Araştırmacılar sel görüntüleri üreterek iklim değişikliği bilincini artırmayı hedefliyor 

Yeni geliştirilen bir yapay zeka modeli, gelecekteki sel baskınlarının şehirleri nasıl etkileyeceğini görmemizi mümkün kılabilir. Kanadalı ve ABD'li araştırmacılar tarafından geliştirilen ClimateGAN adlı model iklim değişikliği kaynaklı sellerin gerçekçi görüntülerini oluşturabiliyor. Modelin amacı aşırı hava olaylarının etkilerini vurgulayarak salımların azaltılmasına yönelik toplu eylemi uyandırmak.  

Dünyanın dört bir yanında yaşanan fırtınalar, kasırgalar, kuraklıklar ve orman yangınları gibi aşırı hava olayları giderek artış gösteriyor. Bunlarla birlikte iklim krizi kötüleştikçe kıyı ve iç kesimlerde yaşanan yoğun seller, yükselen deniz seviyeleri, daha güçlü fırtınalar ve hızlanan kar erimesi nedeniyle gittikçe daha fazla insan için tehdit oluşturuyor. Daha geçtiğimiz aylarda Avrupa genelinde ve Türkiye’de yaşanan sel felaketleri can kayıpları ve büyük çapta hasara yol açmıştı.  

İklim değişikliğinin yıkıcı sonuçları, şimdiden çok sayıda insanın hayatını doğrudan etkiliyor. Ancak bu felaketlere uzak kalan birçok kişi iklim değişikliğinin etkilerini hala varsayımsal, uzak veya belirsiz olaylar olarak görebiliyor. Psikolojik mesafe olarak adlandırılan bu fenomen iklim krizinin aciliyetinin küçümsenmesine ve eylemsizliğe neden olabiliyor. Bu nedenle insanlar iklim değişikliğinden doğan sorunların farklı coğrafyalarda gerçekleştiğini veya yakın zamanda kendi hayatlarını etkilemeyeceği algısına kapılabiliyor ve eylem motivasyonu düşük oluyor.  

Araştırmacılara göre, iklim değişikliği felaketlerinin sonuçlarını önleyecek siyasi ve bireysel eylemleri hayata geçirebilmek için öncelikle bu felaketlerin etkileri toplum tarafından algılanmalı. Bu nedenle ClimateGAN, sel gibi aşırı iklim olaylarının potansiyel sonuçlarını görselleştirmek, iklim değişikliğinin soyut etkilerini daha somut hale getirmeye ve eylemi teşvik etmeye yardımcı olabilir. Bu tür görselleştirmelerle yakınımızdaki yerleri, hatta kendi şehirlerimizi sel baskını altında görmek psikolojik mesafenin yarattığı algıları bozmaya yardımcı olabilir.  

Araştırmacıların geliştirdiği ClimateGAN, sel görüntülerini oluşturmak için, iki modelden oluşan yeni bir koşullu görüntü sentezi yaklaşımını kullanıyor. Masker olarak adlandırılan model sel durumunda suyun makul bir şekilde görüntüdeki konumunu tahmin ederken Painter modeli ise orijinal görüntüyü ve önceki aşamada belirlenen alanı baz alarak suyu gerçekçi hale getirerek yeni bir görüntü oluşturuyor. Bu modelleri eğiten girdiler hem gerçek görüntülerden hem de sanal dünyada simüle edilmiş verilerden oluşuyor. Çeşitli bölge ve manzaraları örnekleyerek, Masker modelini eğitmek için 5540 sel baskını olmayan görüntü ve Painter modelini eğitmek için 1200 sel baskını olan görüntü kullanılmıştır.  

Çalışma sonucunda ClimateGAN, kentsel ve kırsal alanlardaki olası sellerin gerçekçi görüntülerini oluşturabiliyor. Araştırmacılar uzun vadede kullanıcılara sunulacak bir sistem oluşturmayı amaçladığını belirtiyor. Bunun sayesinde kullanıcılar herhangi bir adresi girerek Google Street View'dan o konumun iklim değişikliğinden etkilenmiş bir versiyonuna ulaşabilecek.