Karadeniz Teknik Üniversitesi (KTÜ) Deprem ve Yapı Sağlığı Uygulama ve Araştırma Merkezi (DE-YAS) ile Devlet Su İşleri (DSİ) Genel Müdürlüğü arasında imzalanan iş birliği protokolü, Türkiye'nin altyapılarında dijital dönüşüm sağlamak amacıyla önemli bir adım atmış bulunuyor.
Projenin Kapsamı ve Uygulama Alanları
Bu proje ile Türkiye'deki barajlar, deprem, taşkın, heyelan gibi olağanüstü durumlara karşı yapay zeka destekli sistemlerle sürekli olarak izlenecek. Üç yıl sürecek Ar-Ge çalışmaları, Trabzon sınırları içindeki Atasu Barajı’nda gerçekleştirilecek pilot uygulama ile başlayacak. Proje, baraj içerisinde kurulacak sensörler, kamera tabanlı görüntü işleme sistemleri ve fiber optik algılama teknolojileri vasıtasıyla toplanacak verileri sürekli analiz edecek. Bu tür bir entegrasyon sayesinde milyonlarca ölçüm verisi bir araya getirilecek, yapısal değişimlerin izlenmesi sağlanarak olası hasarlar erken aşamada tespit edilebilecek.
Otomatik Alarm Mekanizmaları ve Bilgi Akışı
Proje, riskli durumlar ortaya çıktığında otomatik alarm sistemleri devreye girecek ve karar vericilere hızlı ve güvenilir bilgi akışı sunacak. Barajların yapı sağlığını değerlendirmek için farklı teknolojilerin kullanılacağı bir akademik ekip oluşturulmuş durumda. KTÜ İnşaat Mühendisliği Bölümü’nden Prof. Dr. Kemal Hacıefendioğlu, bu kapsamda barajın memba yüzeyine yerleştirilecek fiber optik sensörlerin temel araç olarak kullanılacağını belirtti. Bu sensörlerle yapının gerinim dağılımının yüksek hassasiyetle ölçümü sağlanacak.
Fiber Optik Sensörlerin Kullanımı
Hacıefendioğlu, fiber optik sensörlerin, yapının gerilmesini sürekli izleme kabiliyeti sağlayan yenilikçi bir yöntem olduğunu ifade etti. Bu sensörler, depremler veya diğer acil durumlar sonrasında yapı içindeki çatlaklar, su sızıntıları ve hasar belirtilerini erken aşamada tespit edebilmemizi amaçlıyor. Fiber optik teknolojisi, noktasal sensörlere göre avantajlar sağlar; çünkü kablo boyunca sürekli ölçüm yapılmasına olanak tanır, böylece yapının tam anlamıyla bütünlüğü izlenebilir hale gelir. Proje süresince, sadece fiber optik sensörlerden elde edilen veriler değil, aynı zamanda ivmeölçerler ve kamera sistemlerinden gelen veriler de bir araya getirilerek, bir bütünsel analiz yapılacaktır.
Kamera Tabanlı İzleme ve Anomali Tespiti
Doç. Dr. Hasan Basri Başağa, kamera tabanlı görüntü analizinin projedeki önemli unsurlardan biri olduğunu belirtti. Bu sistemler, baraj gövdesini ve çevresel riskleri sürekli olarak izleyerek, elde edilen görüntülerin yapay zeka ile kesintisiz işlenmesini sağlayacak. Görüntülerdeki anormallikler, deformasyonlar veya alışılmadık hareketler otomatik bir şekilde tespit edilecek. Bu veriler, fiber optik sensörlerden, ivmeölçerlerden ve diğer izleme sistemlerinden gelen bilgilerle birleştirilerek analiz edilecektir.
Gelecek Hedefleri ve yaygınlaştırma
DE-YAS Müdürü ve Rektör Danışmanı Prof. Dr. Ahmet Can Altunışık, projenin sadece mevcut durumu izlemekle kalmayıp, öngörülen riskleri de önceden tespit ederek bakım çalışmalarının planlanmasına yardımcı olacak şekilde tasarlandığını belirtti. Pilot uygulama sonrası, yapay zeka destekli sistemin Türkiye'deki diğer barajlar ile birlikte köprüler, tüneller ve havaalanları gibi farklı kritik mühendislik yapılarında da uygulama şansı olacak. Altunışık, "Bu proje ile önce Atasu Barajı'ndan başlayacağız ve üç yıl içinde yapay zekâ destekli bir yapı sağlığı izleme yazılımı geliştirmeyi hedefliyoruz. Sonuç olarak bu sistemi Türkiye genelinde yaygınlaştırarak, ulusal bir izleme altyapısı kurmayı planlıyoruz," diyerek sözlerini tamamladı.
Veri Toplama Altyapısının Geliştirilmesi
Doç. Dr. Fatih Yesevi Okur, projede yer alarak, farklı sensörlerden elde edilen verilerin güvenilir bir şekilde toplanmasını sağlayan çok katmanlı bir web tabanlı mimari üzerinde çalıştıklarını ifade etti. Geliştirilen sistem, veri toplamanın ötesine geçerek otomatik analizler yapacak ve yapay zeka destekli karar destek mekanizmalarıyla riskleri değerlendirme imkanı sunacak. Proje tamamlandığında, bu yazılımın Devlet Su İşleri'nin kullanımına sunulması planlanıyor.
