İtalya’nın Piemonte bölgesindeki dağ kurtarma ekipleri sıkıntılı bir durumla karşı karşıya kalmıştı. Tecrübeli İtalyan dağcı ve ortopedi cerrahı Nicola Ivaldo kaybolmuştu. 66 yaşındaki Ivaldo pazartesi günü işe gitmemiş ve sonra kayıp ihbarı yapılmıştı.
Ivaldo Eylül 2024’te tek başına yola çıkmıştı. Nereye gideceğini arkadaşlarına veya ailesine detaylı bir şekilde söylememişti.
Nerede olduğuna dair tek ipucu Varaita Vadisi’nde bulunan Castello di Pontechianale köyüne park edilmiş arabasıydı.
Kurtarma ekipleri Ivaldo’nun buradan Cozie Alpleri’nin başlıca iki zirvesinden birine tırmanmaya gitmiş olabileceğini düşündü. Bunlardan biri 3841 metre yükseklikğe sahip Monviso, diğeri de 3348 metredeki komşusu Visolotto’ydu. Cep telefonundan alınan son sinyal de bu bölgeye işaret ediyordu.
Fakat ilk bulgular arama kurtarma ekiplerinin çok büyük bir bölgeyi taramak zorunda kalması anlamına geliyordu.
Her bir zirvenin geniş kayalık yüzlerinde, farklı taraflardan zirveye ulaşan güzergahlar vardı.
Piemonte Dağ ve Mağara Kurtarma Hizmetleri’nin Sözcüsü Simone Bobbio tüm bölgenin yüzlerce kilometrelik patikalarla dolu olduğunu söylüyor.
Ivaldo’nun kaybolduğu gün hava mükemmeldi ve popüler yürüyüş güzergahlarında çok sayıda kişi bulunuyordu.
Sık kullanılan güzergahlardaki kimse Ivaldo’yu görmemişti. Bu da iyi eğitimli dağcının büyük olasılıkla dağların uzak kesimlerindeki bir yere gittiği anlamına geliyordu.
50’den fazla kurtarma görevlisi yaklaşık bir hafta bölgeyi yaya aradı.
Bir helikopter de havadan görülür umuduyla Ivaldo’yu bulmaya çalıştı.
Eylül sonlarında ilk kar düşmeye başladığında, Ivaldo’yu sağ bulma umudu kalmamıştı ve aramaya son verildi.
Ancak Temmuz 2025’te dik yağ yamaçlarındaki karlar eridiğinde, talihsiz adamın cesedini bulma çalışmaları yeniden başladı.
Bu kez Piemonte kurtarma hizmetleri ek bir yardıma, yapay zekaya başvurdu.
Dağların kayalık kesimlerine ve aralardaki çok sayıda yarığa girip bakabilen İHA’ların çektiği binlerce fotoğrafı analiz edebilen bir yapay zeka yazılımı kullandılar.
İki İHA’nın fotoğrafları çekip, yazılımın ekiplerin aramaları yoğunlaştırmaları gereken yerleri bulması sadece beş saat sürdü.
Fakat kötü hava şartları operasyonu geciktirdi ve İHA’lar daha yakın inceleme için buralara gönderilemedi.
Piemonte’deki dağ kurtarma hizmetleri, İHA’larla binlerce fotoğraf çekip, yapay zekayla inceledi.
Aramalara yeniden başlanmasından üç gün sonra, kayıp doktorun cesedi yapay zekanın belirlediği alanlardan birinde bulundu.
Monviso’nun kuzey yamacında, 3150 metre yükseklikteki bir yarıkta yatarken bulundu. Cesedi helikopterle alındı.
Bobbio “Yazılımın bakılması gereken bir nokta olarak belirlediği alanda görülen kırmızı kask önemli bir rol oynadı” diyor.
Ivaldo için çok geçti ama yapay zekayla arama kurtarma teknolojisinin sahadaki bu sınavında, ileride kaybolabilecek insanların bulunmasında ne kadar kullanışlı olabileceği görüldü.
İlk aramada bu teknolojiyi kullanmak mümkün değildi, fakat kurtarma ekipleri, hala sağ olabilecek kişilerin aranmasında, geleneksel kurtarma yöntemleriyle birlikte kullanılabilmesini umuyor.
Ivaldo’nun cesedi aranırken İHA’ların kullanılması da önemli bir unsurdu. Boyutları ve manevra kabiliyetleri sayesinde zorlu sahaları hızla arayabiliyor ve kayalık yamaçlara yanaşabiliyorlar. Helikopterle bu tip fotoğraflar almak mümkün değil.
İHA operatörleri, dağlık alanda uçuş denemesi yapmak için, kış ve ilkbahar aylarında bölgeyi ziyaret ettiler.
İHA operatörü ve Torino kentindeki dağ kurtarma ekibinin şefi Saverio Isola “Daha önceki görevde elde edilen tüm bilgileri bir araya topladık ve Ivaldo’yu görüntüleyebileceğimiz tırmanış güzergahlarını inceledik” diyor.
Bir helikopter iki İHA operatörünü dağ yamaçlarına ve kayalık yüzeylerle yarıklara yakın, yüksek rakımlı bir noktaya bıraktı.
İHA’larla yaklaşık iki kilometrelik bir alan tarandı ve 2600’den fazla yüksek çözünürlüklü fotoğraf çekildi.
Isola “İki yıl öncesine kadar bu fotoğrafları tek tek kendimiz inceliyorduk” diyor.
Fakat 2023’te İtalyan dağ kurtarma ekipleri, bir manzaranın dokusunda ya da renklerindeki önemli kesintileri tespit etmek üzere eğitilmiş, birkaç mevcut yapay zeka yazılımıyla deneyler yapmaya başladı. Bu da fotoğrafların saatler içinde incelenebilmesi anlamına geliyordu.
Yapay zeka, İHA operatörlerinin çektiği fotoğrafları piksel piksel inceledi ve dağlarda olması beklenmeyen herhangi bir şey var mı diye baktı.
Yazılım, çok sayıda fotoğraftaki onlarca potansiyel anormalliği saatler içinde tespit etti.
Ancak bu anomalilerin yine insan deneyimiyle elenmesi gerekiyordu.
Isola “Yazılım farklı şeylere tepki veriyor. Bir parça plastik çöpten, sıradışı renklerde olan kayalara dek” diyor.
“Hatta bazen halisünasyon da görebiliyor. Potansiyel noktaları çok yetenekli bir dağcı olan Ivaldo’nun kullanmış olabileceği güzergahları ele alarak azaltmak zorundaydık.”
En nihayetinde, üç olası nokta belirlediler. Bunlardan birinde kırmızı bir nesne vardı.
Ertesi sabah, İHA’lar bu noktaları kontrol etmeye gönderildiğinde, fotoğraflardan birindeki kırmızı nesnenin Ivaldo’nun kaskı olduğu görüldü.
Böylece hala kısmen kar altındaki, siyah giyimli dağcının cesedi kısa sürede bulundu.
Yapay zeka, İHA’lardan çekilmiş fotoğraflardan birinde kırmızı bir noktayı tespit etmeseydi, Ivaldo’nun cesedi hiç bulunamayabilirdi.
Bobbio “Yazılım, fotoğraf çekildiğinde kaskın gölgede kalmış olmasına rağmen, kırmızı rengi bulmayı başardı” diyor.
Yapay zeka teknolojisi, daha önce de bir arama görevinde başarıyla kullanılmıştı.
2021’de Polonya’daki Wroclaw Üniversitesi’nden ayrılan bir ekibin kurduğu şirketin geliştirdiği yazılım, ülkenin güneydoğusunda kaybolan 65 yaşındaki Beskid Niski’nin kurtarılmasında önemli bir rol oynadı. Alzheimer hastası adam, kaybolmadan bir gün önce felç geçirmişti.
SARUAV adı verilen yazılım, bölgede havadan çekilen 782 fotoğrafı inceledi ve Niski’yi beş saate yakın bir sürede buldu. Daha sonra Biesczady Dağ Kurtarma hizmetlerine koordinatlar iletildi. Bunun ilk kez bir otomatik insan tespit sisteminin bir kurtarma görevinde doğrudan yer aldığı ilk vaka olduğuna inanılıyor.
İki yıl sonra aynı algoritma, bu kez Alp Dağları’nın Avusturya’da kalan kesiminde kaybolan bir kişinin cesedinin bulunmasında kullanıldı.
Doğal alanlarda alışılmadık renklerdeki pikselleri bulmaya çalışan, İngiltere Göller Bölgesi Arama Kurtarma Vakfı’nın geliştirdiği diğer bir yazılım da 2023’te dağ yürüyüşçüsü Glen Etive’in cesedinin İskoçya’nın Higlands bölgesindeki cesedinin bulunmasını sağladı.
Fakat, bu teknolojinin kurtarma görevlerinde hala çok sayıda kısıtlı kaldığı durumlar var.
İHA’lar ormanlık ya da yoğun bitki örtülü yerler veya görüşün düşük olduğu havalar gibi belli ortamlarda pek işe yaramıyor.
Havadan çekilen fotoğraflardaki anomalileri bulan yapay zeka yazılımlarına da hala ince ayarlar yapılması gerekiyor.
Örneğin, 2013’te AB ülkeleri arasında ilk olarak İHA kullanmaya başlayan Hırvat dağ kurtarma hizmetleri, BBC’ye yaptıkları açıklamada bu tür yapay zeka programlarının, tipik Hırvat dağlık arazisinde çok fazla yanıltıcı sonuç verdiğini söyledi.
Bitki örtüsü, farklı şekillerdeki kayalardan oluşan alanın yapay zeka algoritmalarının kafasını karıştırıyor.
Wroclaw Üniversitesi’nden jeoenformatik uzmanı ve SARUAV yazılımını geliştiren ekibin başı Tomasz Niedzielski, yazılımların isabetinin geliştirilebilmesi için makine öğrenme sistemlerini eğitmeye devam etmenin çok önemli olduğunu vurguluyor.
“SARUAV gibi algoritmaların en uygun kullanım yerleri doğadaki geniş, açık alanlar. Bu da algoritmanın yanlış pozitif sonuç verme şansını azaltıyor” diyor.
İtalyan Jeo-Hidrolojik Koruma Araştırma Enstitüsü’nde (IRPI) JeoTehlike İzleme Grubu lideri Daniele Giordan’ın çalışmaları mühendislik jeolojisinde İHA’ların kullanımını da kapsıyor.
Giordan, kayıp insanları arayan algoritmaların kullanımındaki etik zorluklar konusunda da uyarıda bulunuyor.
“Havadan görüntüler elde ettiğinizde, bunları nasıl kullanacağınızdan da sorumlusunuz” diyor. “Görüntülerde insan şekillerini tanımlamak yasal bir sorun olabilir.”
Kendisi de bir dağ kurtarma görevlisi olan Giordan, kurtarma ekiplerine daha doğru bilgi verecek ileri bir algoritma geliştirmek için Torino Politeknik Üniversitesi’ndeki jeomatik ekibiyle işbirliği yapıyor.
Bu, yapay zekanın görüntülerde tanımladığı her şüpheli işaretin daha hassas bir coğrafi referanslı konumunu içeriyor ve bu da kontrolleri daha verimli hale getiriyor.
Giordan, “Amacımız, arama faaliyetlerinden elde edilen tüm veri setlerini analiz edebilen ve sahadaki ekipleri ve İHA’ları aynı sistem içinde yönetebilen daha eksiksiz bir yazılım geliştirmek” diyor.
“Gelecekteki zorluk, bu karmaşık analizleri doğrudan İHA’lara uçuş sırasında entegre etmek olacak. Bu, bir arama devam ederken görüntülerin gerçek zamanlı analiz edilmesine imkan sağlayabilir.”
Arama operasyonlarını iyileştirmek için yapay zekayı farklı şekillerde kullanmak üzere kurtarma kuruluşlarıyla çalışan başka araştırma ekipleri de var.
Örneğin, İngiltere’deki Glasgow Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, kayıp bir kişinin nasıl davranabileceğini simüle etmek için sanal “ajanlar” oluşturan bir makine öğrenme sistemi geliştirdiler.
Gerçek dünyada insanların açık havada kaybolduktan sonra nasıl davrandıklarına dair anlatımlara dayalı verileri kullandılar.
Amaç, arama ekiplerinin çabalarını yoğunlaştırabileceği yerlerin bir haritasını oluşturmak.
İHA’lardan alınan görüntülerin aksine, bu tür tahmine dayalı yaklaşım, ormanlar gibi zorlu arazilerde kullanılabilir.
Yaralanmalara veya hava koşullarına yenik düşmeden önce birini bulma aciliyetiyle karşı karşıya kalan, ancak aynı zamanda sınırlı kaynaklarla mücadele eden araştırmacılar, bu tür algoritmaların arama kurtarma hizmetleri için önemli bir araç haline gelebileceğine inanıyor.
Sonuç olarak, bu sayede hayat kurtarabilir.