Gerek doğal afetlerin tehlike ve risk analizlerinde, gerek çevre dostu teknolojilerin geliştirilmesinde, gerekse de yenilenebilir enerji kaynaklarının verimli kullanımı gibi sorunların çözümünde yapay zeka ve ilgili alanların (makine öğrenmesi, yapay sinir ağları vb.) kullanımı son 15 yılda giderek daha fazla önem kazanmıştır.

“Doğal afet risk analizinde makine öğrenme yöntemlerinin kullanımı hakkında bir inceleme” başlıklı makaleye göre, 2017 yılında konuyla ilgili yazılan makale sayısı 182 iken, bu sayı her sene artarak, 2022 yılında 2155 rakamına ulaşmıştır (Parlar, 2024).

Her geçen gün, hemen her araştırma alanında, nitelik ve nicelik olarak büyüyen “Büyük Veri” analizinin yapay zeka kullanılarak yapılması bir zorunluluk haline gelmiştir.  

Bu gereklilik nedeniyle BÜ-EÇDAM Afet, Çevre ve Enerji Araştırmalarında Yapay Zeka Çalışma Grubu oluşturulmuştur. Çalışma Grubu Bingöl Üniversitesi’nin aşağıdaki uzmanlarından oluşmaktadır. Bu uzmanlar; biyoinformatik, derin öğrenme, FPGA'ler, geometrik derin öğrenme (grafik sinir ağları, 3B nokta bulutu gösterimlerinde derin öğrenme), insansız araçlar ve robotik, makine öğrenmesi, SDN, siber güvenlik, sinyal ve görüntü işleme, veri bilimi, 3B nokta bulutu gösterimleri konularındaki deneyimlerini BÜ-EÇDAM çatısı altında değerlendirmektedirler.

Referanslar

Parlar, T., 2024, Doğal Afet Risk Analizinde Makine Öğrenme Yöntemlerinin Kullanimi Hakkinda Bir İnceleme. Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(54), 183-193.