Basın Bülteni- BEDAŞ, afet sonrası hızlı müdahale için yapay zekâ destekli uydu sistemi geliştirdi

EPDK'nın desteğiyle BEDAŞ'ın da aralarında bulunduğu Marmara Bölgesi'nde elektrik
dağıtım hizmeti veren şirketler tarafından, büyük afetler sonrasında elektrik
altyapısındaki hasarı kısa sürede tespit eden ve ulaşım yollarının durumunu saha
ekibine anlık olarak bildiren yeni nesil yapay zekâ destekli bir yazılım geliştirildi.
Kahramanmaraş depremleri ve dünyada farklı bölgelerde yaşanmış depremler
sonrasına ait yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden oluşturulan veri seti
ile eğitilen yapay zekâ modeline sahip olan Afet Uydu Projesi, Marmara Bölgesi'ndeki
pilot bölgelerde başarı ile test edildi.

Elektrik dağıtım sektörü, deprem başta olmak üzere büyük afetlere karşı enerji altyapısını
güçlendirmek ve afet anında sahaya en doğru şekilde müdahale edebilmek
için yeni nesil bir projeyi devreye almaya hazırlanıyor. Enerji Piyasası Düzenleme
Kurumu (EPDK) desteğiyle, Boğaziçi Elektrik Dağıtım A.Ş.'nin (BEDAŞ) de
aralarında bulunduğu Marmara Bölgesi'nde hizmet veren dağıtım şirketleri tarafından
yürütülen Ar-Ge Projesi kapsamında, büyük afetler sonrasında elektrik altyapısındaki
hasarı kısa sürede tespit edebilen yeni nesil yapay zekâ destekli bir
yazılım geliştirildi.

2023 yılında yaşanan Kahramanmaraş depremleri ve dünyada farklı bölgelerde yaşanmış
depremler sonrasına ait yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden oluşturulan
veri seti ile eğitilen yapay zekâ modeline sahip olan Afet Uydu Projesi, Marmara
Bölgesi'nde başarı ile test edildi. Özellikle deprem sonrasında, elektrik
direkleri, dağıtım ve trafo merkezleri ile kritik enerji noktalarının zarar durumunu
uydu görüntüleri üzerinden analiz ederek hızlı müdahale imkânı sağlayan
Afet Uydu Projesi, hangi bölgelerde daha acil aksiyon gerektiği ve ulaşım yollarının
durumunu anlık olarak saha ekiplerine bildiriyor.

MARMARA BÖLGESİ'NDE YOLLARIN DURUMU BELİRLENİYOR
Doğal afetlerin hemen sonrasında uydu görüntüleri ve Sentetik Açıklıklı Radar (SAR)
verileri kullanılarak geliştirilen Yeni Nesil Yapay Zekâ Modeli Tabanlı, Elektrik
Yapısal Unsurları Hasar Tespit Sisteminin Geliştirilmesi Ar-Ge projesi
ile başta deprem olmak üzere büyük afetler sonrasında uydu görüntülerinden hızlı
bilgi çıkartmak mümkün olacak.

Afet sonrasında enerji sürekliliğini sağlayabilmek için kritik noktalara hızlı bir
şekilde ekiplerin yönlendirilmesine olanak sağlayan projenin Marmara Bölgesi
dağıtım şirketleri lokasyonlarında seçilen pilot bölgelerde sistemin uygulanabilirliği
başarı ile kanıtlanmış durumda. Proje ile büyük afetler sonrasında, uydu
görüntüleri sisteme ulaştıktan çok kısa bir süre içerisinde Marmara Bölgesi'nde
bulunan elektrik direkleri, dağıtım, trafo ve indirici merkezlerinin, hasar
boyutu ve saha ekipleri tarafından bölgeye ulaşımın sağlanabileceği yolların durumu
belirlenebilecek. Marmara Bölgesi'nde hizmet veren diğer dağıtım şirketleri
paydaşlığıyla geliştirilen yapay zekâ destekli yazılım ile uydu görüntülerini
kullanarak afet sonrasında elektrik ekipmanlarının hasar tespiti de yapılabilecek.

KAHRAMANMARAŞ DEPREMLERİ SONRASINA AİT YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN
OLUŞTURULAN VERİ SETİ İLE EĞİTİLDİ
Sektörün uzun süredir üzerinde çalışarak geliştirdiği yapay zekâ modeli, 2023 Kahramanmaraş
Depremi sonrasında derlenen KATE-PD veri seti ile eğitildi. Bu özel
veri seti, farklı uydu sistemlerinden elde edilen 14 yüksek çözünürlüklü görüntüden
oluşuyor ve toplamda 3 bin 293 km²'lik bir alanı kapsıyor. Görseller 512x512
piksel parçalar halinde detaylı biçimde etiketlenen ve uzman kontrolünden geçirildikten
sonra 1.952 yüksek kaliteli hasar etiketi üretilmesi mümkün oldu.
Bu yönüyle KATE-PD, afet sonrası tek zamanlı uydu görüntülerinden güvenilir hasar
tespiti yapılabilmesi için dünyada da sayılı örneklerden biri haline geldi.
Depremler sonrasında kritik enerji noktalarının zarar durumunu uydu görüntüleri
üzerinden analiz ederek hızlı müdahale imkânı sunan projede yüklenici olarak, İstanbul
Teknik Üniversitesi UHUZAM (Uydu Haberleşme ve Uzaktan Algılama Merkezi)
görev aldı.



-iDeal Haber Merkezi-
- twitter.com/iDealDataHaber // www.idealdata.com.tr -