Bir uydu hem rayları hem de sınır kuyruğunu izliyor: ulaşımın hizmetinde uzay + test

İçindekiler

• Baskı altındaki ulaşım
• Dünya gözleminin kullanılmayan potansiyeli
• İki fikir, iki ulaşım türü
• Raylar fazla ısındığında
• Tek başına tahmin yerine uydu ve algoritma
• Sınırdaki kuyruk yukarıdan görününce
• Yeşil bir bonus ve veri ihtiyacı
• Akılda kalması gerekenler
• Beş soru: veri dünyasında nasıl bir yolcusun? (test)

⇑Baskı altındaki ulaşım

Avrupa’nın kara ulaşım ağı aynı anda birçok sorunla boğuşuyor. Trafik yoğunlaşıyor, tüm sistem karmaşıklaşıyor ve çevre üzerindeki etkisi büyüyor. Bu, karayolu ve demiryolu işletmecileri için ciddi bir zorluk. AB tarafından finanse edilen SPATRA projesi yörüngeden gelen bir yanıt sunuyor: yapay zekâyla güçlendirilmiş uydu verileri.

Ekibin hedefi iddialı ama somuttu. Kara ulaşım ağları daha güvenli, daha verimli ve çevreye daha duyarlı hâle gelmeli; bunu mümkün kılacak araç ise zaten başımızın üstünde dönen veriler.

⇑Dünya gözleminin kullanılmayan potansiyeli

Dünya gözlem verileri uzun zamandır tarım ve afet yönetimi gibi sektörlere kritik bilgiler sağlıyor. Yine de bu teknolojinin tüm potansiyelinin kullanılmadan kaldığı pek çok alan var. SPATRA ekibi böyle iki sektör belirledi: karayolu ve demiryolu taşımacılığı. Onlara göre uydu destekli uygulamalar orada çok daha fazla fayda sağlayabilir.

Proje koordinatörü, Almanya’daki OHB Digital Services’ten Danijela Ristic-Durrant, belirli bir düşünce alışkanlığına dikkat çekiyor. “Kara ulaşımında uydu verilerinin kullanılmasından söz ettiğimizde, EGNSS gibi küresel uydu navigasyon sistemlerini kullanan uygulamaları düşünme eğilimindeyiz” diyor araştırmacı.

Oysa uzaydan gelen bir başka bilgi kaynağı gölgede kalıyor. “Dünya gözlem verileri, örneğin herkesin erişebildiği Copernicus Sentinel verileri, pek kullanılmıyor. Bu projede, bu tür verilerin fayda sağlayabileceği durumları göstermek istedik” diye açıklıyor Ristic-Durrant. “Herkesin erişebildiği” ifadesi burada önemli: bunlar, kullanım fikri olan herkesin uzanabileceği kaynaklar.

⇑İki fikir, iki ulaşım türü

Ekip biri demiryolu, biri karayolu için olmak üzere iki kullanım senaryosu önerdi ve geliştirdi. İkisi de aynı kalıbı izliyor: uydu verileri yapay zekâyla güçlendirilmiş modellere giriyor, bu modeller de insanların daha iyi karar vermesine yardımcı olan bilgiler üretiyor.

• demiryolu: sıcaklığın raylar üzerindeki etkisinin izlenmesi ve tahmin edilmesi,
• karayolu: Sırbistan’daki Batrovci sınır kapısında yoğunluğun takibi,
• otopark: sınır yakınında kaç park yerinin dolu olduğunun değerlendirilmesi,
• ortak zemin: Copernicus verileri, uydu navigasyonu ve makine öğrenmesi.

⇑Raylar fazla ısındığında

İlk kullanım senaryosu, sıcaklığın demiryolu ağlarını nasıl etkilediğine odaklandı. Altyapı yöneticileri bugün ağırlıklı olarak tahminlere göre hareket ediyor. “Altyapı yöneticileri, rayların fazla ısınıp ısınmayacağını öngörmek için çoğu zaman hava tahminlerini kullanıyor” diye açıklıyor Ristic-Durrant.

Risk yüksek olduğunda makinistlere düşük hız talimatı denen emirler veriliyor ya da trafik tamamen durduruluyor. Koordinatörün vurguladığı gibi, bu durum demiryolu işleyişinde ciddi aksamalara yol açabiliyor.

⇑Tek başına tahmin yerine uydu ve algoritma

SPATRA ekibi, Copernicus’un termal uydu verilerini makine öğrenmesiyle birleştiren bir sistem geliştirdi. Algoritmalar verilerin çözünürlüğünü artırmak için kullanılıyor; böylece ray sıcaklığı izlenebiliyor ve rayların burkulma, yani hattın deformasyonu riski tahmin edilebiliyor.

Çözüm, Sırbistan’da sahada denendi. Testler, sistemin altyapı yöneticilerine tüm ağdaki ray sıcaklığı dalgalanmalarını sürekli izleme imkânı verebileceğini gösterdi. Sonuç olarak hat deformasyonu riskleri daha erken belirlenebiliyor; bu da güvenli ve verimli demiryolu hizmetlerini destekliyor.

⇑Sınırdaki kuyruk yukarıdan görününce

İkinci kullanım senaryosu ekibi karayoluna, özellikle de Sırbistan’ın Batrovci sınır kapısına götürdü. Amaç, yoğunluğu hedef almak ve otopark olanaklarını optimize etmekti. “Fikir şuydu: lojistik yöneticileri uydu verilerini sınırlardaki yoğunluk düzeylerini izlemek ve park yeri doluluğunu değerlendirmek için kullanabilirdi” diyor Ristic-Durrant.

Bu uygulamada birkaç teknoloji bir araya geldi. Proje, Avrupa Küresel Uydu Navigasyon Sistemi’nin ve Copernicus uydu sistemlerinin imkânlarından, dron tabanlı görüntüleme ve yapay zekâyla birlikte yararlandı. Sonuç? Lojistik yöneticileri yolculukları daha verimli planlayabildi ve varış zamanlarını daha doğru tahmin edebildi.

⇑Yeşil bir bonus ve veri ihtiyacı

SPATRA, Dünya gözlem verilerinin akıcı ve güvenli ulaşım sağlamak için yapay zekâyla güçlendirilmiş modellerde nasıl uygulanabileceğini gösterdi. Daha iyi karayolu trafik yönetiminin ve demiryolu altyapısının daha hassas izlenmesinin çevresel bir yanı da var: daha verimli kara ulaşım ağları aynı zamanda çevreye daha duyarlı.

Koordinatör sonuçları ölçülü biçimde değerlendiriyor. “Bu uygulamaların teknoloji hazırlık düzeyini artırmayı başardık” diyor Ristic-Durrant. Hemen ardından işin bitmediğini de ekliyor: “Yapay zekâ modelleri kullanan her sistemde olduğu gibi, şimdi modelleri eğitmek için daha fazla veri toplamamız gerekiyor.” Daha fazla iyileştirme ve saha testinin, teknolojiyi pazara hazır olma düzeyine yaklaştırması ve uydu tabanlı kara ulaşım çözümlerine yönelik yeni yatırımları teşvik etmesi amaçlanıyor.

⇑Akılda kalması gerekenler

SPATRA projesi, uyduların yalnızca navigasyondan ibaret olmadığını hatırlatıyor. Herkesin erişebildiği Copernicus Sentinel verileri, makine öğrenmesiyle birleştirilince tüm ağdaki ray sıcaklıklarını izlemeyi ve hat deformasyonu riskini daha erken fark etmeyi mümkün kıldı; Batrovci sınırında ise yoğunluğun ve otopark doluluğunun değerlendirilmesine yardımcı oldu. Bilgisayar bilimleri, jeoinformatik ya da lojistik öğrencileri için bu net bir işaret: yörüngeden gelen veriler fikirleri bekliyor, yapay zekâ ise daha iyi çalışmak için bunlardan giderek daha fazlasına ihtiyaç duyuyor.

⇑Beş soru: veri dünyasında nasıl bir yolcusun? (test)