Proje Amacı: Taşıtlardan Kaynaklanan Hava Kirliliğini Anlık Olarak Tahmin Etmek İstanbul Teknik Üniversitesi’nden (İTÜ) araştırmacılar, TÜBİTAK destekli bir proje kapsamında yapay zeka ve hesaplamalı akışkanlar dinamiğini bir araya getirerek, taşıtlardan…
İstanbul Teknik Üniversitesi’nden (İTÜ) araştırmacılar, TÜBİTAK destekli bir proje kapsamında yapay zeka ve hesaplamalı akışkanlar dinamiğini bir araya getirerek, taşıtlardan kaynaklanan hava kirliliğini anlık olarak tahmin etmeyi hedefliyorlar. Bu projede geliştirilen metod, trafik kameraları aracılığıyla araç yoğunluğunu ve türlerini tespit ederek, hava kalitesi haritaları oluşturuyor ve şehirlerdeki hava kirliliği seviyeleri hakkında daha doğru öngörülerde bulunulmasını sağlıyor.
Proje yürütücüsü olan Kuzu, şehirlerde trafik, endüstri ve evsel ısınmanın üç büyük kirletici kaynak olduğunu belirtiyor. Ayrıca, trafik yoğunluğunun hava kalitesini önemli ölçüde etkilediğini vurguluyor. Kuzu, kentlerde karbonmonoksit, partikül madde ve azot oksitler gibi emisyonların izlenmesi sırasında çeşitli zorluklarla karşılaşıldığına dikkat çekiyor.
Kuzu’nun açıklamalarına göre, metodun işleyişi üç temel aşamadan oluşuyor. İlk olarak, trafik kameralarından elde edilen görüntüler derin öğrenme algoritmalarıyla analiz edilerek araçlar sınıflandırılıyor ve hızları belirleniyor. İkinci aşamada, araç türlerine göre emisyon faktörleri kullanılarak tahmini emisyon miktarı hesaplanıyor. Son aşamada ise hesaplanan emisyonların ortam havasına katkısı meteorolojik veriler de dikkate alınarak hesaplanıyor.
Kuzu, yaptıkları pilot çalışmada İstanbul’daki trafik izleme kameralarını kullanarak elde ettikleri verilerle yüzde 95’ten daha yüksek oranda araç tahmini yapabildiklerini belirtiyor. Ayrıca, Yıldız Teknik Üniversitesi Beşiktaş Kampüsü sınırlarında bulunan hava kalitesi ölçüm istasyonunda test edilen sonuçların doğruluğundan da bahsediyor.
Kuzu’nun ifadelerine göre, geliştirdikleri yazılımda asıl önemli olan nokta, anlık araç tespiti ve emisyon hesaplamaları. Bu sayede şehirlerdeki hava kirliliğini daha iyi anlayarak, gerekli önlemlerin alınmasına yardımcı olabileceklerini dile getiriyor.
