Amerika'yı sarsan kasırgalardan sonra, gözler çevresel risk uygulamalarına çevrildi.

Kısa bir süre önce ABD’yi ve komşu ülkeleri vuran kasırga serileri, çok sayıda can ve mal kaybına neden oldu. Eylül ayında birbiri ardına gelen Harvey ve Irma kasırgalarından sonra, dün Maria kasırgası Porto Riko kıyılarını adeta yıkıp geçti. Kasırgalara yönelik olarak erken uyarı sistemleri devreye girmesine rağmen, sadece Irma kasırgasında 84 kişi hayatını kaybetti.

Çevresel risk tahminlerinde çeşitli yöntemler kullanılıyor ve erken uyarı sistemleri, geniş kitlelerin belirli bir zaman aralığında tahliye edilmesine ve can kaybını azaltmaya yardımcı olabiliyor. Boston, merkezli Palmos isimli bir şirket, tasarladığı yenilikçi ve çoklu sensörlerden elde ettiği analizler ile çevresel riskleri izliyor. Palmos sistemi, bir alanın gerçek zamanlı risk haritasını üretmek için düşük maliyetli açık kaynak verileri ve fiziksel modellemeyle birlikte yeryüzündeki sensörleri kullanıyor.

Şirketin CEO'su Gregory Kollmer, "Birincil hedef pazarlarımız şehirler ve doğal afet reasürörlerini içeriyor. Kısa vadede erken uyarılar ve uzun vadede gelişmiş düşük risk yönetimi ve kentsel planlama için şehir yönetimleri Palmos sisteminden yararlanmaktadır. Reasürörler ise hizmetlerimizden, daha doğru fiyatlandırma modelleri oluşturmak için sigortalı varlıkların gelişmiş risk değerlendirmesi, yenilikçi parametrik sigorta uygulamaları ve gerçek zamanlı hasar değerlendirmesi gibi konularda yararlanmaktadır'' dedi.

Palmos sistemi, güneş enerjili MEMS sensörlerinin yüksek yoğunluklu bir konfigürasyonundan meydana geliyor. Sensörler ile iletişim radyo frekans kanalıyla sağlanıyor. Sensörlerden gelen veriler güvenli bir şekilde önceden işlenerek Transmittere gönderiliyor. Transmitter ise işlenen bilgileri bir hücresel ağ üzerinden bulut sunucularına gönderiyor. Veriler bulutta işlenerek, açık kaynaklı meteorolojik verilerle birleştiriliyor ve fiziksel modelleme yapılıyor. Ortaya çıkan analizler daha sonra kullanıcıya iletiliyor. Kullanıcı, çevrimiçi bir web portalı veya bir telefon uygulaması aracılığıyla bir "ısı haritası" şeklinde bir risk puanının görüntülendiği Palmos veri gösterge tablosuyla etkileşime girebiliyor.

Palmos, yerel risk ve hasar değerlendirmelerini yapmak ve gerekli olan gerçek zamanlı verilere sahip olmak için özel olarak tasarlanmış düşük maliyetli sensörleri kullanıyor. Çevresel analiz teknolojisi gelişmiş mikrosensör imalatı, bulut bilgi işlemi, LPWAN teknolojisi ve önemli ölçüde geliştirilmiş makine öğrenme yöntemleri gibi çok sayıda yenilikçi uygulamaları içeriyor.

Kollmer, yapay zekânın ve makine öğrenimi gibi teknolojilerin yükselişinin, çevresel risk analizleri üzerinde büyük etkisi olacağını söylüyor. "Makine öğrenme sınıflandırma algoritmalarını zaten kullanıyoruz. Tasarladığımız sensörler sadece sinyalleri dönüştürmek için kullanılan araçlardır. İlgi duyulan bilgiyi örneğin fiziksel sinyalleri, kolayca analiz edilebilecek bilgiye yani dijital sinyallere dönüştürürler. Yapay zekâ ya da derin öğrenme gibi yöntemlerle bu bilginin analizini yapıyoruz ve bu gerçekten en değerli bir sistem bileşenidir’’ diyen Kollmer’a göre yapay zeka insan hayatını içeren riskleri yönetebilmesi açısından çok önemli.