BBC'nin haberine göre, hava koşullarının hızla kötüleştiği bir dönemde, İtalya’nın Piemonte bölgesindeki dağ arama kurtarma ekipleri zorlu bir bilmecenin içindeydi. Deneyimli bir İtalyan dağcı ve ortopedi cerrahı olan Nicola Ivaldo kaybolmuştu. 66 yaşındaki Ivaldo, pazartesi günü işe gelmeyince durum fark edildi ve alarm verildi.
Ivaldo, Eylül 2024’te bir pazar günü tek başına yola çıkmıştı. Ne yazık ki nereye gittiğine dair ayrıntıları arkadaşlarıyla ya da ailesiyle paylaşmamıştı. Onun nerede olabileceğine dair tek ipucu, kurtarma ekiplerinin Valle Varaita’daki Castello di Pontechianale köyünde park halinde bulduğu arabasıydı. Buradan yola çıkan ekipler, Ivaldo’nun büyük olasılıkla Kottian Alpleri’nin en belirgin iki zirvesinden birine tırmanmaya gittiğini düşündü: 3.841 metre yüksekliğindeki sivri Monviso ya da 3.348 metrelik komşusu Visolotto. Cep telefonundan alınan ve kabaca bu bölgeye işaret eden son sinyal de bu ihtimali destekliyordu.
Ancak bu durum, arama kurtarma ekipleri için taranması gereken devasa bir alan anlamına geliyordu. Her iki dağın geniş ve kayalık yüzeylerinde, farklı yönlerden zirveye ulaşan çok sayıda rota bulunuyor. Piemonte Dağ ve Mağara Kurtarma Servisi Sözcüsü Simone Bobbio’nun anlattığına göre, tüm bölge yüzlerce kilometrelik patika ağıyla örülü.
Ivaldo’nun kaybolduğu gün, mükemmel hava koşulları en popüler rotalara çok sayıda insan çekmişti. Ancak iyi bilinen ve yoğun kullanılan yollarda onu gördüğünü bildiren kimse olmadı. Bu da, iyi eğitimli bir dağcı olan Ivaldo’nun muhtemelen dağların daha uzak ve izole bölümlerine yöneldiğini düşündürdü.
Elliden fazla kurtarma görevlisi, yaklaşık bir hafta boyunca bölgeyi yaya olarak taradı. Bir helikopter de onu havadan görebilme umuduyla defalarca sorti yaptı. Eylül ayının sonlarında kar yağışı başladığında, Ivaldo’yu canlı bulma umudu neredeyse tamamen tükenmişti ve arama çalışmaları durduruldu.
Ancak Temmuz 2025’te, dik dağ oluklarındaki karların büyük ölçüde erimesinin ardından, Ivaldo’nun cansız bedenini bulmak için arama yeniden başlatıldı.
Kayıp dağcıyı bulmak için son çare yapay zeka
Bu kez Piemonte kurtarma servisi ek bir yardım aldı: yapay zeka. Dağ yamaçlarındaki kaya duvarlarına ve çok sayıdaki oluklara yakın uçabilen dronlarla çekilen binlerce fotoğrafı analiz edebilen bir yapay zeka yazılımı kullanıldı. İki dronun görüntüleri toplaması yalnızca beş saat sürdü ve fotoğraflar aynı gün içinde analiz edilerek kurtarma ekiplerinin aramalarını yoğunlaştırabileceği noktalar belirlendi. Ancak kötü hava koşulları, bu alanların daha yakından incelenmesi için dronların yeniden gönderilmesini geciktirdi.
Aramanın yeniden başlamasından üç gün sonra, kayıp doktorun bedeni, yapay zekanın işaret ettiği noktalardan birinde bulundu. Monviso’nun kuzey yüzündeki bir oluğun içinde, yaklaşık 3 bin 150 metre yükseklikte yatıyordu. Cenazesi helikopterle alındı.
Yapay zeka dağcının cesedini kırmızı kaskı sayesinde buldu
Bobbio, “Kilidi açan unsur, yazılım tarafından ilgi noktası olarak işaretlenen kırmızı bir kasktı” ifadelerini kullandı.
Ivaldo için ne yazık ki çok geç olsa da, yapay zeka destekli bu saha denemesi, teknolojinin gelecekte kaybolan kişiler için ne kadar faydalı olabileceğini gösterdi. İlk arama sırasında bu teknolojinin kullanılması mümkün olmamıştı, ancak kurtarma ekipleri, hayatta olma ihtimali bulunan kişileri ararken geleneksel yöntemlerle birlikte kullanılabileceğini umuyor.
Ivaldo’nun bedeninin bulunmasında dronların kullanılması kritik bir rol oynadı. Küçük boyutları ve manevra kabiliyetleri sayesinde zorlu araziyi hızla tarayabildiler, kaya duvarlarına yaklaşabildiler ve helikopterle elde edilmesi mümkün olmayan açılardan görüntüler sağladılar.
Dron pilotları, kış ve ilkbahar boyunca bölgeyi birkaç kez ziyaret ederek dağlık ortamda uçuş pratiği yaptı.
Torino’daki dağ kurtarma istasyonunun şefi ve dron pilotu Saverio Isola, “Önceki görevlerden elde edilen tüm arazi bilgilerini topladık ve Ivaldo’nun ilgisini çekmiş olabilecek tırmanış rotalarını inceledik” dedi.
Bu çalışmalar, öncelikli arama alanlarının belirlenmesini sağladı.
Dronlar 2 bin 600'den fazla yüksek çözünürlüklü fotoğraf çekti
Bir helikopter, iki dron pilotunu dağın yüksek yamaçlarına ve kaya yüzeylerine daha yakın noktalara bıraktı. Dronlar, dağ yamacında 183 hektarlık bir alanı taradı ve 2.600’den fazla yüksek çözünürlüklü fotoğraf çekti.
Isola, “İki yıl öncesine kadar bu fotoğrafların her birini tek tek kendimiz analiz ediyorduk” dedi. Ancak 2023’te İtalyan dağ kurtarma ekipleri, doğal manzaradaki renk ya da doku açısından önemli kopuklukları tespit etmek üzere eğitilmiş bazı mevcut yapay zeka yazılımlarını denemeye başladı. Bu sayede görüntülerin analizi saatler içinde yapılabiliyor.
Yapay zeka, dron pilotlarının çektiği fotoğrafları piksel piksel inceleyerek dağ yamacında olağandışı görünen her şeyi aradı. Yazılım, çok sayıda fotoğraf arasından saatler içinde onlarca potansiyel anomali belirledi.
Ancak bu liste, insan uzmanlığıyla daha da daraltılmak zorundaydı.
Isola sözlerini şöyle sürdürdü:
“Yazılım, bir parça plastik çöp ya da alışılmadık renkte bir kaya gibi şeylere de tepki verebiliyor. Hatta bazı şeyleri hayal edebiliyor, halüsinasyon görebiliyor. Bu yüzden Ivaldo’nun çok yetkin bir dağcı olarak hangi rotayı seçmiş olabileceğini de dikkate alarak seçimleri daralttık”
Sonunda, biri kırmızı bir nesne içeren üç olası nokta belirlendi.
Ertesi sabah dronlar bu noktaları kontrol ettiğinde, fotoğraflardan birindeki kırmızı nesnenin Ivaldo’nun kaskı olduğu anlaşıldı. Bu da kurtarma ekiplerinin, kısmen karla kaplı ve siyah giysiler içindeki doktorun bedenini hızla bulmasını sağladı. Yapay zeka, dron fotoğraflarından birindeki kırmızı noktayı işaretlememiş olsaydı, Ivaldo’nun bedeni muhtemelen hiç bulunamayacaktı.
Bobbio, “Yazılım, fotoğraf çekildiği sırada gölgede olmasına rağmen kaskın kırmızı rengini tespit etmeyi başardı” şeklinde konuştu.
Yapay zeka yıllar önce İtalya'da da benzer şekilde hayat kurtarmıştı
Bu tür yapay zeka teknolojisinin bir arama görevinde başarıyla kullanıldığı ilk vaka da değildi.
2021 yılında, Polonya’daki Wrocław Üniversitesi’nden bir yan şirket tarafından geliştirilen bir yazılım, ülkenin güneydoğusundaki Beskid Niski bölgesinde kaybolan 65 yaşındaki bir adamın kurtarılmasında kritik rol oynadı. Adam Alzheimer hastasıydı ve kaybolmadan bir gün önce felç geçirmişti; bu nedenle zaman hayati önem taşıyordu.
SARUAV adlı yazılım, bölgeye ait 782 hava fotoğrafını analiz etti ve kayıp kişiyi dört saatten biraz fazla bir sürede tespit ederek koordinatlarını Bieszczady Dağ Kurtarma Servisi’ne iletti. Bunun, bu tür otomatik insan tespit sistemlerinin bir kurtarma operasyonunda doğrudan rol aldığı ilk örnek olduğu düşünülüyor.
İki yıl sonra aynı algoritma, Avusturya Alpleri’nde kaybolan başka bir kişinin cansız bedenini bulmak için kullanıldı. Birleşik Krallık’taki Lake District Search and Mountain Rescue Association tarafından geliştirilen ve doğal manzaralarda alışılmadık renkte pikselleri arayan başka bir yazılım da, 2023’te İskoçya Highlands bölgesindeki Glen Etive’de kaybolan bir yürüyüşçünün bedeninin bulunmasına yardımcı oldu.
Yapay zekanın etkisiz kaldığı noktalar da var
Ancak bu teknolojinin arama kurtarma görevlerinde hâlâ birçok sınırlaması var. Ormanlık ve yoğun bitki örtüsüne sahip arazilerde ya da düşük görüş koşullarında dronlar neredeyse işe yaramıyor. Ayrıca hava görüntülerindeki anomalileri tespit eden mevcut yapay zeka yazılımlarının daha fazla ince ayara ihtiyacı var.
Örneğin, AB’de dron kullanmaya 2013’te başlayan ilk ülkelerden biri olan Hırvatistan’daki dağ kurtarma servisinden uzmanlar, bu tür yapay zeka programlarının tipik Hırvat dağ arazilerinde çok fazla yanıltıcı sonuç verdiğini anlattı. Bitki örtüsü ile farklı kaya şekilleriyle dolu karmaşık karst yapısı, yapay zeka algoritmalarını şaşırtıyor.
Sürekli eğitim şart
SARUAV yazılımını geliştiren ekibin lideri ve Wrocław Üniversitesi’nde jeoinformatik uzmanı olan Tomasz Niedzielski’ye göre, bu algoritmaları besleyen makine öğrenimi sistemlerinin farklı arazi türleri ve koşullarda doğruluğunu artırmak için sürekli eğitilmesi gerekiyor.
Niedzielski, insan şeklini çeşitli arazi türleri karşısında görüntülerde ayırt etmenin ek zorlukları olduğunu da vurguladı ve şunları söyledi:
“N SARUAV gibi algoritmalar için en uygun alan, insan yoğunluğunun olmadığı, yanlış pozitif üretme ihtimalinin daha düşük olduğu geniş ve açık vahşi alanlardır”
Etik açıdan zorluklar yaratabilir
İtalyan Ulusal Araştırma Konseyi’ne bağlı Jeo-Hidrolojik Koruma Araştırma Enstitüsü’nde (IRPI) JeoTehlike İzleme Grubu’nun lideri olan ve mühendislik jeolojisi uygulamalarında insansız hava araçları kullanan Daniele Giordan da, kayıp insanları arayan algoritmaların kullanımında etik zorluklar konusunda uyarıyor.
Giordan şu ifadeleri kullandı:
“Bir kez hava görüntüsü topladığınızda, bunları nasıl kullandığınız konusunda bir sorumluluğunuz var. Görüntülerde insan şekillerini tanımlamak hukuki bir sorun olabilir”
Kendisi de bir dağ kurtarma görevlisi olan Giordan, kurtarıcılara daha doğru bilgiler sunacak gelişmiş bir algoritma geliştirmek için Torino Politeknik Üniversitesi’ndeki geomatik ekibiyle birlikte çalışıyor. Bu kapsamda, yapay zekanın görüntülerde tespit ettiği her şüpheli işaret için daha hassas, coğrafi referanslı konum bilgileri sağlanması hedefleniyor. Bu da kontrol sürecini daha verimli hale getirecek.
“Amacımız, arama faaliyetlerinden gelen tüm veri setlerini analiz edebilen ve sahadaki ekiplerle dronları aynı sistem içinde yönetebilen daha kapsamlı bir yazılım geliştirmek” diyen Giordan, sözlerini şöyle sürdürdü:
“Gelecekteki asıl zorluk, bu karmaşık analizleri doğrudan dronların üzerine ve arama kurtarma uçuşu sırasında entegre etmek olacak” Bu, arama devam ederken manzara görüntülerinin gerçek zamanlı analiz edilmesini mümkün kılabilir.
Başka araştırma ekipleri de arama operasyonlarını iyileştirmek için yapay zekayı farklı şekillerde kullanmak üzere kurtarma kuruluşlarıyla çalışıyor.
Örneğin Birleşik Krallık’taki Glasgow Üniversitesi’nden araştırmacılar, kaybolmuş bir kişinin nasıl davranabileceğini simüle eden sanal “ajanlar” oluşturan bir makine öğrenimi sistemi geliştirdi. Bu sistem, insanların açık alanda kaybolduktan sonra gerçek dünyada nasıl davrandıklarına dair anlatımlara dayanan verileri kullanıyor. Amaç, arama ekiplerinin yoğunlaşabileceği olası konumların haritasını çıkarmak. Dron görüntülerinin aksine, bu tür öngörücü yaklaşımlar ormanlık alanlar gibi zorlu arazilerde de kullanılabiliyor.
Araştırmacılara göre, yaralanmalar ya da hava koşulları nedeniyle zamana karşı yarışılan, ancak kaynakları sınırlı olan arama kurtarma servisleri için bu tür algoritmalar giderek daha önemli bir araç haline gelebilir.
