Yapay Zeka Kirliliğe Karşı Nasıl Çözüm Üretebilir?
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte sanayi ve üretimde görülen hızlı artış, tüketimin de artmasını beraberinde getirdi. 2021 tahminlerine göre Dünya’nın nüfusu 7.9 milyara ulaşmış durumda ve bu kadar insanın sürekli olarak tüketmesi pek çok sorun doğuruyor. Küresel çaptaki kirlilik ise bu sorunlardan biri.
World Bank araştırmacılarına göre günde en az 3.5 milyon ton katı atık üretiliyor. Üstelik bu miktar, yüzyıl önce insanlar tarafından günlük olarak üretilen atık miktarının on katı. Kağıt, budama ve yemek atıkları ise üretilen atıkların en büyük kısmını oluşturuyor. İçtiğiniz kahvenin bardağı veya alışveriş yaptıktan sonra yere attığınız fiş oldukça masum görünse de her gün ürettiğimiz çöpler geri dönüştürülmediklerinde hem doğa ve insan sağlığı için tehdit oluşturuyor hem de doğal kaynakların tükenmesine sebep oluyor. İnsanlar artık bu sorunun farkında ve devletler, sivil toplum kuruluşları ve şirketlerin el ele vermesiyle küresel çapta kirliliğin artışının yarattığı olumsuz etkileri önlemek mümkün. Bu noktada yapay zeka da kirliliğin önüne geçilmesi için çeşitli çözümler sunuyor.
Ürettiğimiz atığın yarısı çöp sahalarına boşaltılırken ya da geri dönüşüm ve enerji üretimi gibi yöntemlerle değerlendirilirken kalan yarısı ise yakılıyor ya da doğayı kirletmeye terk ediliyor. Bu durum üretilen atıkların olabilecek en verimli şekilde tekrar kullanılabilmesini sağlamak için atık yönetiminin doğru bir şekilde gerçekleştirilmesinin büyük önem taşıdığını bize gösteriyor. Yapay zekanın hızlı karar verme ve otonom çalışma gibi özellikleri sayesinde geliştirilen çözümler, atıkların uygun bir şekilde ayrıştırılmasında ve atıkların özellikleri hakkında bilgi elde edilmesinde oldukça yardımcı olabilir. Uygun veri setiyle eğitilmiş bir yapay zeka modeli sayesinde kameralar çeşitli atıkları tanıyıp herhangi bir nesnenin atık olup olmadığını ayırt edebiliyor. Londra merkezli startup Greyparrot’ın sunduğu yapay zeka destekli atık tanıma sistemi, atık yönetiminde kullanılabilecek çözümlere güzel bir örnek. Greyparrot’ın geliştirdiği ürün sayesinde bilgisayar görüsünün yardımıyla atık geri kazanım tesislerinde işlenen atıkların türlerinin ne olduğu, hangi atığın ne sıklıkta bulunduğu ve atık yönetim sürecinin nasıl gerçekleştiği gibi bilgiler tesis yöneticilerine ulaştırılıyor, bu sayede atıkların geri dönüşümü daha yüksek verimle gerçekleştiriliyor.
Yapay zeka destekli bilgisayar görüşünün kullanılabileceği başka bir alan ise şehir içinde atık tespiti. Bir bölgede atıkların yoğun olarak bulundukları bölgelerin tespit edilip incelenmesi belediyeler tarafından gerçekleştirilen temizlik çalışmalarının optimize edilmesini sağlar. Şehir içinde çeşitli bölgelere yerleştirilen kameralar sayesinde nerede hangi çeşit çöplerin yoğun olarak bulunduğu ile ilgili bilgiler edinilebilir. Harita üzerinde bölgedeki çöplerin dağılışı ve içerikleriyle ilgili detaylı bilgi sahibi olmak atık yönetiminden sorumlu ekiplerin yüksek verimle çalışmasını mümkün kılar. Üstelik kameradan ele edilen görüntülerin incelenerek atıklar hakkında bilgi edinilmesi yapay zekanın yardımıyla herhangi bir insana gerek duyulmadan tamamen otonom bir şekilde gerçekleştirilir. Bunun yanı sıra sorunsuz bir şekilde çalışan yapay zeka modeli insan hatasından kaynaklanan problemlerin önüne geçer ve bu işlemin hızlı bir şekilde 24 saat gerçekleştirilebilmesini sağlar.
Kirliliği önlemek için kullanılabilecek yapay zeka destekli bir görüntü tanıma projesinin geliştirilme sürecinde yapay zeka modelinin uygun bir şekilde eğitilmesi çok önemlidir. Kapsamlı bir veri setiyle eğitilen yapay zeka modeli böyle bir projede farklı türdeki atıkların hatasız bir şekilde tespit edilip sınıflandırılmasından sorumludur. Veri etiketleme sayesinde ise veri setinde bulunan ve yapay zeka modelinin tanımasını istediğimiz elemanlar sınıflandırılır. Böylece yapay zeka modeli herhangi bir fotoğraftaki atıkları diğer cisimlerden ayırt edebilir. Veri etiketleme işleminin ise başarılı ve tecrübeli bir ekip tarafından gerçekleştirilmiş olması gerekir çünkü iyi etiketlenmemiş verilerle eğitilen bir yapay zeka modeli hatalı bir şekilde çalışır.
Co-one’da kirliliğin önüne geçmek için geliştirilen projelere destek olmak ve yapay zekanın gelişimine katkı sağlamak üzere şehir içindeki atıklarla ilgili veri setlerini etiketliyoruz. Bounding Box yöntemi kullanılarak etiketlenen veri setlerinin yardımıyla geliştirilen yapay zeka destekli ürünler kirlilik ve atık yönetimiyle ilgili sorunların çözümünde etkin rol alabilir. Hızlı, AI bazlı çapraz doğrulama ve gözlemlenebilir veri etiketleme sürecinden oluşan çalışma modelimiz sayesinde geliştiricilerin ihtiyaç duyduğu etiketlenmiş veri setlerini kısa sürede ve yüksek doğruluk oranlarıyla onlara ulaştırıyoruz.
Co-one olarak etiketleyip paylaştığımız açık kaynaklı veri setleri sayesinde yapay zeka projeleri geliştirmek isteyen ekiplerin yüksek kaliteli etiketlenmiş veriye ulaşmalarını sağlıyoruz. Yapay zekanın küresel sorunlarla mücadelede yenilikçi çözümler üretmek için eşsiz bir araç olduğunun farkındayız ve kusursuz veri etiketleme hizmetimiz sayesinde biz de bu sürece destek oluyoruz.
Eğer siz de Co-one’ın sunduğu etiketlenmiş veri setlerine ulaşmak veya veri etiketleme hizmetimizden faydalanmak istiyorsanız bizimle iletişime geçin!
