Avrupalı araştırmacılar, orman yangını izleyicileri tarafından kullanılan geleneksel tehlike tahminlerinden daha iyi performans gösterebileceğini söyledikleri yeni bir yapay zeka destekli model olan “Ateş Olasılığı “Probability of Fire”) yazılımı sunuyor.
Avrupa Orta Menzilli Hava Tahminleri Merkezi’ndeki (ECMWF) Avrupalı araştırmacılar, orman yangını tahmin doğruluğunu artırmayı amaçlayan, “Ateş Olasılığı (POF)” adı verilen yapay zeka destekli bir model geliştirdiler. Geleneksel yangın tehlikesi endeksleri genellikle hava koşullarına bakar. Bu da bazen yanlış değerlendirmelere yol açabilir. Buna karşılık, POF modeli, potansiyel ateşleme sıcak noktalarının daha kesin bir tanımlanmasını sağlamak için hava tahminleri, bitki örtüsü bolluğu ve kuruluk, insan aktivitesi ve yıldırım grevleri gibi çeşitli verileri entegre ediyor.
POF modeli, 19 veri kümesi üzerinde eğitilmiş makine öğrenme algoritmaları kullanılarak geleneksel yöntemler üzerinde geliştirilmiş öngörü becerisi gösterdi. Örneğin, Ocak 2025’teki Los Angeles yangınları sırasında, geleneksel tahminler geniş alanları oldukça yanıcı olarak tanımladı, ancak belirli ateşleme noktalarını belirleyemedi. Bununla birlikte, POF modeli, yangınların muhtemelen tutuşacağı yerde daha fazla hassasiyetle tahmin edebildi ve daha hedefli ve etkili yanıtları kolaylaştırdı.
İklim değişikliği ve arazi kullanım değişiklikleri küresel olarak orman yangınlarının sıklığını ve şiddetini artırmaya devam ettiği için bu ilerleme özellikle önemli. Kapsamlı veri kaynaklarının POF modeline entegrasyonu, yangın tahmininde önemli bir adım ve yaşamların, mülklerin ve ekosistemlerin daha iyi korunmasını sağlayacağı düşünülüyor.
Ayrıca, POF modelinin tasarımı, daha küçük ajansların bile kapsamlı bilgi işlem kaynakları gerektirmeden etkili yangın tahmin sistemleri uygulamasına izin vererek, gelişmiş orman yangını tahminini çeşitli bölgelerde daha erişilebilir ve eyleme geçirilebilir hale getiriyor.
Kaynak : 