Page 45 - PDO18

üretimi alanında olgunlaşmamıştır ve yeni yaklaşımlar geliştirilmesi gerekmektedir. Ayrıca kamusal ve
akademik gereksinimler göstermektedir ki afet ve arazi yönetimi alanında basit arayüzlü, amaca özel,
ücretsiz, uzman olan veya olmayan tüm kullanıcıları kapsayan ve en önemlisi hiçbir kurulum ve yük-
leme gerektirmeden web ortamında tam otomatik çalışabilen uygulamaların varlığı önemli bir ihtiyaç
olarak karşımıza çıkmaktadır.
“Deep-AutoML: Heyelan Duyarlılık Haritası Üretiminde Basitleştirilmiş Web Tabanlı Arayüz Üzerinde
Yenilikçi Derin Katmanlı Uçtan-Uca Otomatik Makine Öğrenme (AutoML) İşlem Hatlarının Geliştiril-
mesi” adlı projemizde heyelan afetinin planlama ve yönetim safhalarında gerekli olan HDH üretimi
için Web-tabanlı Derin Katmanlı Uçtan-Uca Otomatik Makine Öğrenme (Deep-AutoML) işlem hatla-
rını içeren bir platform geliştirilmesi hedeflenmektedir. Geliştirilecek platform bir bulut bilişim servisi
örneği olan Servis olarak Yazılım (SaaS) hizmetidir ve bu servisten faydalanan kullanıcılar kurulum
yapmadan internete bağlı herhangi bir platform üzerinden uygulamalara erişebilecektir. Geliştirile-
cek platformun test edilmesinde Bolu ili çalışma bölgesi olarak değerlendirilecektir. Geliştirecek siste-
min yenilikçi yapısı, kapsamlı özellikleri ve alttan üste her seviyedeki ilgililere hitap etmesi sebebiyle
afet değerlendirme çalışmaları kapsamında dünya çapında özgün bir platformun ortaya konulması
hedeflenmektedir. Böylece afet ve arazi yönetimi alanında ülkemiz ve dünya literatüründe örneğine
rastlanmayan bu çalışma ile ekonomiye ve eğitime katkı sağlayan, çözüme dayalı, güncel ve özgün bir
platformun geliştirilmesi sağlanacaktır. Projemizin toplam bütçesi 1.235.690 TL olup 24 ay sürecek-
tir. Proje de Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi’nden Doç. Dr. Selçuk Demir araştırmacı, Karabük
Üniversitesi’nden Prof. Dr. İsmail Rakıp KARAŞ ve Karadeniz Teknik Üniversitesi’nde Prof. Dr. Aykut
AKGÜN hocalarımız ise danışman olarak yer almaktadır. Ayrıca hali hazırda Bolu Abant İzzet Baysal
Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünde Lisans öğrenimini yapmakta olan iki öğrencimiz bur-
siyer olarak görev yapmakta olup, ilerleyen zamanlarda 1 adet yüksek lisans öğrencisini bursiyer olarak
proje dahil edilecektir.
1001 Projeniz desteklenmeye hak kazandı. Projeniz ile ilgili kısaca bilgi

verebilir misiniz? Amacı nedir? Bütçesi ve toplam süresi ne kadardır? Size göre projenizin araştırma alanı ya da sizin araştırma alanınız ne-

Projede görev alacak yardımcı araştırmacılar kimlerdir? Kaç tane bursi- den önemli?

yer öğrencisi projede görev alacaktır? Afetler toplumları ve kamu düzenini etkileyen bir olgu olması, sebep oldukları maddi ve manevi ka-
yıpları ve toplum nezdinde yarattıkları korkular nedeniyle devlet kurumlarınca en dikkate alınan ko-
Günümüzde, gerçek dünyadaki geniş ölçekli sorunların çözümünde yapay zekâ, özellikle makine öğ- nulardan biridir. Bu sebepledir ki, karar vericiler, yöneticiler, toprak sahipleri ve ilgili kişiler için afete
renimi (MÖ), uygulamalarında önemli bir büyüme ve ilgi olmuştur. Aynı şekilde, afet yönetimi dahil duyarlı (eğilimli) alanların tanımlanması ve mekânsal olarak tahmin edilmesine yönelik önemli altlık
olmak üzere birçok karmaşık yapılı modelleme problemin çözümünde MÖ uygulamaları sıklıkla kul- verilerin elde edilmesi afet azaltma çalışmaları ve gelecekteki yatırımlar açısından önemli bir rol oy-
lanılmaktadır. Diğer bir taraftan, iyi performans gösteren MÖ uygulamaları oluşturmak, son derece namaktadır. Devam eden araştırmamız ve geliştirilecek model kapsamında afet öncesi, anı ve sonra-
uzmanlaşmış veri bilimcileri ve veri mühendisliği gerektirmektedir. Ancak asıl zorluk bir MÖ modeli sı planlama ve yönetimi kapsamında optimum heyelana duyarlı alanların tespiti mümkün olacaktır.
oluşturmak değil, bütünleşmiş bir MÖ sistemi ortaya çıkarmak ve bunu üretimde sürekli olarak çalıştır- Ayrıca geliştirilen modelin web ortamında yayınlanan, başlangıç düzeyinden ileri düzey kullanıcısına
maktır. Otomatik makine öğrenimi (AutoML), kullanıcıların kapsamlı istatistik ve MÖ bilgisi olmadan kadar farklı hedef kitleleri kapsayan tüm kullanıcılara açık, özgün ve yenilikçi bir platform olması et-
MÖ uygulamalarını otomatik olarak oluşturmasını sağlar. Türkiye’de doğal afetlerin verdiği zararlar kin planlama ve sonrası için önemli bir rol oynayacağına inanıyoruz.
göz önüne alındığında, heyelanlar depremlerden sonra en önemli ikinci tehlikedir. Heyelana duyarlı
alanların belirlenmesi ve mekânsal tahmini, afet azaltma çalışmaları ve yatırımları için önemli bir rol Projenizin çıktısı ne olacak? Günlük hayatımızda sizin projenizin çıktı
oynamaktadır. Heyelan duyarlılık haritası (HDH), heyelana duyarlı alanları tahmin etmek için kullanı- ve/veya çıktılarını nasıl kullanabiliriz?
lan çok önemli bir veri kaynağıdır. Son yıllarda MÖ algoritmalarındaki ilerlemeler, bilgi işlem gücü ve
jeo-mekânsal yenilikler ile HDH oluşturulmasını da kolaylaştırmıştır. Diğer bir taraftan, insan deneyi- Geliştirilen Deep-AutoML platform web-tabanlı sunucu hizmeti bir bulut bilişim servisi olan SaaS hiz-
mi ve desteği olmadan karmaşık MÖ modelleri geliştirmek için potansiyel bir yaklaşım haline gelen metine örnek niteliğindedir ve bu servisten faydalanan kullanıcılar herhangi bir kurulum yapmadan
AutoML birçok farklı veri bilimi alanında umut verici sonuçlar vermiş olsa da bu yaklaşım henüz HDH
internete bağlı herhangi bir platform üzerinden uygulamalara erişebilecektir. Geliştirilecek hizmet 5

44 PDO E-BÜLTEN (18. SAYI) - EYLÜL 2024 PDO E-BÜLTEN (18. SAYI) - EYLÜL 2024 45