KURUM: Innosa Yazılım Teknolojileri A.Ş.
SEHIR: İzmir
PROJE ADI: AfetNET-AI
PROJE URL: www.innosa.com.tr
PROJE VIDEO URL: https://drive.google.com/file/d/1ruwwypipSbsL4OBUA0ZHk2hTeBb-B4gf/view?usp=sharing
DUZEY: Ar-Ge Merkezi olan Özel Sektör Firmaları
UYGULAMA: Proje Fikir & Tasarım Aşamasındadır.
ALAN: Akıllı Şehirler
PROJE OZET: AfetNET-AI, yerli teknolojilerle geliştirilen, afet sonrası belediye odaklı bir müdahale ve koordinasyon sistemidir. Proje, Türkiye’deki ilçe ve büyükşehir belediyelerinin coğrafi bilgi sistemleri (CBS), adres numaralama, mahalle bazlı veri altyapıları gibi var olan kaynaklarını, drone görüntüleme ve yapay zekâ destekli analizlerle birleştirerek afet sonrası karar destek ve müdahale mekanizmalarını güçlendirmeyi amaçlamaktadır.
Projede, sabit ve döner kanatlı dronelar aracılığıyla afet bölgelerinden yüksek çözünürlüklü görüntü verisi toplanmakta; bu veriler yapay zekâ algoritmaları ile işlenerek yıkım alanları, hareket eden insanlar, yoğunluk bölgeleri, kritik altyapı riskleri ve yaralı tespiti gibi unsurlar belirlenmektedir. Projenin yerli yapay zekâ ortağı, özellikle düşük çözünürlüklü görüntüleri süper çözünürlük (super resolution) yöntemiyle netleştirme alanında geliştirdiği algoritmalarla, yüksekten alınan geniş açılı görüntülerin detay seviyesini artırarak özgün bir katkı sunmaktadır. Bu sayede hem kapsama alanı genişlemekte hem de müdahale hassasiyeti artmaktadır.
Proje çıktıları, sadece yerel yönetimlerin değil, aynı zamanda sivil toplum kuruluşları, gönüllü gruplar, arama kurtarma ekipleri ve diğer belediyeler arasında da veri paylaşımı ve koordinasyon sağlayacak bir afet yönetim platformunda toplanacaktır. Platform, ulusal düzeyde AFAD sistemleri ile, uluslararası düzeyde afet müdahale ağlarıyla entegre edilebilir bir yapıda tasarlanmıştır.
Pilot uygulama olarak, afet riski yüksek, CBS altyapısı olan bir ilçede yürütülecek olan proje; veri toplama, analiz, karar destek haritalarının oluşturulması, senaryo simülasyonlarının gerçekleştirilmesi ve önerilen müdahale rotalarının oluşturulması adımlarını içermektedir. Drone uçuş rotaları, trafik yoğunluğu ve sokak yapısı gibi faktörler dikkate alınarak yapay zekâ ile optimize edilecektir. Pilot olarak da İzmir’de ölçeklemesi kolay ve paydaşlarla çalışılacak geneli yansıtan homojen özelliklerde yapısı olan bir ilçede bölge seçilecektir.
AfetNET-AI, millî yazılım altyapısıyla geliştirilen, yerli CBS sistemleri ve yapay zekâ algoritmalarıyla çalışan, özgün bir afet sonrası müdahale ve yönetim sistemidir. Proje, Türkiye’nin afetlere hazırlık ve dirençli şehirler vizyonuna katkı sunarken; teknoloji ihracat potansiyeliyle de uluslararası düzeyde rekabet gücü taşımaktadır.
PROJE AMAC: AfetNET-AI projesinin temel amacı, Türkiye’nin afet yönetim kapasitesini yerli teknolojilerle güçlendirerek dirençli kentler oluşturmak ve afet sonrası müdahale süreçlerini yüksek doğrulukla hızlandıran karar destek sistemleri geliştirmektir.
Proje; belediyeler ve yerel yönetimlerin halihazırdaki coğrafi bilgi sistemleri (CBS) verilerini, yerli üretim sabit ve döner kanatlı drone teknolojileri ile birleştirerek, afet sonrasında bölgenin durumu hakkında gerçek zamanlı, bütüncül ve derinlemesine analiz yapılmasını mümkün kılar. Bu analizler, ulusal yapay zekâ algoritmaları ile desteklenmekte; proje ortağı tarafından geliştirilen ve küçük görüntüleri süper çözünürlük (super resolution) ile büyütüp detaylandırabilen özgün yapay zekâ modelleri, afet alanından yüksek irtifadan alınan görüntülerin analiz derinliğini çarpıcı biçimde artırmaktadır.
Projenin Özel Hedefleri:
• Türkiye’de afet yönetimi alanında yerel yönetimlerin veri temelli karar alma kapasitelerini artırmak.
• Yerli üretim drone sistemleri ile afet bölgelerinden yüksek çözünürlükte ve geniş kapsamlı görüntü verisi toplanmasını sağlamak.
• Toplanan görüntü verilerini yerli yapay zekâ ile analiz ederek, yıkım bölgelerini, insan hareketlerini, yaralı tespitini, ulaşım engellerini ve kritik altyapı tehditlerini gerçek zamanlı olarak haritalamak.
• Mevcut CBS ve adres kayıt sistemlerini afet sonrası verilerle entegre ederek dijital afet simülasyonları oluşturmak.
• Yerel yönetimler, STK’lar ve kamu kurumları arasında ortak bir veri platformu aracılığıyla afet müdahale koordinasyonunu sağlamak.
• Ulusal ölçekte AFAD ile ve uluslararası düzeyde INSARAG benzeri müdahale ağlarıyla entegre olabilecek açık standartlarda çalışmak.
Bu proje, afet anında sadece tespiti değil; aynı zamanda müdahale ekipleri için yapay zekâ destekli rota optimizasyonu, öncelikli müdahale alanlarının belirlenmesi gibi özelliklerle aktif sahada da karar destek sağlar. Ayrıca projenin, şehirlerin afet öncesi durumunu kayıt altına alarak afet sonrası fark analizlerini mümkün kılması sayesinde önleyici ve hazırlayıcı kent planlaması süreçlerine katkı sunması hedeflenmektedir.
AfetNET-AI, tamamı yerli insan kaynağı ve özgün algoritmalarla geliştirilen, yüksek teknolojili, sivil/askerî kurumlar arasında iş birliğine açık, ulusal ölçekte yaygınlaştırılabilir bir modeldir. Bu yönüyle hem Türkiye’nin akıllı şehircilik ve afet dayanıklılığı vizyonuna katkı sağlar, hem de milli teknoloji hamlesinin afet yönetimi alanındaki stratejik çıktılarından biri olmayı hedefler.
PROJE KAPSAM: AfetNET-AI, Türkiye’deki ilçe belediyeleri özelinde afetlere karşı dirençli kentler oluşturmak amacıyla tasarlanmış, yerli üretim drone sistemleri, ulusal yapay zekâ çözümleri ve mevcut CBS altyapılarının entegrasyonunu sağlayan özgün ve çok paydaşlı bir pilot projedir. Proje, bir ilçe belediyesinde (altyapı uygunluğu doğrultusunda belirlenecek) yürütülecek olup, aşağıdaki bileşenleri kapsamaktadır:
1. Drone ile Veri Toplama
Sabit ve döner kanatlı yerli üretim dronelar kullanılarak pilot ilçede afet öncesi ve sonrası yüksek irtifadan görüntü verileri toplanacaktır. Dikey kalkış yapabilen bu araçlar, şehir içinde esnek operasyon kabiliyeti sunar ve 2-3 saatlik uçuşlarla geniş alan taraması yapabilir.
2. CBS Entegrasyonu ve Geliştirilmesi
Pilot belediyede mevcut CBS altyapısı analiz edilerek, vektörel veri yapısı güncellenecek, katmanlı veri yapısı afet senaryolarına uyarlanacaktır. Adres kayıt sistemi ile bina bazlı veriler eşleştirilerek müdahale öncelikleri belirlenecektir.
3. Yapay Zekâ Destekli Görüntü İşleme
Gelişmiş nesne tespiti (yıkım, yaralı, kalabalık, engel), süper çözünürlük ile görüntü netleştirme ve ambulans/yol durumu analizi gibi işlevlerle sahadaki kritik veriler analiz edilecektir.
AI sistemleri, afet öncesi-sonrası görüntü karşılaştırmaları yapacak ve rotaları optimize ederek müdahale planları oluşturacaktır.
4. Afet Veri Platformu Kurulumu
Toplanan veriler, AFAD, belediyeler, STK’lar ve uluslararası müdahale ekiplerinin erişimine açılmak üzere bir açık platforma aktarılacaktır. Bu sayede çok paydaşlı koordinasyon, anlık bilgi paylaşımı ve veri tabanlı müdahale kararları mümkün olacaktır.
5. Yaygınlaştırılabilir Model Tasarımı
Proje çıktıları doğrultusunda, Türkiye’deki diğer belediyeler için teknik rehber, açık kaynak AI modeli ve standart protokoller hazırlanacaktır. Bu sayede projenin ulusal ölçekte uygulanabilirliği artırılacaktır.
Hedef Kitle ve Kullanıcılar:
• İl ve ilçe belediyeleri
• AFAD ve yerel arama-kurtarma ekipleri
• STK’lar ve gönüllü organizasyonlar
• Ulusal ve uluslararası afet koordinasyon kuruluşları
• Akıllı şehir çözümleri geliştiren teknoloji firmaları
Hizmet Kapasitesi ve Sınırlar:
• Proje ilk etapta 1 ilçe ölçeğinde denenmekte olup, uçuş izinleri ve veri erişim izinleri gibi yasal süreçlere bağlıdır.
• Kullanıcı sayısı: İlk fazda en az 10 yerel yönetim personeli + 2 STK + 1 üniversite + 1 kamu kurumu aktif kullanıcı olarak pilot platformda yer alacaktır.
• Yapay zekâ modülleri, ilerleyen fazlarda diğer görüntü işleme sistemlerine de entegre edilebilecek şekilde açık mimari ile tasarlanacaktır.
Bu kapsam dahilinde AfetNET-AI, sadece bir teknoloji projesi değil, aynı zamanda milli dijital afet dayanıklılığı stratejisinin temel yapı taşlarından biri olmayı hedeflemektedir.
PROJE YERLI: AfetNET-AI, tamamen yerli ve milli kaynaklarla geliştirilmiş bir afet yönetimi ve müdahale destek sistemidir. Projede kullanılan donanım (drone sistemleri), yazılım (yapay zekâ modelleri, CBS entegrasyon modülleri), veri işleme algoritmaları ve platform altyapısı Türkiye merkezli firmalar ve araştırmacılar tarafından geliştirilmiştir.
Projede yer alan drone üreticisi firma ve görüntü işleme çözümleri sunan AI teknoloji ortağı, TÜBİTAK destekli projelerde görev almış, yerli savunma ve akıllı şehir sistemlerinde tecrübeli girişimlerden oluşmaktadır. Projede görev alan tüm şirketler Türk ortaklık yapısına sahiptir; yabancı çalışan veya ortak bulunmamaktadır.
Projeyi özgün kılan temel yönler şunlardır:
• Süper çözünürlük destekli yerli yapay zekâ modeli ile afet görüntülerinin detaylandırılması: Yüksek irtifadan çekilen görüntülerde küçük nesnelerin (yaralılar, çöken yapılar, araçlar vb.) netleştirilmesi için yerli yapay zekâ firmasının geliştirdiği model kullanılmaktadır. Bu teknoloji, afet anında çok daha geniş alanların daha hızlı ve detaylı analiz edilmesine olanak sağlar.
• Yerli dronelar ile veri toplama ve dikey kalkış-iniş kabiliyeti: Şehir içi kullanım için optimize edilmiş, sabit ve dönel kanatlı yerli üretim drone sistemleri ile veri toplama yapılmakta; bu da dışa bağımlılığı azaltmakta ve kritik anlarda operasyon esnekliği sağlamaktadır.
• Yerel CBS altyapılarıyla tam entegrasyon: Proje, ilçe belediyelerinin mevcut CBS altyapıları ile bütünleşik çalışmakta, böylece adres bazlı önceliklendirme, müdahale haritaları ve karar destek sistemleri yerli ihtiyaçlara özel olarak geliştirilmektedir.
• Açık kaynak ve yaygınlaştırılabilir modelleme: Proje kapsamında geliştirilecek algoritmalar ve model önerileri açık kaynak lisansı ile paylaşılacaktır. Bu sayede Türkiye genelinde tüm belediyeler ve afet müdahale kurumları bu modeli uygulayabilecek, kamu yararına kullanım artacaktır.
Proje sonucunda elde edilecek sistemin, AFAD ve belediyeler gibi kamu kurumları tarafından doğrudan kullanılması, ayrıca uluslararası alanda da rekabetçi bir model olarak tanıtılması hedeflenmektedir. Böylece Türkiye’nin afet teknolojilerinde inovatif, bağımsız ve güçlü bir aktör haline gelmesine katkı sağlanacaktır.
PROJE YENILIK: AfetNET-AI, afet yönetimi alanında mevcut ulusal ve uluslararası uygulamalardan farklı olarak, yerel yönetim merkezli, gerçek zamanlı veri temelli ve yapay zekâ destekli karar sistemlerini birleştiren özgün bir yaklaşıma sahiptir. Bu projede sadece teknolojik altyapı değil; aynı zamanda karar alma süreçleri, kurumlar arası koordinasyon ve afet anında bilgi akışı da yeniden yapılandırılmaktadır.
Projeyi yenilikçi kılan başlıca unsurlar:
Yerel Yönetim Odaklı Model
Mevcut afet bilgi sistemleri genellikle merkezi kurumlar (AFAD vb.) üzerinden işlemektedir. AfetNET-AI, Türkiye’deki ilçe belediyelerini afetin yönetiminde aktif rol alacak şekilde konumlandırır. Bu, özellikle ilk 72 saatte müdahale başarısını belirleyecek kritik bir sistemsel dönüşümdür.
Yüksekten alınan düşük çözünürlüklü görüntülerin süper çözünürlükle netleştirilmesi (Super Resolution AI)
Yerli yapay zekâ ortağının uzmanlığıyla geliştirilen bu teknoloji sayesinde, daha yüksek irtifalardan daha geniş alan taraması yapılabilirken, elde edilen görüntüler yapay zekâ ile netleştirilerek yaralılar, çöken yapılar, sıkışıklıklar gibi kritik bilgiler tespit edilebilmektedir. Bu sayede veri toplama hızlanmakta, insan kaynağı ihtiyacı azalmakta ve müdahale optimizasyonu sağlanmaktadır.
Drone rotalarının yapay zekâ ile optimize edilmesi
Drone uçuşları rastgele değil; sistemin tespit ettiği öncelikli alanlara yönlendirilerek tarama alanı en verimli şekilde planlanır. Bu, sadece bir görüntüleme değil; aktif bir karar destek mekanizmasıdır.
Afet öncesi ve sonrası karşılaştırmalı analiz sistemi
Proje, afet öncesi CBS verileri ile afet sonrası anlık drone görüntülerini karşılaştırarak fark haritaları üretmektedir. Böylece hasar tespiti, erişilemeyen sokaklar, yıkım bölgeleri, nüfus yoğunluğu değişimi gibi hayati bilgiler otomatik çıkarılabilir.
Açık veri ve çok paydaşlı platform mimarisi
STK’lar, AFAD, belediyeler, gönüllü organizasyonlar ve uluslararası kurtarma ekipleri aynı platformda güncel verilerle çalışabilecek şekilde entegre edilir. Bu çok katmanlı paylaşım sistemi Türkiye’de bir ilk olma niteliğindedir.
Saha gerçekliğiyle uyumlu, hızlı adapte edilebilir yapay zekâ mimarisi
Proje, sahadan gelen anlık değişken verileri (ışık, hava koşulları, engel durumu vb.) anında işleyebilen esnek yapay zekâ katmanları ile çalışır. Bu sayede sadece teorik bir model değil, pratikte sahada çalışabilir bir sistem kurgulanmaktadır.
AfetNET-AI, sadece afet sonrası müdahaleyi değil, afet öncesi hazırlık, senaryo planlaması ve dirençli şehir inşasını da hedefleyen bütüncül bir projedir. Yenilikçi yapısıyla, hem ulusal sistemlerin güçlendirilmesine hem de global iyi uygulamalara örnek teşkil edecek bir model sunmaktadır.
PROJE YONTEM: Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), drone teknolojileri ve yapay zekâ tabanlı görüntü işleme yaklaşımlarını bütünleştiren çok katmanlı bir metodolojiyle yapılandırılmıştır.
Yöntemsel Yaklaşım
Proje 4 temel evre üzerinden ilerler:
1. CBS Verilerinin Hazırlanması ve Envanter Analizi:
Pilot ilçe belediyesinin mevcut mahalle, yapı, nüfus, sokak ve altyapı CBS verileri toplanarak birleştirilir ve senaryolara uygun risk önceliklendirme haritaları hazırlanır.
2. Drone ile Görüntü Toplama ve Süper Çözünürlük Uygulaması:
Dikey kalkış yapabilen sabit ve döner kanatlı yerli dronelar ile afet öncesi ve afet sonrası görüntüler alınır. Görüntüler, yerli AI partnerin geliştirdiği süper çözünürlük modelleri ile detaylandırılır; küçük objeler (insanlar, araçlar, yaralılar, yıkılan yapılar) yüksek doğrulukla tespit edilir.
3. Yapay Zekâ Destekli Analizler:
o Yoğunluk haritaları, tehlike kümeleri, afetzede dağılım tahmini, acil müdahale alanları gibi çıktıların üretimi.
o Drone uçuş rotalarının otomatik optimize edilmesi.
o Afet öncesi ve sonrası verilerin karşılaştırılmasıyla değişim haritalarının çıkarılması.
o Müdahale önceliğinin bina nüfuslarına, sokak erişimine ve tehlike derecesine göre belirlenmesi.
4. AfetNET Platformu Entegrasyonu ve Paydaşlara Açılım:
Tüm veriler açık mimarili ve yetki temelli erişime sahip AfetNET-AI platformunda birleştirilir. Belediye, AFAD, STK’lar ve uluslararası kurumların farklı seviyelerde veri okuma/yazma hakları ile sistem üzerinde koordineli çalışması sağlanır.
Kullanılan Teknolojiler ve Araçlar
• Drone Teknolojisi: Dikey iniş-kalkış yapabilen, şehir içi kullanım için optimize edilmiş, yüksek çözünürlüklü kamera donanımlı sabit ve döner kanatlı yerli dronelar.
• Yapay Zekâ Modelleri: Görüntü işleme (object detection), süper çözünürlük (super-resolution), semantic segmentation ve rota optimizasyon algoritmaları.
• CBS Sistemleri: Belediye CBS altyapıları ile tam entegre çalışan, adres numaralama, yol ağı, yapı stoğu ve nüfus verileri ile desteklenen yerli CBS modülleri.
• Veri Paylaşım Platformu: Güvenli, açık kaynak tabanlı, yetki kademeli web platformu (AfetNET-AI Portalı).
• Simülasyon Modülü (Opsiyonel): Tatbikat öncesi senaryo simülasyonlarının oluşturulabileceği 3D kent modellemeleri ve olay bazlı görselleştirme sistemleri.
Proje, sahada çalışabilirliği kanıtlanmış teknolojilerin, Türkiye’nin afet yönetiminde stratejik ihtiyaçlarına cevap verecek şekilde yerli ve yenilikçi biçimde entegre edilmesiyle farklılaşmaktadır.
PROJE ETKISI: AfetNET-AI projesi, afet yönetiminde belediyelerin ve yerel kurumların karar alma ve müdahale yetkinliklerini dijitalleşme, yapay zekâ ve görüntü işleme teknolojileriyle güçlendirmeyi hedeflemektedir. Bu yönüyle sadece teknoloji geliştiren değil, toplumsal dayanıklılığı artıran, kurumlar arası koordinasyonu güçlendiren ve ulusal kriz kapasitesini yükselten stratejik bir dönüşüm projesidir.
Toplumsal ve Kurumsal Fayda
• Afetlere Dirençli Kentler: Yerel yönetimlerin afet sonrası hızlı müdahale yetkinliği gelişecek, kritik ilk 72 saatte etkin koordinasyon sağlanacaktır.
• Hayat Kurtaran Karar Destek Mekanizmaları: Afetzedelerin hızlı tespiti, yıkım bölgeleri, sıkışık sokaklar, tehlikeli yapılar gibi alanlara yönlendirilen ekipler sayesinde müdahale süresi ve kurtarma başarısı artacaktır.
• Gönüllü ve STK’ların Entegre Katılımı: Platform, sivil toplum kuruluşlarını ve gönüllüleri de sürece entegre ederek toplum temelli afet yönetimini teşvik eder.
• Veriye Dayalı Karar ve Senaryo Hazırlığı: Afet öncesi senaryolar, risk haritaları ve simülasyonlarla planlama kapasitesi gelişir, kaynaklar daha stratejik kullanılır.
Ekonomik ve Ulusal Katma Değer
• Yerli Teknoloji Ekosisteminin Güçlenmesi: Drone, yapay zekâ ve CBS çözümleriyle çalışan Türk firmalarının geliştirdiği sistemler kullanılmakta, böylece teknoloji ithalatı yerine yerli bilgi birikimi teşvik edilmektedir.
• Veri Ekonomisi ve Açık Platform Altyapısı: Toplanan görüntü, risk ve envanter verilerinin açık mimariyle kurumlarca kullanılması, ulusal veri altyapısının güçlenmesine katkı sağlar.
• Uluslararası Kullanıma Açık Model: Projenin modüler yapısı, benzer afet riskleri taşıyan şehirlerde kullanılabilir. Bu yönüyle ihracat edilebilir yazılım ve sistem modeli sunar.
Sürdürülebilirlik ve Yaygın Etki
• Pilot uygulamadan elde edilen çıktılar, belediyeler arası bilgi paylaşımı ve ortak afet platformlarına entegre edilebilir.
• Eğitim, kapasite geliştirme ve senaryo simülasyonları sayesinde model sürekli güncellenebilir.
• Ulusal planlarla (TAMP, UDSEP vb.) uyumlu tasarlandığı için kurumsal entegrasyon kolaydır.
AfetNET-AI, afet öncesi hazırlık, afet anı müdahale ve afet sonrası iyileştirme süreçlerinin tamamında etkin olan, ölçeklenebilir, sürdürülebilir ve yüksek toplumsal katma değere sahip bir projedir. Hem teknolojik hem de sosyal dayanıklılık boyutlarıyla Türkiye’nin dijital afet yönetim kapasitesine ciddi katkı sunmaktadır.
PROJE BASARISI: AfetNET-AI’nin başarısı; geliştirdiği yapay zekâ destekli afet analiz sisteminin doğruluk oranı, kapsama alanı ve müdahale sürelerine etkisiyle somut şekilde ölçülebilecektir. Proje kapsamında elde edilecek çıktılar, afet öncesi risk haritaları, afet anında anlık durum analizleri ve sonrasında karar vericilere sunulan görselleştirilmiş raporlarla, sayısal olarak değerlendirilebilir hale getirilecektir.
• Başarı Göstergeleri:
o Afet anında karar alma süresinin %30 azalması,
o Görüntü iyileştirme sayesinde analizde kapsanan alanın %50 artması,
o Yapay zekâ modellerinde %80 ve üzeri doğrulukla bina sınıflandırması,
o En az 3 farklı ilçede pilot uygulama.
• Doğrulama Mekanizmaları:
Bu veriler, belediyelerden, AFAD gibi kurumlarla yapılan veri karşılaştırmalarıyla ve gerçek afet simülasyonlarından alınan geribildirimlerle karşılaştırmalı olarak belgelenecektir.
• Sürdürülebilirlik:
AfetNET-AI, modüler yapısıyla her türlü coğrafyada yeniden eğitilebilir yapay zekâ altyapısına sahiptir. Açık mimaride tasarlanan bu platform, belediyeler, kamu kurumları ve özel sektör iş birlikleri ile kolayca adapte edilerek sürdürülebilirliğini sağlar. Ayrıca, proje çıktıları ticari ürünleştirme potansiyeline sahiptir; karar destek panelleri ve AI görüntü analiz hizmetleri ile belediyelere veya kurumlara lisanslanabilir yapıda geliştirilmiştir.
Bu yönüyle proje sadece afetlere hazırlık kapasitesini artırmakla kalmaz, aynı zamanda uzun vadede teknolojik bağımsızlık ve veri egemenliği açısından da ülkemize önemli katkı sunar.
MESAJINIZ:
BEYAN: 175637261291895fe9b4-BEYAN-bilisim-yildizlari-beyan-imzali.pdf