Deniz Yatağındaki Plastik Atıkların Tespitinde Yapay Zeka Kullanılacak

Japonya'daki Deniz-Yer Bilimleri ve Teknolojileri Ajansı bünyesinde görev yapan araştırmacılar, deniz yatağındaki plastik atıkların daha hızlı ve doğru şekilde belirlenmesini sağlayacak yapay zeka destekli bir sistem geliştirdi. “DeepLitterAI” adı verilen sistemin, geniş kapsamlı deniz tabanı görüntülerinin analizinde kullanılması planlanıyor.

12 Bin Fotoğraftan Oluşan Veri Seti Hazırlandı

Araştırmacılar, sistemi eğitmek amacıyla 1983-2025 yılları arasında Japonya'daki deniz yatağından çekilen yaklaşık 12 bin fotoğraftan yararlandı. Veri setinde farklı boyutlardaki çöplerin yanı sıra kaya gibi atık olmayan nesnelerin görüntüleri de yer aldı.

Yapay zekanın doğal nesneleri plastik atık olarak değerlendirmesinin önüne geçmek için eğitim sürecinde görüntüleri bulanıklaştırma gibi çeşitli yöntemler uygulandı.

İnsanlardan İki Kat Daha Hızlı Analiz Yapıyor

Yapılan çalışmalarda DeepLitterAI'ın veri işleme hızının insanlara kıyasla yaklaşık iki kat daha yüksek olduğu belirlendi. Sistem, deniz yatağındaki plastik atıkların eş zamanlı olarak takip edilmesine imkan sağlayacak.

Gerçek deniz tabanı görüntüleri üzerinde gerçekleştirilen testlerde yapay zeka, görüntünün yüzde 5 ila 10'luk bölümünü kaplayan küçük atıkların türünü ve miktarını belirleyebildi.

Büyük Plastik Atıkların Yüzde 80'ini Tespit Etti

Sistem, plastik şişe ve polietilen torba gibi daha büyük atık parçalarının yaklaşık yüzde 80'ini doğru şekilde tespit etti. Uzmanların yaptığı görsel incelemelerle karşılaştırıldığında DeepLitterAI'ın hata oranının yaklaşık yüzde 10 seviyesinde kaldığı görüldü.

Araştırmacılar ayrıca insanların yaklaşık bir ayda tamamlayabileceği analizlerin sistem tarafından birkaç gün içerisinde gerçekleştirilebildiğini belirledi.

Atıkların Yoğun Olduğu Bölgeler Hızla Belirlenecek

Biyolojik oşinograf Nakajima Ryota, geliştirilen sistem sayesinde yüksek miktarda atığın biriktiği bölgelerin kısa sürede tespit edilebileceğini belirtti. Elde edilen verilerin, deniz kirliliğine karşı alınacak önlemlerin uygulanmasında kullanılabileceği ifade edildi.

Araştırmanın sonuçları, bilimsel yayınlardan “Environmental Pollution” dergisinde yayımlandı.