Bilim insanları, okyanuslarda ve nehirlerdeki değişimleri her zamankinden daha hızlı tespit edebilmek için milyonlarca görüntüyü ve sensör okumasını analiz etmesi adına yapay zekadan yararlanıyor.
Tom Cassauwers'in haberi
Paris'teki Sorbonne Üniversitesi'nde bir bilim insanı olan Jean-Olivier Irisson'a, neden hayatını denizdeki mikroskobik canlıları incelemeye adadığı sorulduğunda verdiği cevap oldukça basitti: "Çünkü çok güzeller."
Planktonları düşündüğümüzde aklımıza ilk gelen şey güzellik olmayabilir. Suda sürüklenen ve olağanüstü çeşitlilikte şekil ile boyuta sahip bu canlılar...
Ancak Irisson'ın ekibinin çektiği görüntüler bambaşka bir hikaye anlatıyor. Çarpıcı mavi ve turuncu tonların yanı sıra siyah beyaz olarak sunulan bu kareler, alışılmadık ve tuhaf bir şekilde güzel bir dünyayı gözler önüne seriyor.
Irisson, özellikle sıra dışı bir örneği işaret ederek, "Bu canlı, Yaratık (Alien) film serisindeki yaratığın kafası için model olarak kullanıldı" dedi.
Planktonlar sadece bakması büyüleyici canlılar değil. Aynı zamanda deniz ekosistemlerinin temelini oluşturuyor ve atmosferden karbondioksitin uzaklaştırılmasına yardımcı olarak Dünya'nın iklimini düzenlemede kritik bir rol oynuyor.
Irisson, "Dünyadaki fotosentezin yarısı planktonlar tarafından yapılıyor. Ayrıca denizdeki besin zincirinin de temelini oluşturuyorlar. Onlar olmasaydı, balık da olmazdı" diye konuştu.
Yine de planktonları incelemek son derece zahmetli bir iş. Araştırmacılar su numuneleri topluyor ve bunları mikroskop altında inceliyor. Numuneler, hepsi tek tek tanımlanması ve sınıflandırılması gereken devasa sayıda canlı barındırabiliyor. Bu işlem manuel olarak yapıldığında yavaş ve zorlu bir hal alıyor.
İşte burada yapay zeka devreye girerek süreci hızlandırıyor.
Irisson, "Görüntüleri yakalamak ve işlemek, her bir canlıyı tek tek tanımlamak için zaten yazılımlar kullanıyoruz. Tek bir veri setinde, bu bireysel canlılara ait 2,2 milyon görüntümüz var. Bunları manuel olarak sınıflandırmak imkansız. Ancak yapay zeka ile bunu çok hızlı bir şekilde yapabiliyoruz. Bu durum, araştırmamızda yeni kapılar açıyor" ifadelerini kullandı.
Irisson bu sorunla karşı karşıya kalan tek isim değil. Su altı kameraları ve çevresel sensörler sayesinde okyanusların, nehirlerin ve göllerin modern izleme sistemleri artık araştırmacıların elle analiz edebileceğinin çok ötesinde bir veri üretiyor.
Bu bilgi selini anlamlı bir hale getirmek, 11 Avrupa ülkesinden su bilimi uzmanları ile dijital teknoloji uzmanlarını bir araya getiren AB destekli bir araştırma işbirliği olan iMagine projesinin hedefiydi.
2022 ile 2025 yılları arasında yürütülen proje, araştırmacıların büyük hacimli sucul verileri daha hızlı ve çok daha geniş bir ölçekte işlemesine ve analiz etmesine yardımcı olacak yapay zeka araçları geliştirdi.
Çabayı koordine eden isim, Avrupa'daki araştırmacıları hesaplama, veri ve diğer dijital hizmetlerle buluşturan kâr amacı gütmeyen bir kuruluş olan EGI Foundation'da araştırma bilişimi ve dijital altyapı uzmanı olan Gergely Sipos'tu.
Sipos, "Mesele, insanların gıda, iklim, turizm ve içme suyu için bağımlı olduğu okyanusların, nehirlerin ve göllerin sağlığı ile ilgili" dedi. "Daha hızlı ve daha ucuz izleme; plankton azalması, çöp birikmesi, petrol sızıntıları ve mercan bozulması gibi sorunların daha erken tespit edilmesini ve bunlara karşı harekete geçilmesini sağlıyor."
Peki tüm bunlar gerçekten yapay zeka gerektiriyor mu? Teknoloji etrafındaki heyecan çok yüksek olduğu için, yetenekleri bazen olduğundan fazla abartılabiliyor. Ancak Irisson için kendi araştırma alanındaki avantajlar çok net.
"Yapay zekamız olmasaydı, birinin numunenin önünde oturup her şeyi sayması gerekirdi" diyen Irisson, "Eskiden aylar, hatta yıllar süren işler artık birkaç gün veya hafta alıyor" şeklinde konuştu.
Yapay zeka ayrıca araştırmacıların, daha önce tam olarak analiz etmesi çok zaman alıcı olduğu için kullanılamayan devasa veri depolarından yararlanmasına da olanak tanıyor.
Sipos, "Bazı su altı sensörleri yıllardır, hatta on yıllardır okyanusumuzda neler olup bittiğini gözlemliyor. Milyonlarca veri noktası ve görüntü birikiyor. Yapay zeka olmadan, tüm bu bilgileri verimli bir şekilde analiz etmek imkansız olurdu. Yapay zeka yeni araştırma türlerinin önünü açıyor" ifadelerini kullandı.
Dahil olan 11 ülke genelinde araştırmacılar, çok farklı sucul zorlukların üstesinden gelmek için aynı temel yaklaşımı kullandı. Örneğin Avusturya'da, geliştirilen yapay zeka yazılımı göllerde ve nehirlerde yüzen çöpleri tespit etmek için kullanıldı.
Sipos, "Bu sayede kirliliğin boyutunu ve su yollarımızda ne tür çöpler olduğunu tanıyabiliyoruz. Bu durum, hükümetlerin temizlik operasyonlarını organize etmesine yardımcı olacak" dedi.
Başka yerlerde ise araştırmacılar, çeşitli Avrupa lokasyonlarına yerleştirilen su altı kameralarıyla çalıştı. Yapay zeka burada yılların görüntülerini tarayarak balıkları tanımlıyor ve türleri birbirinden ayırt ediyor.
Sipos, "Türlerdeki değişimleri takip eden istatistiksel bir analiz oluşturabiliyoruz. Bu sayede ekosistemlerin nasıl değiştiğini ve iklim değişikliği gibi unsurların etkisini görebiliyoruz. Ayrıca toparlanma çabalarını incelememize de yardımcı oluyor. Örneğin yapay resiflerin yaratılmasının biyoçeşitliliği nasıl etkilediğini takip edebiliyoruz" diye konuştu.
iMagine projesi 2025'te sona ermiş olsa da, araştırmacılar tarafından geliştirilen araçlar ve veriler, diğer bilim insanlarının kullanımına ve kendi çalışmalarına uyarlamalarına açık hale getirildi.
Bu, yapay zeka modellerini balık türlerinden yüzen çöplere kadar her şeyi tanıması için eğitmekte kullanılan veri setlerini de kapsıyor. Bunların erişime açılması, diğer araştırmacıların sıfırdan başlamak yerine halihazırda öğrenilmiş olanların üzerine inşa edebilmesi anlamına geliyor.
Sipos, "Herkes bizim çalışmalarımıza erişebilir. Bilim insanlarını desteklemeye devam ediyoruz. Eğitim materyalleri sunuyoruz ve gerekirse görüntülü aramalara bile katılıyoruz" dedi.
Bu tür paylaşımlı erişim, Avrupa'nın araştırma altyapılarının arkasındaki temel fikir: Her araştırma ekibinin sıfırdan pahalı uzman kaynaklar geliştirmek zorunda kalması yerine, bilim insanları Avrupa genelinde geliştirilen ve paylaşılan gelişmiş araçlardan, verilerden ve uzmanlıklardan yararlanabiliyor.
Su ekosistemlerini daha hızlı ve çok daha geniş bir ölçekte izlemek, okyanusların ve su yollarının sağlığını restore etmeye yönelik daha geniş Avrupa çapındaki çabaları da destekleyebilir.
Bunun bir örneği, 2030 yılına kadar deniz ve tatlı su ekosistemlerini korumayı, kirliliği azaltmayı ve sürdürülebilir bir mavi ekonomiyi desteklemeyi amaçlayan AB Misyonu: Okyanuslarımızı ve Sularımızı Restore Edelim (EU Mission: Restore our Ocean and Waters) girişimidir. Daha iyi izleme, aynı zamanda Avrupa Okyanusunun Dijital İkizi (European Digital Twin of the Ocean) de dahil olmak üzere Avrupa'nın okyanusa dair büyüyen dijital haritasına da veri sağlayacak. Bu, araştırmacıların ve politika yapıcıların çevresel değişiklikleri daha hızlı anlamasına ve bunlara yanıt vermesine yardımcı olacak.
Haziran 2026'da başlatılan yeni AB OceanEye girişimi, uydulardan, su altı sensörlerinden ve bilimsel araştırmalardan elde edilen verileri birleştirerek Avrupa'nın denizleri, nehirleri ve gölleri için çok daha net, gerçek zamanlı bir tablo oluşturmayı hedefliyor. iMagine aracılığıyla geliştirilenler gibi yapay zeka araçları, büyüyen bu görüntü ve gözlem akışını pratik bilgilere dönüştürmeye yardımcı olabilir.
Irisson'a göre yapay zeka, su bilimcilerin bu işi yapma şeklini şimdiden değiştiriyor. Araştırmacılar, daha önce analiz edilmesi aylar veya yıllar alacak bilgilere erişim kazandıkça, halihazırda toplanan verilere yeni sorular sorulabiliyor.
Irisson, "Yapay zekayı verileri sadece işlemek için değil, aynı zamanda analiz etmek için kullanan ilk makaleler yakın zamanda yayımlandı. Yapay zeka, köklü istatistiksel analizlerin yerini almaya başlıyor. Bilimin bu yeni çalışma biçimine adapte olması gerekiyor" dedi.
Bu makale ilk olarak AB Araştırma ve İnovasyon Dergisi Horizon'da yayımlanmıştır.
