Akademik Veri Yönetim Sistemi
Sandıkkaya M. T. (Yürütücü)
AB Destekli Diğer Projeler, 2021 - 2024
Su kirliliği önemli bir çevre tehdididir. Su havzalarındaki kimyasalların ve bunların deşarj kaynaklarının hızlı tanımlanması, su kaynaklarının sürdürülebilir yönetiminde önceliklidir. Avrupa'daki su kaynaklarındaki mikro kirleticilerin ölçümü ile ilgili çalışmalara karşın, su kaynaklarının zararlı kimyasal kirleticilere karşı korunması için eldeki verinin karar verme sırasında verimli kullanımı başarılamamaktadır. Gelişmiş yapay zekâ yöntemleriyle desteklenmiş IoT (nesnelerin interneti) teknolojisinin, hızlı karar almaya ve uzun vadeli planlamaya yarar sağlayacağı düşünülmektedir.
Önerilen çözümün öncelikli amaçları: kirliliği erken algılama ve neredeyse gerçek zamanlı etkileşim; kirletici yayılımının daha iyi öngörülmesi ve uzun vadeli etkilerinin azaltılması için iyileştirilme önerileri; veri odaklı yapay zekâ ile sürekli öğrenme ve bu kapsamda algoritmanın uyarlanması olarak belirlenmiştir. Projenin birincil çıktısı, sürdürülebilir su kalitesi yönetimi için bir havzanın gerçek zamanlı hidrodinamik ve meteorolojik verileriyle birlikte akışkan ölçümlerini kullanan bütünleşik bir karar destek sistemi olacaktır. Mikro kirleticilerin deşarj kaynakları ile doğrudan ilişkisi ve birçoğu bozulmaya karşı dirençli olmaları özelliği kullanılarak bunlardan kirliliğin ve kirletici parmak izlerinin göstergeleri olarak yararlanılacaktır.
Yaklaşımımız, çeşitli kritik aşamalarda su kirliliği yönetiminin iyileştirilmesinde yeni teknolojilerin tanıtılması ve birleştirilmesine dayanmaktadır. Çözümümüz, "viskoelastisite" adı verilen yeni bir yöntemin kullanımıyla sorunun özel gereksinimlerine uyarlanmış, ölçeklenebilir IoT teknolojisine dayanmaktadır. Bu yöntemle, ölçüm alanlarından veri analizi için eniyileştirilmiş verileri elde etmek mümkün olacaktır. Daha sonra, fiziksel model bir uzman sistem yardımıyla veriye ve kanıta dayalı teknikleri bütünleştirecek, eldekinden daha doğru bir hibrit model oluşturacaktır. Bunu yapmak için gerekenler veri akışları arasındaki yakınlıkları ve bağımlılıkları daha verimli bir şekilde ortaya koyacak yenilikçi grafik tabanlı işlevsel veri sunumuyla elde edilecektir.