zorluklarına yönelik proaktif bir yaklaşım sunmasının yanı sıra uzaktan algılama ve derin öğrenme alanına da katkı sağladığı belirtildi. 

Teknolojinin özellikle erken uyarı sistemlerini geliştirme ve orman yangını müdahale stratejilerini iyileştirme potansiyeli bulunuyor ve Amazon gibi kritik ekosistemlerin korunmasına yardımcı oluyor. Mevcut izleme sistemlerine entegrasyon kolayca Daha ileri doğrulama ve dağıtım çabalarına bağlı olarak 1 ila 3 yıl sürebilir. Ama gelin yeni teknolojinin dünyaya sunduğu gelişmelere daha yakından bakalım.

Dünyanın Akciğerleri Ciddi Bir Tehdit Altında

Amazon yağmur ormanı, milyonlarca kuş, böcek, bitki ve diğer yaşam formlarını barındıran küresel öneme sahip bir kaynaktır. Dünyanın en zengin ve en çeşitli biyolojik rezervuarıdır.

Dünya çapında insanlar bu yağmur ormanına sadece yiyecek, su, odun ve ilaç için değil, aynı zamanda içinde depolanan 150-200 milyar tonluk karbonla iklimin dengelenmesine yardımcı olmak için de güveniyor.

Amazon yağmur ormanı, Güney Amerika ülkesinin toplam alanının yaklaşık %40'ını oluşturarak Brezilya üzerinde güçlü bir sosyo-çevresel ve ekonomik etkiye sahiptir. Brezilya'nın yanı sıra yağmur ormanı sekiz Güney Amerika ülkesine daha yayılmıştır.

Biyoçeşitliliğin korunması ve küresel iklim düzenlemesindeki önemli rolü göz önüne alındığında Amazon yağmur ormanları büyük ekolojik öneme sahiptir.

Ancak, yaygın ormansızlaşma, sürdürülemez arazi kullanım uygulamaları ve yaklaşan orman yangını tehdidi şeklinde artan bir krizle karşı karşıyadır.

Son yarım yüzyılda, sıcaklık artışı bölgedeki kuraklıkların yoğunlaşmasına yol açtı. İşler daha da tırmanacak, çoğu model 21. yüzyılda Amazon Yağmur Ormanı'ndaki kurak mevsimin yoğunluğunun artacağını öngörüyor. 

Bu artış, radyasyon kuvvetleri ve aerosol üretiminin azalmasından kaynaklanıyor ve bu da deniz yüzeyi sıcaklıklarında (SST) anormal değişimlere neden olarak Amazon bölgesindeki yağış miktarında dalgalanmalara yol açıyor.

Çalışmada, bu yeni iklim konfigürasyonunun doğrulanması halinde yağmur ormanlarının orman yangınlarına meyilli, yoğun bir sistem haline gelebileceği belirtildi. Bu Artan sayıdaki orman yangınları nedeniyle Dünya'nın akciğerleri giderek artan bir tehditle karşı karşıya kalıyor. 

Bu yangınların çevresel etkileri sadece bölgesel sınırlarla sınırlı kalmıyor; küresel iklim düzenini ve biyolojik çeşitliliği de etkiliyor. Bu Amazon'daki orman yangınlarını tespit edip müdahale etmek hayati önem taşıyor. 

Bu çevre krizini izlemek ve ele almak için uydu görüntüleri aracılığıyla uzaktan algılama, bu hayati ekosistemin hassas ekolojik dengesini korumak için hayati bir araç olarak ortaya çıkmıştır.

Yangın güvenliğinin neden her zamankinden daha önemli olduğunu öğrenmek için buraya tıklayın.

Yoğunlaşan Orman Yangınlarının Ağır Etkileri

Ulusal Uzay Araştırmaları Enstitüsü'nün (INPE) TerraBrasilis web platformundaki verilerine göre, Ocak ve Haziran ayları arasındaki orman yangınları 1999'dan 2023'e kadar düşük seyretti. Ancak, olay sayısı Aralık ayında azalmadan önce Temmuz ve Kasım ayları arasında önemli ölçüde arttı.

1999-2001 yılları arasında orman yangını olaylarının sayısı yıl boyunca düşük seyretti. Orman yangını yoğunluğu 2002 yılından itibaren önemli ölçüde artarak 2005 yılında yerel maksimuma ulaştı. 

Azalma, sayılar istikrarlı bir artış yaşamaya başladığında 2011'e kadar sürdü ve bu artan eğilim hala devam ediyor. Son beş yıl, en yüksek orman yangını olaylarını yaşadı. 2023'te Amazon'da 98,639 orman yangını vardı.

Amazon yağmur ormanları aynı zamanda Brezilya biyomlarındaki orman yangınlarının önemli bir kısmına (yarısından fazlasına) neden oluyor.

Amazon'un yanı sıra Brezilya'nın ev sahipliği yaptığı diğer ekosistemler arasında, tüm orman yangınlarının %26.70'ini oluşturan Cerrado'nun yanı sıra Caatinga, Atlantik Ormanı, Pantanal ve Pampas yer alıyor. Son ikisi, 2023'te orman yangınlarından en az etkilenenler oldu.

Bu ekosistemlerin her biri kendine özgü tür çeşitliliğine ve özelliklere sahiptir. Bu biyomlar, iklim değişikliğini hafifletmede, karbon tutucu olarak hareket etmede ve tehlike altındaki türleri korumada önemlidir. Ancak, orman yangınları tüm bu ekosistemlere önemli zararlar vermektedir. 

Konum açısından, Amazonas eyaletinde en yüksek orman yangını yoğunluğu bulunan En yüksek vaka sayısının kaydedildiği Lábrea, Apuí ve Novo Aripuanã belediyelerinde.

Orman yangınları son derece zararlıdır ve birçok alanda yıkıcı sonuçlara yol açar. 

Başlangıç ​​olarak, bitki örtüsünü yok eder ve bu da yerel türlerin geri döndürülemez bir şekilde yok olmasına yol açabilir. Bu bitki örtüsünün bir kısmı benzersiz tıbbi özelliklere sahiptir ve yalnızca Amazon bölgesinde bulunur.

Orman yangınları ayrıca toprak verimliliğini de tehlikeye atarak onu çoraklaştırır ve etkilenen alanların doğal iyileşmesini engeller. Dahası, orman yangınlarının neden olduğu Amazon ormanlarının yok olması su akışını artırarak nehir seviyelerini yükseltir. Bunun nedeni, toprağa su sızmasını olumsuz yönde etkileyen ve buharlaşma oranlarını azaltan bitki örtüsünün azalmasıdır.

Sonra, aynı derecede endişe verici olan fauna ve flora kaybı var. Orman yangınları yıkıma neden olmak Yaşamsal öneme sahip yaşam alanlarını tehdit ederek, yerel besin zincirinde önemli dengesizliklere yol açıyor. 

Atmosfere yoğun CO2 salınımı aynı zamanda sera etkisini ve küresel ısınmayı da artırıyor. Bu küresel iklim zorluklarını yoğunlaştırıyor ve Amazon yağmur ormanlarında büyük yangınların daha sık çıkmasına neden oluyor.

Otomatik Orman Yangını Tespiti için Derin Öğrenmeden Yararlanma

Bu sorunu çözmek için çalışmada, bölgedeki orman yangınlarını sınıflandırmak amacıyla yeni bir teknoloji olan Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) kullanıldı. 

CNN, bilgisayarlı görüşte güçlü bir araç haline gelen, görüntü analizi ve görsel desen tanıma için optimize edilmiş özel bir alt kümedir. 

Örneğin, CNN modeli COVID-19'u sınıflandırmak ve teşhis etmek için kullanıldı. Bunun yanı sıra, kullanılmış Göğüs röntgen görüntüleri kullanılarak zatürre tespiti, akıllı atık tanımlama ve geri dönüşümü, Yüksek Enerji Fiziğinde çarpışmaların analizi ve kök hücre görüntülerinde hücre tipi tanımlaması.

Ayrıca Landsat verileri kullanılarak Brezilya Amazon'unda ormansızlaşmanın tespiti, orman yangını tespiti ve insansız hava aracı (İHA) görüntüleri için orman yangını duman tespiti amacıyla da kullanılıyor.

CNN, zamanla yeni ve artan verilerle karşılaştıkça daha iyi hale gelen algoritmalar kullanan Yapay Zeka (YZ) ve Makine Öğreniminin bir alt kümesi olan derin öğrenmeyi kullanır.

Araştırmacılar bu çalışma için, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden ve hesaplamalı modellerin karmaşık örüntüleri ayırt etmesini ve insan anlayışının ötesinde olabilecek zorlukları ele almasını sağlayan Yapay Sinir Ağları (YSA) algoritmasından yararlandı. 

Eğitim süreci boyunca kapsamlı veri kümeleriyle çalışmak için bilgi asimilasyonunu kolaylaştırmak amacıyla birden fazla katmanı ardışık olarak istifler. 

Bu teknolojik sinerji, istatistiksel prosedürlerden yararlanarak makinelerin deneyimsel öğrenme yoluyla orman yangınlarını tespit etme gibi görevleri yerine getirmesine yardımcı oluyor. 

Derin öğrenme tekniklerinin büyük potansiyelinden yararlanarak, ağ orman yangınlarının otomatik tespiti için güçlü bir çözüm sunar. Otomatik tanımlama, orman yangınlarının yıkıcı etkilerini azaltmak için zamanında yanıt verilmesini sağlar. 

Son çalışmada araştırmacılar, sinir ağı çerçevesini genişleterek, özellikle bilgisayarlı görüş uygulamalarında görüntülerden özellik çıkarmak için yaygın olarak kullanılan bir model türü olan TensorFlow ve Keras Python kütüphaneleri aracılığıyla kullanılan CNN'e odaklandılar. 

Amaç, Landsat 8 ve Landsat 9 uydu görüntülerini kullanarak Amazon bölgesindeki orman yangınlarını tespit etmek için CNN'i kullanmak.

Isı ile aktive edilebilen biyomimetik hidrojellerin orman yangınlarıyla nasıl mücadele ettiğini öğrenmek için buraya tıklayın

Orman Yangını Tespitine Yönelik Gelişmiş ve Yerelleştirilmiş Yaklaşım

Ekip, modeli eğitmek için Landsat 8 ve Landsat 9 uydularından alınan görüntüleri kullandı. 

Bu uydular, orman yangınlarının tespiti ve sınıflandırılması için gerekli olan çeşitli spektral bantlarda görüntü yakalamak için gelişmiş araçlarla donatılmıştır. Bu uyduların multispektral ve termal yetenekleri, sıcaklık anomalilerinin tanımlanmasını ve bitki örtüsü tipleri ile yanmış alanlar arasındaki ayrımın yapılmasını sağlar. 

Bu uyduların her ikisi de, görünür, yakın kızılötesi (NIR) ve kısa dalga kızılötesi (SWIR) bantlarında görüntü yakalayan Operasyonel Kara Görüntüleyicisi'ne (OLI) sahiptir. Bitki örtüsündeki değişikliklerin tespitinde kritik öneme sahiptir.

Yanmış alanlar NIR'de düşük yansıma gösterirken, sağlıklı bitki örtüsü güçlü bir şekilde yansıtılır. Bu arada kısa dalga kızılötesi (SWIR) bantları yangından etkilenen bölgelerin tanımlanması için toprak ve bitki örtüsündeki nemi tespit etmeye yardımcı olur.

Her iki uyduda da iki termal kızılötesi bantta çalışan ve ısı kaynakları ve yüzey sıcaklığı hakkında değerli veriler sağlayan Termal Kızılötesi Sensör (TIRS) bulunur. TIRS 100 metrelik bir mekansal çözünürlük sunarken, OLI bantları 30 metrelik bir mekansal çözünürlüğe sahiptir. Bu nedenle, orman yangını izleme açısından en önemli olanlardır ve bitki örtüsü sağlığının daha ayrıntılı haritalanmasına olanak sağlarlar. 

Ekip, Amazon Yağmur Ormanları'ndaki orman yangınlarını gösteren EarthExplorer'dan elde edilen 200 yeni görüntüden oluşan bir veri setini kullanarak CNN'i eğitti. Orman yangınları olmayan eşit sayıda görüntü de kullanıldı Dengeli bir öğrenme yaklaşımı sağlamak. 

Veri seti küçük olsa da, CNN'in eğitim aşamasında %93 doğruluk elde etmesi için yeterliydi. Eğitime dahil olmayan 40 görüntü üzerinde test edildiğinde, model orman yangını olan 23 görüntünün 24'ünü ve orman yangını olmayan 16 görüntünün tamamını doğru bir şekilde sınıflandırabildi.

Bu son derece tatmin edici performans seviyesi, modelin sağlamlığını ve genelleme yeteneklerini ortaya koymaktadır.

Ekip, bu yaklaşımın orman yangını tespiti için büyük bir potansiyel sergilediğini ve Brezilya'da geniş çaplı ve sürekli yangın tespiti için yaygın olarak kullanılan Orta Çözünürlüklü Görüntüleme Spektrometresi (MODIS) ve Görünür Kızılötesi Görüntüleme Radyometre Takımı (VIIRS) gibi köklü, büyük ölçekli izleme sistemlerinin tamamlayıcısı olarak kullanılabileceğini söyledi.

Ek bir araç olarak CNN, erken uyarı sistemlerini güçlendirmek ve orman yangını müdahale stratejilerini iyileştirmek amacıyla MODIS ve VIIRS ile birlikte kullanılabilir.

Araştırmacılar ayrıca, metodolojinin Amazon ekosisteminin ötesine geçerek potansiyele sahip olduğunu belirttiler. kullanılabilir dünyanın diğer bölgelerinde. Çalışmada, yetkili makamlara bu tür olaylarla mücadele ve yönetim konusunda yardımcı olabileceği, "orman yangını tespitine yönelik gelişmiş ve daha yerelleştirilmiş bir yaklaşım" sağladığı belirtildi.

CNN de araştırılabilir Araştırmacılar, ormansızlaşmanın izlenmesi ve kontrol edilmesinde, önerdi. Bir sonraki adımları, "daha sağlam bir model" elde etmek için eğitim görüntülerinin sayısını artırmak.

Yapay zeka ve büyüyen olay veritabanının orman yangını riskini nasıl azaltabileceğini öğrenmek için buraya tıklayın.

Yenilikçi Şirket

Palantir Teknolojileri A.Ş. (PLTR )

Palatir, yapay zeka destekli coğrafi analizler ve afet müdahale çözümleriyle çevresel izleme ve orman yangını tespiti alanında güçlü bir oyuncu konumundadır.

2003 yılında Alex Karp, Peter Thiel, Stephen Cohen ve Joe Lonsdale tarafından kurulan Palantir, Gotham, Foundry, Apollo ve AIP (Yapay Zeka Platformu) aracılığıyla bir yazılım sağlayıcısıdır. 186.6 milyar dolarlık piyasa değeriyle Palantir hisseleri şu anda %81.25 YTD artışla 5.28 dolardan işlem görüyor. 0.19'luk bir EPS (TTM) ve 421.05'lik bir P/E (TTM) değerine sahiptir.

Şubat ayının başlarında şirket açıkladı Q4 2024 mali sonuçlarını açıkladı ve 828 milyon dolar gelir bildirdi, bu da yıllık bazda %36 ve çeyrek bazında %14 arttı. Müşteri sayısı da yıllık bazda %43 ve çeyrek bazında %13 arttı.

Palantir'in ABD geliri yıllık bazda %558, çeyreklik bazda ise %52 artarak 12 milyon dolara ulaşırken, ABD ticari geliri 214 milyon dolara ulaşarak, 343 milyon dolarlık ABD hükümet gelirinden daha fazla büyüdü.

Bu dönemde şirket en az 32 milyon dolarlık 10 anlaşma, en az 58 milyon dolarlık 5 anlaşma ve en az 129 milyon dolarlık 1 anlaşma kapattı. Ayrıca rekor seviyede 803 milyon dolarlık ABD ticari toplam sözleşme değeri ("TCV") kapatırken, ABD ticari kalan anlaşma değeri ("RDV") 1.79 milyar dolardı.

Palantir, operasyonlardan 460 milyon dolar nakit ve 79 milyon dolar GAAP net gelir bildirdi, hisse başına GAAP kazancı 0.03 dolar ve Düzeltilmiş EPS 0.14 dolardı. Şirket yılı 5.2 milyar dolar nakit, nakit benzeri varlıklar ve kısa vadeli ABD Hazine tahvilleriyle kapattı.

Palantir, 2024'ün tamamında 2.87 milyar dolar gelir, 1.90 milyar dolar ABD geliri ve 1.15 milyar dolar operasyonlardan nakit elde etti. Şimdi, 1'in 2025. çeyreği için şirket, 858 ila 862 milyon dolar arasında gelir ve 2025 yılı için ayarlanmış serbest nakit akışının 1.5 ila 1.7 milyar dolar arasında olmasını bekliyor.

"İş sonuçlarımız şaşırtıcı olmaya devam ediyor ve AI devriminin merkezindeki derinleşen konumumuzu gösteriyor. Büyük dil modellerinin metalaştırılmasına ilişkin erken içgörülerimiz teoriden gerçeğe dönüştü."

– CEO Karp

En son gelişmelere gelince, bu ayın başlarında Palantir, ilk iki yapay zeka destekli sisteminin ABD Ordusuna sunulacağını duyurdu. Palantir USG CTO'su Akash Jain, bunu ABD Ordusu için bir "sıçrama anı" olarak adlandırdı. Şirket, bir yıl önce 178 milyon dolarlık sözleşmeyi kazanarak savunma devinin RTX ŞirketiVeri analizi hizmetleriyle tanınan Palantir için önemli bir dönüm noktasını işaret ediyor.

Anlaşma, askerlerin daha iyi hedef belirleme ve isabetli vuruşlar yapmalarına yardımcı olmak için uzay sensörlerinden veri toplamak üzere yapay zekâ kullanan 10 Hedefleme Erişim Düğümü (TITAN) sistemi için geçerlidir. Mobil bir yer istasyonu görevi gören bu sistemler, askerlerin savaş stratejilerini ilerletmeye yardımcı olur. Palantir, L3Harris (LHX ), Northrop Grumman (NOC )ve Anduril Industries'in bazı kabiliyetleri geliştirmesi bekleniyor.

Palantir bu hafta, AI etkinliğine katılan yeni müşterilerinin bir listesini paylaştı ve bu liste şunları ortaya koydu: Walgreens (WBA )En son müşterileri arasında Heineken, Ripcord ve RaceTrac yer alıyor. 

Ayrıca ortaklık kurdu Okçu Havacılık (ACHR ) Gelecek nesil havacılık teknolojilerinin geleceği için AI temellerini oluşturmak ve uçak üretim yeteneklerini ölçeklendirmeye yardımcı olmak. Plan, hava trafik kontrolü, rota planlama ve hareket kontrolü gibi havacılık sistemlerini ilerletmek için AI kullanan yazılımlar geliştirmek için AIP ve Foundry'den yararlanmaktır.

Karp, "Palantir'in Archer ile ortaklığı, uçuşun geleceğini yeniden tanımlıyor ve onu yalnızca daha verimli değil, aynı zamanda daha erişilebilir hale getiriyor" dedi ve bu entegrasyonun "verimlilik, güvenlik ve sürdürülebilirlikte dönüştürücü bir sıçrama için zemin hazırladığını" ekledi.

Palantir Technologies Inc. ile ilgili son gelişmeler

Sonuç

Amazon, zengin biyolojik çeşitliliği ve geniş kaynaklarıyla küresel ekonomik manzaraya katkıda bulunmaktadır. Dolayısıyla, bu alanların korunması ve sürdürülebilir yönetimi yalnızca Brezilya için değil, aynı zamanda tüm gezegenimizin sağlığı için de kritik öneme sahiptir.

Ancak Amazon yağmur ormanı, istikrarı için ciddi bir tehdit oluşturan orman yangınları tehdidiyle karşı karşıyadır. Bu, bölgenin geleceğinin kararlı, hızlı eyleme bağlı olduğu anlamına gelir. 

Burada, derin öğrenmeye dayalı orman yangını tespit modeli bir büyük Bu krizin ele alınmasında çığır açıcı bir gelişme. %93 doğruluk oranına ulaşarak, model orman yangınlarının erken tespiti ve bunlara hızlı müdahale için güçlü bir araç sağlıyor, bu da felaket düzeyindeki çevresel hasarın önlenmesine ve Amazon yağmur ormanlarının uzun vadeli sağlığının ve istikrarının korunmasına yardımcı olabilir.