Başkent Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü öğrencileri Doğa Yoldaş ve Sevgi Yaman, Doç. Dr. Selda Güney danışmanlığında, hava radarlarındaki yağış sinyallerini bina, dağ ve köprü gibi sabit engellerden otomatik olarak ayırt eden yeni bir algoritma geliştirdi. Geliştirilen makine öğrenmesi tabanlı sistem, atmosfer taramalarındaki karmaşık sinyalleri analiz ederek çiseleyen yağmurdan dolu fırtınasına kadar yedi farklı yağış seviyesini yüzde 97 doğruluk oranıyla sınıflandırabiliyor.
Uçuş Güvenliği ve Doğru Hedef Tespiti
Geliştirilen yazılım, standart hava radarlarının ürettiği renkli Plan Konum Göstergesi (PPI) görüntüsü olarak görselleştirilebiliyor. Sistemin sivil havacılık, meteoroloji, insansız hava aracı (İHA) operasyonları ve savunma sanayisi gibi kritik alanlarda yüksek başarıyla kullanılabilecek düzeyde olduğu belirtildi. Projenin uçuş güvenliğine katkılarını aktaran Doğa Yoldaş, havalimanlarında ve insansız hava araçlarında kullanılan mevcut radarların yağış hücrelerini insan, bina ya da diğer çevresel faktörlerden her zaman doğru şekilde ayıramadığına dikkat çekti. Geliştirdikleri algoritmanın bu ayrımı yüksek hassasiyetle yaptığını belirten Yoldaş, böylece pilotların ve hava trafik kontrolörlerinin en doğru rotayı çizmesine imkan tanıdığını söyledi.
Yapay Zeka Tabanlı Yerli Modelleme
Mevcut radarların yapay zeka tabanlı bir algoritma kullanmaması nedeniyle kuş, rüzgar veya yoğun nem gibi etkenleri yağışla karıştırabildiğini ifade eden Yoldaş, bu durumun özellikle savunma sanayisinde hedef tespiti hatalarına yol açabildiğini vurguladı. Tamamen akademik bilgilerini kullanarak bu senaryoları modellediklerini kaydeden proje ekibi, gelecekte meteoroloji ve savunma sanayisi kuruluşlarıyla iş birliği yaparak algoritmayı gerçek veri setleriyle daha da geliştirmeyi ve tam bağımsız bir uçuş kontrol sistemi oluşturmayı hedeflediklerini açıkladı.
Kaynak: Hürriyet
