Başkent Üniversitesi öğrencileri, meteorolojik verileri bina ve dağ gibi sabit engellerden arındırarak yüzde 97 başarı oranıyla yağış sınıflandırması yapan özgün bir yazılım geliştirdi.
Gelişen teknolojiyle birlikte hava radarlarının en büyük sorunu olan sinyal kirliliği, genç mühendis adaylarının geliştirdiği yapay zeka destekli bir algoritma ile çözüme kavuştu. Doğa Yoldaş ve Sevgi Yaman isimli öğrenciler, atmosferik hareketleri izlerken ortaya çıkan karmaşık görüntüleri, sistem üzerinden başarıyla ayrıştırabilen bir model tasarladı.
Sabit Engeller Artık Karışıklığa Neden Olmayacak
Hava radarları çalışırken sadece yağışlı bölgeleri değil, aynı zamanda bölgedeki binalar, köprüler ve dağlar gibi durağan yapıları da sinyal havuzuna dahil ediyor. Bu durum, pilotların veya hava trafik kontrolörlerinin önündeki verinin netliğini bozabiliyor. Başkent Üniversitesi Mühendislik Fakültesi bünyesinde Doç. Dr. Selda Güney’in rehberliğinde yürütülen projede geliştirilen sistem, bu engelleri otomatik olarak temizliyor. Makine öğrenmesi yöntemiyle eğitilen algoritma, yağışın yoğunluğunu çiseleyen bir yapıdan dolu fırtınasına kadar 7 farklı kategoride tanımlayabiliyor.
Savunma Sanayi ve Havacılık İçin Yeni Bir Güvenlik Kalkanı
Projenin sadece meteorolojik tahminlerle sınırlı kalmadığını belirten Doğa Yoldaş, sistemin uçuş güvenliği açısından kritik bir rol üstlendiğini vurguladı. Mevcut radar sistemlerinin kuşlar, İHA'lar, SİHA'lar veya yoğun nem gibi faktörleri yağışla karıştırabildiğini ifade eden Yoldaş, geliştirilen bu algoritmanın yüzde 97 doğruluk oranıyla daha güvenli bir rota planlaması sunduğunu belirtti.
Özellikle savunma sanayisinde doğru hedef tespiti ve İHA operasyonlarının kesintisiz sürmesi için bu ayrıştırma kabiliyetinin hayati önem taşıdığı kaydedildi. Dışa bağımlı olmayan bir yöntemle, tamamen özgün bir modelleme ile üretilen bu çözüm, gelecekte meteoroloji kurumları ve havacılık şirketleriyle yapılacak iş birlikleriyle daha geniş bir veri setiyle entegre edilmeyi hedefliyor. Bu teknoloji, kokpitlerdeki anlık görüntüleri daha güvenilir kılarak pilotların hava durumuna karşı çok daha hassas manevralar yapmasına olanak tanıyacak.
