Karadeniz Teknik Üniversitesi (KTÜ) Deprem ve Yapı Sağlığı Uygulama ve Araştırma Merkezi (DE-YAS), deprem sonrası geleneksel hasar tespit yöntemlerinin yerine geçecek, robotik köpekler ve yapay zekâ ile hızlı, güvenli ve otomatik bir sistem geliştiriyor.
Proje yapılardaki hasarların hızlı ve otomatik olarak tespit edilmesini sağlayarak Türkiye ve dünya çapında öncü bir yöntem sunuyor.
Bu proje ile robotik köpekler ve yapay zekâ kullanılarak, depremde hasar gören binalarda geleneksel gözlemsel hasar tespit yöntemlerine daha güvenli, hızlı ve otomatik bir alternatif sunuluyor. Afet sonrası bu süreç, binalara müdahale ve onarımların hızlandırılmasını hedefliyor.
KTÜ Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi ve Araştırma Üniversiteleri Destek Programı (BAP13) tarafından desteklenen proje, Türkiye'de ve dünyada bir ilki gerçekleştirmeyi hedefliyor.
Projeyle ilgili açıklamalarda bulunan KTÜ Rektörü Prof. Dr. Hamdullah Çuvalcı, "Ülkemiz, önemli bir deprem kuşağı üzerinde yer almakta. Bu nedenle ülkemizin her bölgesinde can ve mal kayıplarına yol açabilecek depremlere hazırlıklı olmalıyız. Üniversitemizin İnşaat Mühendisliği Bölümü öğretim üyeleri, özellikle 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş depremlerinde Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı Yapı İşleri Genel Müdürlüğü'ne uzun süre destek verdi. Bu süreçte karşılaşılan aksaklıklara çözüm üretmek ve yapı sağlığını doğru belirleyerek bakanlığımıza destek olmak amacıyla bu projeyi hayata geçiriyoruz" dedi.
"Hasar tespit süreçlerindeki riskler azalacak"
KTÜ Deprem ve Yapı Sağlığı Uygulama ve Araştırma Merkezi (DE-YAS) Müdürü Prof. Dr. Ahmet Can Altunışık ise projenin amacını deprem sonrası hasar gören binalarda yapılan gözlemsel hasar tespiti çalışmalarına alternatif olarak hızlı, güvenilir ve otomatik bir karar destek sistemi oluşturmak olarak açıkladı. Prof. Dr. Altunışık, projenin hedefini şu şekilde özetledi:
"Projede kullanılacak robotik köpekler yardımıyla, hasarlı binaların etrafında ve iç mekanlarında yüksek çözünürlüklü görüntüler toplanacak, insan müdahalesi azaltılacak ve bu görüntüler yapay zekâ algoritmalarıyla analiz edilerek hasar tespit çalışmalarına katkı sağlanacak. Özellikle 6 Şubat 2023 depremlerinin ardından yaklaşık 2,6 milyon binada hasar tespit çalışmaları yapılmış, bu süreçte 10 bin teknik personel görev almış ve binaların yüzde 5-10'u yeniden incelenmiştir. Bu bağlamda, proje kapsamında geliştirilen karar destek sisteminin önemi daha da artmaktadır. Ayrıca, robotik köpek sayesinde artçı depremler sırasında bina içerisine girip risk altında çalışmanın önüne geçilebilecektir."
"Ülkemizde ve dünya genelinde bir ilk"
Proje Yürütücüsü Prof. Dr. Kemal Hacıefendioğlu, projenin hem kullanılan yöntemler hem de sunduğu çözümler açısından dünya çapında bir ilk olduğunu belirtti. Hacıefendioğlu, proje ile ilgili "Geleneksel hasar tespit yöntemleri, genellikle insan gücüne dayandığı için zaman alıcı ve riskli olabilir. Ancak bu proje kapsamında, robotik köpekler yardımıyla yapıların dış ve iç mekânlarının hızlı ve güvenli bir şekilde incelenmesi amaçlanmaktadır. Yapay zekâ algoritmalarıyla görüntüler analiz edilerek, yapısal hasarların türü ve şiddeti insan müdahalesine gerek kalmadan otomatik olarak belirlenecektir. Böylece insan hatası en aza indirilecek, hasar tespit süreci hızlanacak ve bakanlığımız için daha doğru sonuçlar elde edilmesi sağlanacaktır." Proje kapsamında geliştirilecek yazılım, hasar tespit raporlarının tamamen otomatik hale getirilmesini sağlayarak önemli bir yenilik sunacak. Robotik köpekler, zorlu arazilerde ve tehlikeli yapılar içinde veri toplayabildikleri için, bu teknoloji hasarın derinlemesine analiz edilmesine olanak tanıyacak ve hasar değerlendirme süreçlerini çok daha etkin ve güvenli hale getirecektir" açıklamalarında bulundu.
Deprem sonrasında ilk aşamada robotlar, hasarlı yapıların etrafında gezerek dış görüntüler toplayacak. Dış veriler yetersiz kalırsa, robotik köpekler binanın iç mekânlarına girerek ek görüntüler alacak. Bu görüntüler, yapay zekâ algoritmalarıyla analiz edilerek hasarın türü ve şiddeti belirlenecek. Proje kapsamında kullanılacak derin öğrenme algoritmaları, büyük veri kümeleri üzerinde eğitilecek ve hasarın boyutları son derece hassas bir şekilde tespit edilecek. İkinci aşamada, proje kapsamında geliştirilecek yazılımın Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı'nın mevcut hasar tespit sistemine entegre edilmesi planlanıyor. Bu sayede afet sonrası yapılarda gerçekleştirilen çalışmalar hızlanacak ve yapıların onarım süreçleri daha hızlı tamamlanacak.