Afyon Kocatepe Üniversitesi (AKÜ) öğretim üyesi Doç. Dr. Tolga Özer'in de aralarında bulunduğu uluslararası araştırma ekibi, Hindistan'ın hızla sanayileşen ve kentleşen bölgelerinde hava kalitesini yüksek doğrulukla tahmin edebilen yeni nesil yapay zeka modelleri geliştirdi. Prestijli bilim dergisi Scientific Reports'ta yayımlanan araştırmada, hava kirliliğinin önceden tahmin edilmesine yönelik geliştirilen modelin, halk sağlığının korunması ve erken uyarı sistemlerinin güçlendirilmesi açısından önemli bir adım olduğu belirtildi.
YÜZDE 97'NİN ÜZERİNDE DOĞRULUK SAĞLADI
Araştırmada, beş yıllık hava kirleticileri ve meteorolojik veriler analiz edildi. Derin yapay sinir ağları (FNN) ile karar ağacı tabanlı regresyon yöntemlerinin bir arada kullanıldığı model sayesinde hava kalitesi indeksi (AQI), yüzde 97'nin üzerinde doğruluk oranıyla tahmin edildi. Çalışmada, sanayileşme, yoğun trafik ve mevsimsel atmosferik değişimlerin hava kalitesini doğrudan etkilediği, geliştirilen yapay zekâ modelinin ise bu değişimleri yüksek hassasiyetle öngörebildiği ifade edildi.
ERKEN UYARI SİSTEMLERİNE KATKI SAĞLAYACAK
Araştırmanın bulgularına göre özellikle kış aylarında artan ince ve kaba partikül madde (PM2.5 ve PM10) seviyeleri hava kalitesini olumsuz etkileyen en önemli unsurlar arasında yer alıyor. Geliştirilen yapay zekâ algoritmaları, bu artışları günler öncesinden tahmin edebiliyor. Araştırmacılar, geliştirilen veri odaklı modelin yalnızca akademik bir çalışma olmadığını, aynı zamanda yerel yönetimlerin hava kirliliğiyle mücadelede erken uyarı mekanizmaları oluşturmasına ve sürdürülebilir şehir planlamasına katkı sağlayabilecek önemli bir araç niteliği taşıdığını vurguladı.
