{"id":1918,"date":"2025-09-22T20:37:49","date_gmt":"2025-09-22T17:37:49","guid":{"rendered":"https:\/\/bilisimyildizlari.org.tr\/2025\/?post_type=rara-portfolio&p=1918"},"modified":"2025-09-22T20:37:51","modified_gmt":"2025-09-22T17:37:51","slug":"afetnet-ai","status":"publish","type":"rara-portfolio","link":"https:\/\/bilisimyildizlari.org.tr\/2025\/portfolio\/afetnet-ai","title":{"rendered":"AfetNET-AI"},"content":{"rendered":"\n

KURUM<\/strong>: Innosa Yaz\u0131l\u0131m Teknolojileri A.\u015e.<\/p>\n\n\n\n

SEHIR<\/strong>: \u0130zmir<\/p>\n\n\n\n

PROJE ADI<\/strong>: AfetNET-AI<\/p>\n\n\n\n

PROJE URL<\/strong>: www.innosa.com.tr<\/a><\/p>\n\n\n\n

PROJE VIDEO URL<\/strong>: https:\/\/drive.google.com\/file\/d\/1ruwwypipSbsL4OBUA0ZHk2hTeBb-B4gf\/view?usp=sharing<\/a><\/p>\n\n\n\n

DUZEY<\/strong>: Ar-Ge Merkezi olan \u00d6zel Sekt\u00f6r Firmalar\u0131<\/p>\n\n\n\n

UYGULAMA<\/strong>: Proje Fikir & Tasar\u0131m A\u015famas\u0131ndad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

ALAN<\/strong>: Ak\u0131ll\u0131 \u015eehirler<\/p>\n\n\n\n

PROJE OZET<\/strong>: AfetNET-AI, yerli teknolojilerle geli\u015ftirilen, afet sonras\u0131 belediye odakl\u0131 bir m\u00fcdahale ve koordinasyon sistemidir. Proje, T\u00fcrkiye’deki il\u00e7e ve b\u00fcy\u00fck\u015fehir belediyelerinin co\u011frafi bilgi sistemleri (CBS), adres numaralama, mahalle bazl\u0131 veri altyap\u0131lar\u0131 gibi var olan kaynaklar\u0131n\u0131, drone g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme ve yapay zek\u00e2 destekli analizlerle birle\u015ftirerek afet sonras\u0131 karar destek ve m\u00fcdahale mekanizmalar\u0131n\u0131 g\u00fc\u00e7lendirmeyi ama\u00e7lamaktad\u0131r.
Projede, sabit ve d\u00f6ner kanatl\u0131 dronelar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla afet b\u00f6lgelerinden y\u00fcksek \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fckl\u00fc g\u00f6r\u00fcnt\u00fc verisi toplanmakta; bu veriler yapay zek\u00e2 algoritmalar\u0131 ile i\u015flenerek y\u0131k\u0131m alanlar\u0131, hareket eden insanlar, yo\u011funluk b\u00f6lgeleri, kritik altyap\u0131 riskleri ve yaral\u0131 tespiti gibi unsurlar belirlenmektedir. Projenin yerli yapay zek\u00e2 orta\u011f\u0131, \u00f6zellikle d\u00fc\u015f\u00fck \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fckl\u00fc g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri s\u00fcper \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fck (super resolution) y\u00f6ntemiyle netle\u015ftirme alan\u0131nda geli\u015ftirdi\u011fi algoritmalarla, y\u00fcksekten al\u0131nan geni\u015f a\u00e7\u0131l\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerin detay seviyesini art\u0131rarak \u00f6zg\u00fcn bir katk\u0131 sunmaktad\u0131r. Bu sayede hem kapsama alan\u0131 geni\u015flemekte hem de m\u00fcdahale hassasiyeti artmaktad\u0131r.
Proje \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131, sadece yerel y\u00f6netimlerin de\u011fil, ayn\u0131 zamanda sivil toplum kurulu\u015flar\u0131, g\u00f6n\u00fcll\u00fc gruplar, arama kurtarma ekipleri ve di\u011fer belediyeler aras\u0131nda da veri payla\u015f\u0131m\u0131 ve koordinasyon sa\u011flayacak bir afet y\u00f6netim platformunda toplanacakt\u0131r. Platform, ulusal d\u00fczeyde AFAD sistemleri ile, uluslararas\u0131 d\u00fczeyde afet m\u00fcdahale a\u011flar\u0131yla entegre edilebilir bir yap\u0131da tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r.
Pilot uygulama olarak, afet riski y\u00fcksek, CBS altyap\u0131s\u0131 olan bir il\u00e7ede y\u00fcr\u00fct\u00fclecek olan proje; veri toplama, analiz, karar destek haritalar\u0131n\u0131n olu\u015fturulmas\u0131, senaryo sim\u00fclasyonlar\u0131n\u0131n ger\u00e7ekle\u015ftirilmesi ve \u00f6nerilen m\u00fcdahale rotalar\u0131n\u0131n olu\u015fturulmas\u0131 ad\u0131mlar\u0131n\u0131 i\u00e7ermektedir. Drone u\u00e7u\u015f rotalar\u0131, trafik yo\u011funlu\u011fu ve sokak yap\u0131s\u0131 gibi fakt\u00f6rler dikkate al\u0131narak yapay zek\u00e2 ile optimize edilecektir. Pilot olarak da \u0130zmir\u2019de \u00f6l\u00e7eklemesi kolay ve payda\u015flarla \u00e7al\u0131\u015f\u0131lacak geneli yans\u0131tan homojen \u00f6zelliklerde yap\u0131s\u0131 olan bir il\u00e7ede b\u00f6lge se\u00e7ilecektir.
AfetNET-AI, mill\u00ee yaz\u0131l\u0131m altyap\u0131s\u0131yla geli\u015ftirilen, yerli CBS sistemleri ve yapay zek\u00e2 algoritmalar\u0131yla \u00e7al\u0131\u015fan, \u00f6zg\u00fcn bir afet sonras\u0131 m\u00fcdahale ve y\u00f6netim sistemidir. Proje, T\u00fcrkiye\u2019nin afetlere haz\u0131rl\u0131k ve diren\u00e7li \u015fehirler vizyonuna katk\u0131 sunarken; teknoloji ihracat potansiyeliyle de uluslararas\u0131 d\u00fczeyde rekabet g\u00fcc\u00fc ta\u015f\u0131maktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

PROJE AMAC<\/strong>: AfetNET-AI projesinin temel amac\u0131, T\u00fcrkiye\u2019nin afet y\u00f6netim kapasitesini yerli teknolojilerle g\u00fc\u00e7lendirerek diren\u00e7li kentler olu\u015fturmak ve afet sonras\u0131 m\u00fcdahale s\u00fcre\u00e7lerini y\u00fcksek do\u011frulukla h\u0131zland\u0131ran karar destek sistemleri geli\u015ftirmektir.
Proje; belediyeler ve yerel y\u00f6netimlerin halihaz\u0131rdaki co\u011frafi bilgi sistemleri (CBS) verilerini, yerli \u00fcretim sabit ve d\u00f6ner kanatl\u0131 drone teknolojileri ile birle\u015ftirerek, afet sonras\u0131nda b\u00f6lgenin durumu hakk\u0131nda ger\u00e7ek zamanl\u0131, b\u00fct\u00fcnc\u00fcl ve derinlemesine analiz yap\u0131lmas\u0131n\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lar. Bu analizler, ulusal yapay zek\u00e2 algoritmalar\u0131 ile desteklenmekte; proje orta\u011f\u0131 taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen ve k\u00fc\u00e7\u00fck g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri s\u00fcper \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fck (super resolution) ile b\u00fcy\u00fct\u00fcp detayland\u0131rabilen \u00f6zg\u00fcn yapay zek\u00e2 modelleri, afet alan\u0131ndan y\u00fcksek irtifadan al\u0131nan g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerin analiz derinli\u011fini \u00e7arp\u0131c\u0131 bi\u00e7imde art\u0131rmaktad\u0131r.
Projenin \u00d6zel Hedefleri:
\u2022 T\u00fcrkiye’de afet y\u00f6netimi alan\u0131nda yerel y\u00f6netimlerin veri temelli karar alma kapasitelerini art\u0131rmak.
\u2022 Yerli \u00fcretim drone sistemleri ile afet b\u00f6lgelerinden y\u00fcksek \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fckte ve geni\u015f kapsaml\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fc verisi toplanmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak.
\u2022 Toplanan g\u00f6r\u00fcnt\u00fc verilerini yerli yapay zek\u00e2 ile analiz ederek, y\u0131k\u0131m b\u00f6lgelerini, insan hareketlerini, yaral\u0131 tespitini, ula\u015f\u0131m engellerini ve kritik altyap\u0131 tehditlerini ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak haritalamak.
\u2022 Mevcut CBS ve adres kay\u0131t sistemlerini afet sonras\u0131 verilerle entegre ederek dijital afet sim\u00fclasyonlar\u0131 olu\u015fturmak.
\u2022 Yerel y\u00f6netimler, STK\u2019lar ve kamu kurumlar\u0131 aras\u0131nda ortak bir veri platformu arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla afet m\u00fcdahale koordinasyonunu sa\u011flamak.
\u2022 Ulusal \u00f6l\u00e7ekte AFAD ile ve uluslararas\u0131 d\u00fczeyde INSARAG benzeri m\u00fcdahale a\u011flar\u0131yla entegre olabilecek a\u00e7\u0131k standartlarda \u00e7al\u0131\u015fmak.
Bu proje, afet an\u0131nda sadece tespiti de\u011fil; ayn\u0131 zamanda m\u00fcdahale ekipleri i\u00e7in yapay zek\u00e2 destekli rota optimizasyonu, \u00f6ncelikli m\u00fcdahale alanlar\u0131n\u0131n belirlenmesi gibi \u00f6zelliklerle aktif sahada da karar destek sa\u011flar. Ayr\u0131ca projenin, \u015fehirlerin afet \u00f6ncesi durumunu kay\u0131t alt\u0131na alarak afet sonras\u0131 fark analizlerini m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lmas\u0131 sayesinde \u00f6nleyici ve haz\u0131rlay\u0131c\u0131 kent planlamas\u0131 s\u00fcre\u00e7lerine katk\u0131 sunmas\u0131 hedeflenmektedir.
AfetNET-AI, tamam\u0131 yerli insan kayna\u011f\u0131 ve \u00f6zg\u00fcn algoritmalarla geli\u015ftirilen, y\u00fcksek teknolojili, sivil\/asker\u00ee kurumlar aras\u0131nda i\u015f birli\u011fine a\u00e7\u0131k, ulusal \u00f6l\u00e7ekte yayg\u0131nla\u015ft\u0131r\u0131labilir bir modeldir. Bu y\u00f6n\u00fcyle hem T\u00fcrkiye’nin ak\u0131ll\u0131 \u015fehircilik ve afet dayan\u0131kl\u0131l\u0131\u011f\u0131 vizyonuna katk\u0131 sa\u011flar, hem de milli teknoloji hamlesinin afet y\u00f6netimi alan\u0131ndaki stratejik \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131ndan biri olmay\u0131 hedefler.<\/p>\n\n\n\n

PROJE KAPSAM<\/strong>: AfetNET-AI, T\u00fcrkiye\u2019deki il\u00e7e belediyeleri \u00f6zelinde afetlere kar\u015f\u0131 diren\u00e7li kentler olu\u015fturmak amac\u0131yla tasarlanm\u0131\u015f, yerli \u00fcretim drone sistemleri, ulusal yapay zek\u00e2 \u00e7\u00f6z\u00fcmleri ve mevcut CBS altyap\u0131lar\u0131n\u0131n entegrasyonunu sa\u011flayan \u00f6zg\u00fcn ve \u00e7ok payda\u015fl\u0131 bir pilot projedir. Proje, bir il\u00e7e belediyesinde (altyap\u0131 uygunlu\u011fu do\u011frultusunda belirlenecek) y\u00fcr\u00fct\u00fclecek olup, a\u015fa\u011f\u0131daki bile\u015fenleri kapsamaktad\u0131r:
1. Drone ile Veri Toplama
Sabit ve d\u00f6ner kanatl\u0131 yerli \u00fcretim dronelar kullan\u0131larak pilot il\u00e7ede afet \u00f6ncesi ve sonras\u0131 y\u00fcksek irtifadan g\u00f6r\u00fcnt\u00fc verileri toplanacakt\u0131r. Dikey kalk\u0131\u015f yapabilen bu ara\u00e7lar, \u015fehir i\u00e7inde esnek operasyon kabiliyeti sunar ve 2-3 saatlik u\u00e7u\u015flarla geni\u015f alan taramas\u0131 yapabilir.
2. CBS Entegrasyonu ve Geli\u015ftirilmesi
Pilot belediyede mevcut CBS altyap\u0131s\u0131 analiz edilerek, vekt\u00f6rel veri yap\u0131s\u0131 g\u00fcncellenecek, katmanl\u0131 veri yap\u0131s\u0131 afet senaryolar\u0131na uyarlanacakt\u0131r. Adres kay\u0131t sistemi ile bina bazl\u0131 veriler e\u015fle\u015ftirilerek m\u00fcdahale \u00f6ncelikleri belirlenecektir.
3. Yapay Zek\u00e2 Destekli G\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u0130\u015fleme
Geli\u015fmi\u015f nesne tespiti (y\u0131k\u0131m, yaral\u0131, kalabal\u0131k, engel), s\u00fcper \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fck ile g\u00f6r\u00fcnt\u00fc netle\u015ftirme ve ambulans\/yol durumu analizi gibi i\u015flevlerle sahadaki kritik veriler analiz edilecektir.
AI sistemleri, afet \u00f6ncesi-sonras\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fc kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar\u0131 yapacak ve rotalar\u0131 optimize ederek m\u00fcdahale planlar\u0131 olu\u015fturacakt\u0131r.
4. Afet Veri Platformu Kurulumu
Toplanan veriler, AFAD, belediyeler, STK’lar ve uluslararas\u0131 m\u00fcdahale ekiplerinin eri\u015fimine a\u00e7\u0131lmak \u00fczere bir a\u00e7\u0131k platforma aktar\u0131lacakt\u0131r. Bu sayede \u00e7ok payda\u015fl\u0131 koordinasyon, anl\u0131k bilgi payla\u015f\u0131m\u0131 ve veri tabanl\u0131 m\u00fcdahale kararlar\u0131 m\u00fcmk\u00fcn olacakt\u0131r.
5. Yayg\u0131nla\u015ft\u0131r\u0131labilir Model Tasar\u0131m\u0131
Proje \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 do\u011frultusunda, T\u00fcrkiye\u2019deki di\u011fer belediyeler i\u00e7in teknik rehber, a\u00e7\u0131k kaynak AI modeli ve standart protokoller haz\u0131rlanacakt\u0131r. Bu sayede projenin ulusal \u00f6l\u00e7ekte uygulanabilirli\u011fi art\u0131r\u0131lacakt\u0131r.
Hedef Kitle ve Kullan\u0131c\u0131lar:
\u2022 \u0130l ve il\u00e7e belediyeleri
\u2022 AFAD ve yerel arama-kurtarma ekipleri
\u2022 STK’lar ve g\u00f6n\u00fcll\u00fc organizasyonlar
\u2022 Ulusal ve uluslararas\u0131 afet koordinasyon kurulu\u015flar\u0131
\u2022 Ak\u0131ll\u0131 \u015fehir \u00e7\u00f6z\u00fcmleri geli\u015ftiren teknoloji firmalar\u0131
Hizmet Kapasitesi ve S\u0131n\u0131rlar:
\u2022 Proje ilk etapta 1 il\u00e7e \u00f6l\u00e7e\u011finde denenmekte olup, u\u00e7u\u015f izinleri ve veri eri\u015fim izinleri gibi yasal s\u00fcre\u00e7lere ba\u011fl\u0131d\u0131r.
\u2022 Kullan\u0131c\u0131 say\u0131s\u0131: \u0130lk fazda en az 10 yerel y\u00f6netim personeli + 2 STK + 1 \u00fcniversite + 1 kamu kurumu aktif kullan\u0131c\u0131 olarak pilot platformda yer alacakt\u0131r.
\u2022 Yapay zek\u00e2 mod\u00fclleri, ilerleyen fazlarda di\u011fer g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015fleme sistemlerine de entegre edilebilecek \u015fekilde a\u00e7\u0131k mimari ile tasarlanacakt\u0131r.
Bu kapsam dahilinde AfetNET-AI, sadece bir teknoloji projesi de\u011fil, ayn\u0131 zamanda milli dijital afet dayan\u0131kl\u0131l\u0131\u011f\u0131 stratejisinin temel yap\u0131 ta\u015flar\u0131ndan biri olmay\u0131 hedeflemektedir.<\/p>\n\n\n\n

PROJE YERLI<\/strong>: AfetNET-AI, tamamen yerli ve milli kaynaklarla geli\u015ftirilmi\u015f bir afet y\u00f6netimi ve m\u00fcdahale destek sistemidir. Projede kullan\u0131lan donan\u0131m (drone sistemleri), yaz\u0131l\u0131m (yapay zek\u00e2 modelleri, CBS entegrasyon mod\u00fclleri), veri i\u015fleme algoritmalar\u0131 ve platform altyap\u0131s\u0131 T\u00fcrkiye merkezli firmalar ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar taraf\u0131ndan geli\u015ftirilmi\u015ftir.
Projede yer alan drone \u00fcreticisi firma ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015fleme \u00e7\u00f6z\u00fcmleri sunan AI teknoloji orta\u011f\u0131, T\u00dcB\u0130TAK destekli projelerde g\u00f6rev alm\u0131\u015f, yerli savunma ve ak\u0131ll\u0131 \u015fehir sistemlerinde tecr\u00fcbeli giri\u015fimlerden olu\u015fmaktad\u0131r. Projede g\u00f6rev alan t\u00fcm \u015firketler T\u00fcrk ortakl\u0131k yap\u0131s\u0131na sahiptir; yabanc\u0131 \u00e7al\u0131\u015fan veya ortak bulunmamaktad\u0131r.
Projeyi \u00f6zg\u00fcn k\u0131lan temel y\u00f6nler \u015funlard\u0131r:
\u2022 S\u00fcper \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fck destekli yerli yapay zek\u00e2 modeli ile afet g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerinin detayland\u0131r\u0131lmas\u0131: Y\u00fcksek irtifadan \u00e7ekilen g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerde k\u00fc\u00e7\u00fck nesnelerin (yaral\u0131lar, \u00e7\u00f6ken yap\u0131lar, ara\u00e7lar vb.) netle\u015ftirilmesi i\u00e7in yerli yapay zek\u00e2 firmas\u0131n\u0131n geli\u015ftirdi\u011fi model kullan\u0131lmaktad\u0131r. Bu teknoloji, afet an\u0131nda \u00e7ok daha geni\u015f alanlar\u0131n daha h\u0131zl\u0131 ve detayl\u0131 analiz edilmesine olanak sa\u011flar.
\u2022 Yerli dronelar ile veri toplama ve dikey kalk\u0131\u015f-ini\u015f kabiliyeti: \u015eehir i\u00e7i kullan\u0131m i\u00e7in optimize edilmi\u015f, sabit ve d\u00f6nel kanatl\u0131 yerli \u00fcretim drone sistemleri ile veri toplama yap\u0131lmakta; bu da d\u0131\u015fa ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131 azaltmakta ve kritik anlarda operasyon esnekli\u011fi sa\u011flamaktad\u0131r.
\u2022 Yerel CBS altyap\u0131lar\u0131yla tam entegrasyon: Proje, il\u00e7e belediyelerinin mevcut CBS altyap\u0131lar\u0131 ile b\u00fct\u00fcnle\u015fik \u00e7al\u0131\u015fmakta, b\u00f6ylece adres bazl\u0131 \u00f6nceliklendirme, m\u00fcdahale haritalar\u0131 ve karar destek sistemleri yerli ihtiya\u00e7lara \u00f6zel olarak geli\u015ftirilmektedir.
\u2022 A\u00e7\u0131k kaynak ve yayg\u0131nla\u015ft\u0131r\u0131labilir modelleme: Proje kapsam\u0131nda geli\u015ftirilecek algoritmalar ve model \u00f6nerileri a\u00e7\u0131k kaynak lisans\u0131 ile payla\u015f\u0131lacakt\u0131r. Bu sayede T\u00fcrkiye genelinde t\u00fcm belediyeler ve afet m\u00fcdahale kurumlar\u0131 bu modeli uygulayabilecek, kamu yarar\u0131na kullan\u0131m artacakt\u0131r.
Proje sonucunda elde edilecek sistemin, AFAD ve belediyeler gibi kamu kurumlar\u0131 taraf\u0131ndan do\u011frudan kullan\u0131lmas\u0131, ayr\u0131ca uluslararas\u0131 alanda da rekabet\u00e7i bir model olarak tan\u0131t\u0131lmas\u0131 hedeflenmektedir. B\u00f6ylece T\u00fcrkiye\u2019nin afet teknolojilerinde inovatif, ba\u011f\u0131ms\u0131z ve g\u00fc\u00e7l\u00fc bir akt\u00f6r haline gelmesine katk\u0131 sa\u011flanacakt\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

PROJE YENILIK<\/strong>: AfetNET-AI, afet y\u00f6netimi alan\u0131nda mevcut ulusal ve uluslararas\u0131 uygulamalardan farkl\u0131 olarak, yerel y\u00f6netim merkezli, ger\u00e7ek zamanl\u0131 veri temelli ve yapay zek\u00e2 destekli karar sistemlerini birle\u015ftiren \u00f6zg\u00fcn bir yakla\u015f\u0131ma sahiptir. Bu projede sadece teknolojik altyap\u0131 de\u011fil; ayn\u0131 zamanda karar alma s\u00fcre\u00e7leri, kurumlar aras\u0131 koordinasyon ve afet an\u0131nda bilgi ak\u0131\u015f\u0131 da yeniden yap\u0131land\u0131r\u0131lmaktad\u0131r.
Projeyi yenilik\u00e7i k\u0131lan ba\u015fl\u0131ca unsurlar:
Yerel Y\u00f6netim Odakl\u0131 Model
Mevcut afet bilgi sistemleri genellikle merkezi kurumlar (AFAD vb.) \u00fczerinden i\u015flemektedir. AfetNET-AI, T\u00fcrkiye’deki il\u00e7e belediyelerini afetin y\u00f6netiminde aktif rol alacak \u015fekilde konumland\u0131r\u0131r. Bu, \u00f6zellikle ilk 72 saatte m\u00fcdahale ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131 belirleyecek kritik bir sistemsel d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmd\u00fcr.
Y\u00fcksekten al\u0131nan d\u00fc\u015f\u00fck \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fckl\u00fc g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerin s\u00fcper \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fckle netle\u015ftirilmesi (Super Resolution AI)
Yerli yapay zek\u00e2 orta\u011f\u0131n\u0131n uzmanl\u0131\u011f\u0131yla geli\u015ftirilen bu teknoloji sayesinde, daha y\u00fcksek irtifalardan daha geni\u015f alan taramas\u0131 yap\u0131labilirken, elde edilen g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler yapay zek\u00e2 ile netle\u015ftirilerek yaral\u0131lar, \u00e7\u00f6ken yap\u0131lar, s\u0131k\u0131\u015f\u0131kl\u0131klar gibi kritik bilgiler tespit edilebilmektedir. Bu sayede veri toplama h\u0131zlanmakta, insan kayna\u011f\u0131 ihtiyac\u0131 azalmakta ve m\u00fcdahale optimizasyonu sa\u011flanmaktad\u0131r.
Drone rotalar\u0131n\u0131n yapay zek\u00e2 ile optimize edilmesi
Drone u\u00e7u\u015flar\u0131 rastgele de\u011fil; sistemin tespit etti\u011fi \u00f6ncelikli alanlara y\u00f6nlendirilerek tarama alan\u0131 en verimli \u015fekilde planlan\u0131r. Bu, sadece bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme de\u011fil; aktif bir karar destek mekanizmas\u0131d\u0131r.
Afet \u00f6ncesi ve sonras\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmal\u0131 analiz sistemi
Proje, afet \u00f6ncesi CBS verileri ile afet sonras\u0131 anl\u0131k drone g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerini kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak fark haritalar\u0131 \u00fcretmektedir. B\u00f6ylece hasar tespiti, eri\u015filemeyen sokaklar, y\u0131k\u0131m b\u00f6lgeleri, n\u00fcfus yo\u011funlu\u011fu de\u011fi\u015fimi gibi hayati bilgiler otomatik \u00e7\u0131kar\u0131labilir.
A\u00e7\u0131k veri ve \u00e7ok payda\u015fl\u0131 platform mimarisi
STK\u2019lar, AFAD, belediyeler, g\u00f6n\u00fcll\u00fc organizasyonlar ve uluslararas\u0131 kurtarma ekipleri ayn\u0131 platformda g\u00fcncel verilerle \u00e7al\u0131\u015fabilecek \u015fekilde entegre edilir. Bu \u00e7ok katmanl\u0131 payla\u015f\u0131m sistemi T\u00fcrkiye\u2019de bir ilk olma niteli\u011findedir.
Saha ger\u00e7ekli\u011fiyle uyumlu, h\u0131zl\u0131 adapte edilebilir yapay zek\u00e2 mimarisi
Proje, sahadan gelen anl\u0131k de\u011fi\u015fken verileri (\u0131\u015f\u0131k, hava ko\u015fullar\u0131, engel durumu vb.) an\u0131nda i\u015fleyebilen esnek yapay zek\u00e2 katmanlar\u0131 ile \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bu sayede sadece teorik bir model de\u011fil, pratikte sahada \u00e7al\u0131\u015fabilir bir sistem kurgulanmaktad\u0131r.
AfetNET-AI, sadece afet sonras\u0131 m\u00fcdahaleyi de\u011fil, afet \u00f6ncesi haz\u0131rl\u0131k, senaryo planlamas\u0131 ve diren\u00e7li \u015fehir in\u015fas\u0131n\u0131 da hedefleyen b\u00fct\u00fcnc\u00fcl bir projedir. Yenilik\u00e7i yap\u0131s\u0131yla, hem ulusal sistemlerin g\u00fc\u00e7lendirilmesine hem de global iyi uygulamalara \u00f6rnek te\u015fkil edecek bir model sunmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

PROJE YONTEM<\/strong>: Co\u011frafi Bilgi Sistemleri (CBS), drone teknolojileri ve yapay zek\u00e2 tabanl\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015fleme yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 b\u00fct\u00fcnle\u015ftiren \u00e7ok katmanl\u0131 bir metodolojiyle yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.
Y\u00f6ntemsel Yakla\u015f\u0131m
Proje 4 temel evre \u00fczerinden ilerler:
1. CBS Verilerinin Haz\u0131rlanmas\u0131 ve Envanter Analizi:
Pilot il\u00e7e belediyesinin mevcut mahalle, yap\u0131, n\u00fcfus, sokak ve altyap\u0131 CBS verileri toplanarak birle\u015ftirilir ve senaryolara uygun risk \u00f6nceliklendirme haritalar\u0131 haz\u0131rlan\u0131r.
2. Drone ile G\u00f6r\u00fcnt\u00fc Toplama ve S\u00fcper \u00c7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fck Uygulamas\u0131:
Dikey kalk\u0131\u015f yapabilen sabit ve d\u00f6ner kanatl\u0131 yerli dronelar ile afet \u00f6ncesi ve afet sonras\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler al\u0131n\u0131r. G\u00f6r\u00fcnt\u00fcler, yerli AI partnerin geli\u015ftirdi\u011fi s\u00fcper \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fck modelleri ile detayland\u0131r\u0131l\u0131r; k\u00fc\u00e7\u00fck objeler (insanlar, ara\u00e7lar, yaral\u0131lar, y\u0131k\u0131lan yap\u0131lar) y\u00fcksek do\u011frulukla tespit edilir.
3. Yapay Zek\u00e2 Destekli Analizler:
o Yo\u011funluk haritalar\u0131, tehlike k\u00fcmeleri, afetzede da\u011f\u0131l\u0131m tahmini, acil m\u00fcdahale alanlar\u0131 gibi \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n \u00fcretimi.
o Drone u\u00e7u\u015f rotalar\u0131n\u0131n otomatik optimize edilmesi.
o Afet \u00f6ncesi ve sonras\u0131 verilerin kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131yla de\u011fi\u015fim haritalar\u0131n\u0131n \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131.
o M\u00fcdahale \u00f6nceli\u011finin bina n\u00fcfuslar\u0131na, sokak eri\u015fimine ve tehlike derecesine g\u00f6re belirlenmesi.
4. AfetNET Platformu Entegrasyonu ve Payda\u015flara A\u00e7\u0131l\u0131m:
T\u00fcm veriler a\u00e7\u0131k mimarili ve yetki temelli eri\u015fime sahip AfetNET-AI platformunda birle\u015ftirilir. Belediye, AFAD, STK\u2019lar ve uluslararas\u0131 kurumlar\u0131n farkl\u0131 seviyelerde veri okuma\/yazma haklar\u0131 ile sistem \u00fczerinde koordineli \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 sa\u011flan\u0131r.
Kullan\u0131lan Teknolojiler ve Ara\u00e7lar
\u2022 Drone Teknolojisi: Dikey ini\u015f-kalk\u0131\u015f yapabilen, \u015fehir i\u00e7i kullan\u0131m i\u00e7in optimize edilmi\u015f, y\u00fcksek \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fckl\u00fc kamera donan\u0131ml\u0131 sabit ve d\u00f6ner kanatl\u0131 yerli dronelar.
\u2022 Yapay Zek\u00e2 Modelleri: G\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015fleme (object detection), s\u00fcper \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fck (super-resolution), semantic segmentation ve rota optimizasyon algoritmalar\u0131.
\u2022 CBS Sistemleri: Belediye CBS altyap\u0131lar\u0131 ile tam entegre \u00e7al\u0131\u015fan, adres numaralama, yol a\u011f\u0131, yap\u0131 sto\u011fu ve n\u00fcfus verileri ile desteklenen yerli CBS mod\u00fclleri.
\u2022 Veri Payla\u015f\u0131m Platformu: G\u00fcvenli, a\u00e7\u0131k kaynak tabanl\u0131, yetki kademeli web platformu (AfetNET-AI Portal\u0131).
\u2022 Sim\u00fclasyon Mod\u00fcl\u00fc (Opsiyonel): Tatbikat \u00f6ncesi senaryo sim\u00fclasyonlar\u0131n\u0131n olu\u015fturulabilece\u011fi 3D kent modellemeleri ve olay bazl\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirme sistemleri.
Proje, sahada \u00e7al\u0131\u015fabilirli\u011fi kan\u0131tlanm\u0131\u015f teknolojilerin, T\u00fcrkiye’nin afet y\u00f6netiminde stratejik ihtiya\u00e7lar\u0131na cevap verecek \u015fekilde yerli ve yenilik\u00e7i bi\u00e7imde entegre edilmesiyle farkl\u0131la\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

PROJE ETKISI<\/strong>: AfetNET-AI projesi, afet y\u00f6netiminde belediyelerin ve yerel kurumlar\u0131n karar alma ve m\u00fcdahale yetkinliklerini dijitalle\u015fme, yapay zek\u00e2 ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015fleme teknolojileriyle g\u00fc\u00e7lendirmeyi hedeflemektedir. Bu y\u00f6n\u00fcyle sadece teknoloji geli\u015ftiren de\u011fil, toplumsal dayan\u0131kl\u0131l\u0131\u011f\u0131 art\u0131ran, kurumlar aras\u0131 koordinasyonu g\u00fc\u00e7lendiren ve ulusal kriz kapasitesini y\u00fckselten stratejik bir d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm projesidir.
Toplumsal ve Kurumsal Fayda
\u2022 Afetlere Diren\u00e7li Kentler: Yerel y\u00f6netimlerin afet sonras\u0131 h\u0131zl\u0131 m\u00fcdahale yetkinli\u011fi geli\u015fecek, kritik ilk 72 saatte etkin koordinasyon sa\u011flanacakt\u0131r.
\u2022 Hayat Kurtaran Karar Destek Mekanizmalar\u0131: Afetzedelerin h\u0131zl\u0131 tespiti, y\u0131k\u0131m b\u00f6lgeleri, s\u0131k\u0131\u015f\u0131k sokaklar, tehlikeli yap\u0131lar gibi alanlara y\u00f6nlendirilen ekipler sayesinde m\u00fcdahale s\u00fcresi ve kurtarma ba\u015far\u0131s\u0131 artacakt\u0131r.
\u2022 G\u00f6n\u00fcll\u00fc ve STK\u2019lar\u0131n Entegre Kat\u0131l\u0131m\u0131: Platform, sivil toplum kurulu\u015flar\u0131n\u0131 ve g\u00f6n\u00fcll\u00fcleri de s\u00fcrece entegre ederek toplum temelli afet y\u00f6netimini te\u015fvik eder.
\u2022 Veriye Dayal\u0131 Karar ve Senaryo Haz\u0131rl\u0131\u011f\u0131: Afet \u00f6ncesi senaryolar, risk haritalar\u0131 ve sim\u00fclasyonlarla planlama kapasitesi geli\u015fir, kaynaklar daha stratejik kullan\u0131l\u0131r.
Ekonomik ve Ulusal Katma De\u011fer
\u2022 Yerli Teknoloji Ekosisteminin G\u00fc\u00e7lenmesi: Drone, yapay zek\u00e2 ve CBS \u00e7\u00f6z\u00fcmleriyle \u00e7al\u0131\u015fan T\u00fcrk firmalar\u0131n\u0131n geli\u015ftirdi\u011fi sistemler kullan\u0131lmakta, b\u00f6ylece teknoloji ithalat\u0131 yerine yerli bilgi birikimi te\u015fvik edilmektedir.
\u2022 Veri Ekonomisi ve A\u00e7\u0131k Platform Altyap\u0131s\u0131: Toplanan g\u00f6r\u00fcnt\u00fc, risk ve envanter verilerinin a\u00e7\u0131k mimariyle kurumlarca kullan\u0131lmas\u0131, ulusal veri altyap\u0131s\u0131n\u0131n g\u00fc\u00e7lenmesine katk\u0131 sa\u011flar.
\u2022 Uluslararas\u0131 Kullan\u0131ma A\u00e7\u0131k Model: Projenin mod\u00fcler yap\u0131s\u0131, benzer afet riskleri ta\u015f\u0131yan \u015fehirlerde kullan\u0131labilir. Bu y\u00f6n\u00fcyle ihracat edilebilir yaz\u0131l\u0131m ve sistem modeli sunar.
S\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik ve Yayg\u0131n Etki
\u2022 Pilot uygulamadan elde edilen \u00e7\u0131kt\u0131lar, belediyeler aras\u0131 bilgi payla\u015f\u0131m\u0131 ve ortak afet platformlar\u0131na entegre edilebilir.
\u2022 E\u011fitim, kapasite geli\u015ftirme ve senaryo sim\u00fclasyonlar\u0131 sayesinde model s\u00fcrekli g\u00fcncellenebilir.
\u2022 Ulusal planlarla (TAMP, UDSEP vb.) uyumlu tasarland\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in kurumsal entegrasyon kolayd\u0131r.
AfetNET-AI, afet \u00f6ncesi haz\u0131rl\u0131k, afet an\u0131 m\u00fcdahale ve afet sonras\u0131 iyile\u015ftirme s\u00fcre\u00e7lerinin tamam\u0131nda etkin olan, \u00f6l\u00e7eklenebilir, s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir ve y\u00fcksek toplumsal katma de\u011fere sahip bir projedir. Hem teknolojik hem de sosyal dayan\u0131kl\u0131l\u0131k boyutlar\u0131yla T\u00fcrkiye\u2019nin dijital afet y\u00f6netim kapasitesine ciddi katk\u0131 sunmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

PROJE BASARISI<\/strong>: AfetNET-AI\u2019nin ba\u015far\u0131s\u0131; geli\u015ftirdi\u011fi yapay zek\u00e2 destekli afet analiz sisteminin do\u011fruluk oran\u0131, kapsama alan\u0131 ve m\u00fcdahale s\u00fcrelerine etkisiyle somut \u015fekilde \u00f6l\u00e7\u00fclebilecektir. Proje kapsam\u0131nda elde edilecek \u00e7\u0131kt\u0131lar, afet \u00f6ncesi risk haritalar\u0131, afet an\u0131nda anl\u0131k durum analizleri ve sonras\u0131nda karar vericilere sunulan g\u00f6rselle\u015ftirilmi\u015f raporlarla, say\u0131sal olarak de\u011ferlendirilebilir hale getirilecektir.
\u2022 Ba\u015far\u0131 G\u00f6stergeleri:
o Afet an\u0131nda karar alma s\u00fcresinin %30 azalmas\u0131,
o G\u00f6r\u00fcnt\u00fc iyile\u015ftirme sayesinde analizde kapsanan alan\u0131n %50 artmas\u0131,
o Yapay zek\u00e2 modellerinde %80 ve \u00fczeri do\u011frulukla bina s\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131,
o En az 3 farkl\u0131 il\u00e7ede pilot uygulama.
\u2022 Do\u011frulama Mekanizmalar\u0131:
Bu veriler, belediyelerden, AFAD gibi kurumlarla yap\u0131lan veri kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar\u0131yla ve ger\u00e7ek afet sim\u00fclasyonlar\u0131ndan al\u0131nan geribildirimlerle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmal\u0131 olarak belgelenecektir.
\u2022 S\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik:
AfetNET-AI, mod\u00fcler yap\u0131s\u0131yla her t\u00fcrl\u00fc co\u011frafyada yeniden e\u011fitilebilir yapay zek\u00e2 altyap\u0131s\u0131na sahiptir. A\u00e7\u0131k mimaride tasarlanan bu platform, belediyeler, kamu kurumlar\u0131 ve \u00f6zel sekt\u00f6r i\u015f birlikleri ile kolayca adapte edilerek s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirli\u011fini sa\u011flar. Ayr\u0131ca, proje \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 ticari \u00fcr\u00fcnle\u015ftirme potansiyeline sahiptir; karar destek panelleri ve AI g\u00f6r\u00fcnt\u00fc analiz hizmetleri ile belediyelere veya kurumlara lisanslanabilir yap\u0131da geli\u015ftirilmi\u015ftir.
Bu y\u00f6n\u00fcyle proje sadece afetlere haz\u0131rl\u0131k kapasitesini art\u0131rmakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda uzun vadede teknolojik ba\u011f\u0131ms\u0131zl\u0131k ve veri egemenli\u011fi a\u00e7\u0131s\u0131ndan da \u00fclkemize \u00f6nemli katk\u0131 sunar.<\/p>\n\n\n\n

MESAJINIZ<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

FATURA<\/strong>: <\/a><\/p>\n\n\n\n

TESCIL<\/strong>: <\/a><\/p>\n\n\n\n

PATENT<\/strong>: <\/a><\/p>\n\n\n\n

BELGE<\/strong>: <\/a><\/p>\n\n\n\n

BEYAN<\/strong>: 175637261291895fe9b4-BEYAN-bilisim-yildizlari-beyan-imzali.pdf<\/a><\/p>\n\n\n\n

\n

<\/p>

    <\/ul><\/div>\n
    \n
    \n<\/fieldset>\n

    Proje De\u011ferlendirme Formu\n<\/h3>\n