Yapay zeka kayıp dağcıyı nasıl buldu?

Ivaldo Eylül 2024’te tek başına yola çıkmıştı. Nereye gideceğini arkadaşlarına yahut ailesine detaylı bir formda söylememişti.

Nerede olduğuna dair tek ipucu Varaita Vadisi’nde bulunan Castello di Pontechianale köyüne park edilmiş otomobiliydi.

Kurtarma takımları Ivaldo’nun buradan Cozie Alpleri’nin esas iki tepesinden birine tırmanmaya gitmiş olabileceğini düşündü. Bunlardan biri 3 bin 841 metre yüksekliğe sahip Monviso, başkası de 3 bin 348 metredeki komşusu Visolotto’ydu. Cep telefonundan alınan son sinyal de bu bölgeye işaret ediyordu.

İlk bulgular arama kurtarma takımlarının çok büyük bir bölgeyi taramak zorunda kalması manasına geliyordu.

Her bir doruğun geniş kayalık yüzlerinde, farklı taraflardan tepeye ulaşan güzergahlar vardı.

Piemonte Dağ ve Mağara Kurtarma Hizmetleri’nin Sözcüsü Simone Bobbio tüm bölgenin yüzlerce kilometrelik patikalarla dolu olduğunu söylüyor.

Ivaldo’nun kaybolduğu gün hava harikaydı ve tanınan yürüyüş güzergahlarında çok sayıda kişi bulunuyordu.

Sık kullanılan güzergahlardaki kimse Ivaldo’yu görmemişti. Bu da âlâ eğitimli dağcının büyük olasılıkla dağların uzak bölümlerindeki bir yere gittiği manasına geliyordu.

50’den fazla kurtarma vazifelisi yaklaşık bir hafta bölgeyi yaya aradı.

Bir helikopter de havadan görülür umuduyla Ivaldo’yu bulmaya çalıştı.

Eylül sonlarında birinci kar düşmeye başladığında, Ivaldo’yu sağ bulma umudu kalmamıştı ve aramaya son verildi.

Ancak Temmuz 2025’te dik yağ yamaçlarındaki karlar eridiğinde, şanssız adamın cesedini bulma çalışmaları yine başladı.

Bu kere Piemonte kurtarma hizmetleri ek bir yardıma, yapay zekaya başvurdu.

Dağların kayalık kısımlarına ve ortalardaki çok sayıda yarığa girip bakabilen İHA’ların çektiği binlerce fotoğrafı tahlil edebilen bir yapay zeka yazılımı kullandılar.

İki İHA’nın fotoğrafları çekip, yazılımın grupların aramaları ağırlaştırmaları gereken yerleri bulması yalnızca beş saat sürdü.

Fakat makûs hava kuralları operasyonu geciktirdi ve İHA’lar daha yakın inceleme için buralara gönderilemedi.

Aramalara yine başlanmasından üç gün sonra, kayıp hekimin cesedi yapay zekanın belirlediği alanlardan birinde bulundu.

Monviso’nun kuzey yamacında, 3150 metre yükseklikteki bir yarıkta yatarken bulundu. Cesedi helikopterle alındı.

Bobbio “Yazılımın bakılması gereken bir nokta olarak belirlediği alanda görülen kırmızı kask kıymetli bir rol oynadı” diyor.

Ivaldo için çok geçti fakat yapay zekayla arama kurtarma teknolojisinin alandaki bu imtihanında, ileride kaybolabilecek insanların bulunmasında ne kadar kullanışlı olabileceği görüldü.

İlk aramada bu teknolojiyi kullanmak mümkün değildi, ama kurtarma takımları, hala sağ olabilecek bireylerin aranmasında, klasik kurtarma sistemleriyle birlikte kullanılabilmesini umuyor.

Ivaldo’nun cesedi aranırken İHA’ların kullanılması da kıymetli bir ögeydi. Boyutları ve hareket kabiliyetleri sayesinde güçlü alanları süratle arayabiliyor ve kayalık yamaçlara yanaşabiliyorlar. Helikopterle bu tip fotoğraflar almak mümkün değil.

İHA operatörleri, dağlık alanda uçuş denemesi yapmak için, kış ve ilkbahar aylarında bölgeyi ziyaret ettiler.

İHA operatörü ve Torino kentindeki dağ kurtarma grubunun şefi Saverio Isola “Daha evvelki vazifede elde edilen tüm bilgileri bir ortaya topladık ve Ivaldo’yu görüntüleyebileceğimiz tırmanış güzergahlarını inceledik” diyor.

Bir helikopter iki İHA operatörünü dağ yamaçlarına ve kayalık yüzeylerle yarıklara yakın, yüksek rakımlı bir noktaya bıraktı.

İHA’larla yaklaşık iki kilometrelik bir alan tarandı ve 2600’den fazla yüksek çözünürlüklü fotoğraf çekildi.

İnsan tecrübesi hala gerekli

Isola “İki yıl öncesine kadar bu fotoğrafları tek tek kendimiz inceliyorduk” diyor.

Fakat 2023’te İtalyan dağ kurtarma takımları, bir görünümün dokusunda ya da renklerindeki değerli kesintileri tespit etmek üzere eğitilmiş, birkaç mevcut yapay zeka yazılımıyla deneyler yapmaya başladı. Bu da fotoğrafların saatler içinde incelenebilmesi manasına geliyordu.

Yapay zeka, İHA operatörlerinin çektiği fotoğrafları piksel piksel inceledi ve dağlarda olması beklenmeyen rastgele bir şey var mı diye baktı.

Yazılım, çok sayıda fotoğraftaki onlarca potansiyel anormalliği saatler içinde tespit etti.

Ancak bu anomalilerin tekrar insan tecrübesiyle elenmesi gerekiyordu.

Isola “Yazılım farklı şeylere reaksiyon veriyor. Bir modül plastik çöpten, sıradışı renklerde olan kayalara dek” diyor.

Hatta bazen halüsinasyon da görebiliyor. Potansiyel noktaları çok yetenekli bir dağcı olan Ivaldo’nun kullanmış olabileceği güzergahları ele alarak azaltmak zorundaydık.

En nihayetinde, üç muhtemel nokta belirlediler. Bunlardan birinde kırmızı bir obje vardı.

Ertesi sabah, İHA’lar bu noktaları denetim etmeye gönderildiğinde, fotoğraflardan birindeki kırmızı objenin Ivaldo’nun kaskı olduğu görüldü.

Böylece hala kısmen kar altındaki, siyah giysili dağcının cesedi kısa müddette bulundu.

Yapay zeka, İHA’lardan çekilmiş fotoğraflardan birinde kırmızı bir noktayı tespit etmeseydi, Ivaldo’nun cesedi hiç bulunamayabilirdi.

Bobbio “Yazılım, fotoğraf çekildiğinde kaskın gölgede kalmış olmasına karşın, kırmızı rengi bulmayı başardı” diyor.

Yapay zeka teknolojisi, daha evvel de bir arama misyonunda muvaffakiyetle kullanılmıştı.

2021’de Polonya’daki Wroclaw Üniversitesi’nden ayrılan bir takımın kurduğu şirketin geliştirdiği yazılım, ülkenin güneydoğusunda kaybolan 65 yaşındaki Beskid Niski’nin kurtarılmasında kıymetli bir rol oynadı. Alzheimer hastası adam, kaybolmadan bir gün evvel felç geçirmişti.

SARUAV ismi verilen yazılım, bölgede havadan çekilen 782 fotoğrafı inceledi ve Niski’yi beş saate yakın bir müddette buldu. Daha sonra Biesczady Dağ Kurtarma hizmetlerine koordinatlar iletildi. Bunun birinci kere bir otomatik insan tespit sisteminin bir kurtarma vazifesinde direkt yer aldığı birinci olay olduğuna inanılıyor.

İki yıl sonra tıpkı algoritma, bu defa Alp Dağları’nın Avusturya’da kalan kesitinde kaybolan bir kişinin cesedinin bulunmasında kullanıldı.

Doğal alanlarda alışılmadık renklerdeki pikselleri bulmaya çalışan, İngiltere Göller Bölgesi Arama Kurtarma Vakfı’nın geliştirdiği öteki bir yazılım da 2023’te dağ yürüyüşçüsü Glen Etive’in cesedinin İskoçya’nın Higlands bölgesindeki cesedinin bulunmasını sağladı.

Fakat, bu teknolojinin kurtarma misyonlarında hala çok sayıda kısıtlı kaldığı durumlar var.

İHA’lar ormanlık ya da ağır bitki örtülü yerler yahut görüşün düşük olduğu havalar üzere aşikâr ortamlarda pek işe yaramıyor.

Havadan çekilen fotoğraflardaki anomalileri bulan yapay zeka yazılımlarına da hala ince ayarlar yapılması gerekiyor.

Bitki örtüsü, farklı biçimlerdeki kayalardan oluşan alanın yapay zeka algoritmalarının başını karıştırıyor.

Wroclaw Üniversitesi’nden jeoenformatik uzmanı ve SARUAV yazılımını geliştiren takımın başı Tomasz Niedzielski, yazılımların isabetinin geliştirilebilmesi için makine öğrenme sistemlerini eğitmeye devam etmenin çok kıymetli olduğunu vurguluyor.

“SARUAV üzere algoritmaların en uygun kullanım yerleri tabiattaki geniş, açık alanlar. Bu da algoritmanın yanlış müspet sonuç verme bahtını azaltıyor” diyor.

İtalyan Jeo-Hidrolojik Müdafaa Araştırma Enstitüsü’nde (IRPI) JeoTehlike İzleme Grubu lideri Daniele Giordan’ın çalışmaları mühendislik jeolojisinde İHA’ların kullanımını da kapsıyor.

Giordan, kayıp insanları arayan algoritmaların kullanımındaki etik zorluklar konusunda da ikazda bulunuyor.

“Havadan imajlar elde ettiğinizde, bunları nasıl kullanacağınızdan da sorumlusunuz” diyor. “Görüntülerde insan biçimlerini tanımlamak yasal bir sorun olabilir.”

Kendisi de bir dağ kurtarma vazifelisi olan Giordan, kurtarma takımlarına daha hakikat bilgi verecek ileri bir algoritma geliştirmek için Torino Politeknik Üniversitesi’ndeki jeomatik grubuyla işbirliği yapıyor.

Bu, yapay zekanın imajlarda tanımladığı her kuşkulu işaretin daha hassas bir coğrafik referanslı pozisyonunu içeriyor ve bu da denetimleri daha verimli hale getiriyor.

Giordan, “Amacımız, arama faaliyetlerinden elde edilen tüm bilgi setlerini tahlil edebilen ve alandaki takımları ve İHA’ları tıpkı sistem içinde yönetebilen daha eksiksiz bir yazılım geliştirmek” diyor.

Gelecekteki zorluk, bu karmaşık tahlilleri direkt İHA’lara uçuş sırasında entegre etmek olacak. Bu, bir arama devam ederken imajların gerçek vakitli tahlil edilmesine imkan sağlayabilir.

Arama operasyonlarını düzgünleştirmek için yapay zekayı farklı hallerde kullanmak üzere kurtarma kuruluşlarıyla çalışan öteki araştırma grupları de var.

Örneğin, İngiltere’deki Glasgow Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, kayıp bir kişinin nasıl davranabileceğini simüle etmek için sanal “ajanlar” oluşturan bir makine öğrenme sistemi geliştirdiler.

Gerçek dünyada insanların açık havada kaybolduktan sonra nasıl davrandıklarına dair anlatımlara dayalı dataları kullandılar.

Amaç, arama takımlarının eforlarını yoğunlaştırabileceği yerlerin bir haritasını oluşturmak.

İHA’lardan alınan imajların bilakis, bu tıp kestirime dayalı yaklaşım, ormanlar üzere kuvvetli yerlerde kullanılabilir.

Yaralanmalara yahut hava şartlarına yenik düşmeden evvel birini bulma aciliyetiyle karşı karşıya kalan, lakin birebir vakitte hudutlu kaynaklarla uğraş eden araştırmacılar, bu cins algoritmaların arama kurtarma hizmetleri için değerli bir araç haline gelebileceğine inanıyor.

Sonuç olarak, bu sayede hayat kurtarabilir.