İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) bünyesinde gerçekleştirilen TÜBİTAK destekli bir proje, yapay zeka ve hesaplamalı akışkanlar dinamiğini kullanarak taşıtlardan kaynaklanan hava kirliliğini anlık olarak tahmin etmeyi amaçlıyor. Geliştirilen yenilikçi yöntem, trafik kameraları aracılığıyla araç yoğunluğunu ve türlerini tespit ederek bu verilerle yüksek çözünürlüklü hava kalitesi haritaları oluşturuyor. Böylece şehirlerdeki hava kirliliği seviyeleri hakkında daha isabetli öngörülerde bulunulması sağlanıyor.
Proje lideri Kuzu, şehirlerdeki en büyük kirlilik kaynakları arasında trafik, endüstri ve evsel ısınmayı sıralarken, trafiğin hava kalitesini önemli ölçüde etkilediğini vurguladı.
Kuzu, büyük şehirlerde gözlemlenen yanma kaynaklı emisyonlar arasında karbonmonoksit, partikül madde ve azot oksitlerin bulunduğunu belirtti. Kirletici unsurların izlenmesinde karşılaşılan zorluklara da dikkat çekti.
Modelleme ve tahmin çalışmaları için veriye kolay erişimin kritik olduğunu ifade eden Kuzu, mevcut verilerin çoğunlukla genel veya ortalama değerlere dayandığını ve bölgesel detaylı verilere ulaşmanın sıkıntılı olduğunu dile getirdi. “Yapay zekayı ve derin öğrenmeyi kullanarak taşıtlardan kaynaklanan emisyonların hava kirliliğine katkısını daha gerçekçi bir şekilde hesaplamak istedik. Gözlemlenen verilerle çok yakın değerlerde tahminde bulunabiliyoruz.” dedi.
Sistem Nasıl İşliyor?
Kuzu, metodun sistematik işleyişinin üç aşamadan oluştuğunu açıkladı:
- Trafik kameralarından elde edilen görüntüler derin öğrenme algoritmalarıyla analiz edilerek araçlar sınıflandırılıyor ve hızları belirleniyor.
- Tespit edilen araç türlerine özgü emisyon faktörleri kullanılarak her araç grubunun oluşturduğu tahmini emisyon miktarı hesaplanıyor.
- Son aşamada, hesaplanan bu emisyonların ortam havasına katkısı, hesaplamalı akışkanlar dinamiği modelleriyle meteorolojik veriler de dikkate alınarak belirleniyor.
Bu yöntem sayesinde sabit ölçüm istasyonlarına ihtiyaç duymadan, yalnızca kamera görüntüsü ile hava kalitesi tahmini yapılabiliyor.
Kuzu, ana cadde veya ara sokakta emisyon tahmini yapmak istendiğinde geliştirdikleri metodu kullanarak hesaplama yapabildiklerini belirtti. Bu sayede çeşitli sebeplerle ihtiyaç duyulan trafik kaynaklı konsantrasyon verilerine ulaşmanın mümkün olduğunu vurguladı.
Sonuçların Doğruluğu Test Edildi
Proje kapsamında İstanbul’daki trafik izleme kameraları kullanılarak farklı meteorolojik koşullarda model eğitildi. Kuzu, İstanbul’u izleyen trafik kameralarına bu modeli uygulayabildiklerini ifade etti.
Pilot çalışmada Beşiktaş’taki trafik kameralarından faydalanıldığını belirten Kuzu, “Neticesinde araçları yüzde 95’ten daha yüksek oranda tahmin edebiliyoruz. Hesaplama metodolojisiyle emisyonlar ortaya çıkıyor ve video görüntüsü olan herhangi bir noktada konsantrasyonu hesaplayabiliyoruz.” dedi.
Geliştirilen yazılımın en önemli noktasının anlık araç sayısını ve türünü tespit etmek olduğunu vurgulayan Kuzu, görüntü işlemenin yeterli olduğunu belirtti. “Şehirlerimizdeki asıl emisyon kaynağının trafik olduğunu biliyoruz. Global ölçekte şehirlerde konsantrasyon limitinin aşıldığı iki ana kirletici var: partikül madde ve azot oksit. Bu emisyonları tanımladıktan sonra iyileştirme veya önleme faaliyetlerini belirlemek mümkün.” diye ekledi.
