Yeşil Geleceği Korumak: BTK & Huawei Kodlama Maratonunda GreenTopia Projemiz

Ankara’daki Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu (BTK) ve Huawei iş birliğiyle düzenlenen kodlama maratonuna katılımımız, sadece teknik becerilerimizi değil, aynı zamanda toplumsal fayda odaklı düşünme yeteneğimizi de zorlayan, unutulmaz bir deneyimdi. Bu maratonda hayata geçirdiğimiz projemiz GreenTopia ile orman yangınlarıyla mücadeleye yenilikçi bir soluk getirmeyi hedefledik.

🌳 GreenTopia: Akıllı Koruma, Yeşil Yarınlar

GreenTopia, orman yangınlarını erken tespit etme, yangın riskini analiz etme ve itfaiye ekiplerini akıllıca sevk etme süreçlerini birleştiren bütünleşik bir platformdur. Projemizin temel amacı, yangınların büyümesini engellemek ve müdahale sürelerini minimuma indirmektir.

1. Erken Tespit: Fotoğraf Yükle ve Duman Analizi

Kullanıcılar (veya entegre kamera sistemleri) yangın şüphesi olan görselleri sisteme yüklüyor. Burada GreenTopia’nın kalbi devreye giriyor:

Projemizde, duman tespitini sadece tek bir modelle sınırlamadık. Gelişmiş bir yapay zeka hattı kullanarak dumanı hızla ve yüksek doğrulukla analiz ettik:

• Model Eğitimi ve Dağıtımı: Duman görüntü kümelerini Roboflow üzerinden hazırladık ve duman tespiti için gerekli yapay zeka modelini eğittik.
• Akıllı Tahmin: Eğittiğimiz bu model ve Hugging Face altyapısından faydalanarak yüklenen görseli anında analiz ediyor ve bir “Duman Tespit Skoru” belirliyor. (Görselde 80/100 gibi yüksek bir skor, ciddi bir duman varlığını işaret ediyordu.)
• AI ile Yorumlama: Tespitin ardından, dumanın niteliği ve yangın potansiyeli hakkında derinlemesine bir yorumlama yapmak için Llama 2 gibi büyük dil modellerinden (LLM) yararlandık. Bu, sadece dumanı tespit etmekle kalmayıp, aynı zamanda yangın durumunun ciddiyetini yapay zeka ile anlamlandırmamızı ve müdahale kararını daha sağlam temellere oturtmamızı sağladı.

2. Yayılım Tahmini: Risk Haritası ve Simülasyon

Tespit edilen dumanın konumu, çevresel faktörler ve meteorolojik veriler baz alınarak yangının yayılım simülasyonu yapılıyor. Bu, yetkililerin yangının ilerleyeceği olası rotayı ve yüksek riskli bölgeleri önceden görmesini sağlıyor.

• Kapsam ve Tahmin: Risk Haritamız, özellikle Türkiye’nin yoğun bölgeleri olan İstanbul, İzmir ve Ankara’yı kapsayacak şekilde tasarlandı. Haritada sadece anlık durumu (+0h) değil, aynı zamanda +1 saat, +3 saat, +8 saat gibi farklı zaman dilimleri için de yangın risk tahmini görselleştirilebiliyordu.
• Detaylı Konumsal Bilgi: Harita üzerindeki herhangi bir konuma tıklandığında, ilgili bölgenin anlık yangın risk skoru ile birlikte, risk hesaplamasında kullanılan tüm çevresel veriler anında yan panelde listeleniyordu. Bu verilere hava olayları, sıcaklık, rüzgar hızı ve yağış bilgileri gibi kritik meteorolojik faktörler dahildi. Bu sayede ekipler, riskin neden kaynaklandığını somut verilerle görerek müdahale stratejilerini buna göre belirleyebiliyordu.

3. Akıllı Müdahale: İtfaiye Sevk Sistemi

Yangın duman analizi ve yayılım simülasyonu ile teyit edildiğinde, platform otomatik olarak ”İtfaiye & Sevk Paneli”ne geçerek müdahale sürecini otomatize ve optimize ediyor. Bu aşamada, sistemin proaktif bildirim ve sevk algoritması devreye giriyor:

• Anlık Durum ve Bildirim Yönetimi: Yangın tespiti yapıldığı anda, sistem ilgili personele anlık bildirim gönderiyor. Bu bildirimler, yangının başlangıç risk seviyesini ve tahmin edilen konumunu içeriyordu. Paneldeki Bildirimler ve Olaylar sekmeleri, tüm acil durumları kronolojik sırayla takip etmeyi sağlıyordu.
• Akıllı Kaynak Hesaplama ve Sevk: En kritik özelliğimiz, riske dayalı kaynak tahsisidir. Sisteme gelen yangın risk seviyesine (Duman Skoru, Yayılım Hızı) göre, sevk edilmesi gereken ideal itfaiyeci ve itfaiye aracı sayısı hesaplanıyor. Bu hesaplama anında sevk paneline düşüyor ve ekiplerin gereğinden az veya fazla kaynakla gitmesini engelliyordu.
• Risk Önceliklendirmesi ve Konumlandırma: Sistem, 75% ve üzeri risk eşiğine sahip hücreleri yüksek öncelikli acil durum olarak işaretleyerek müdahale planını buna göre oluşturuyordu. Yüksek riskli alanın tam konumu (örneğin: “Yüksek Risk! Rafineri Cd. No:45”) sisteme otomatik olarak işleniyordu.
• Gerçek Zamanlı Takip: Panel, bölgedeki toplam 6 istasyondan 2'sinin müsait, 2'sinin sevk edilmiş olduğunu anlık gösteriyordu. Araç durumu panelinde 12 aktif araçtan 3'ü sevk edilmiş, 1'i bakımda olarak listeleniyordu. Bu detaylar, kaynak yönetiminin optimize edilmesini sağlıyordu.

4. Toplumsal Destek ve Bağış Sistemi

Projemizin toplulukla bağını güçlendirmek amacıyla platforma bir “Bağış Sistemi” entegre ettik. Bu sistem sayesinde kullanıcılar, ormanların korunmasına yönelik farkındalık kampanyalarına ve yangınla mücadele için gerekli ekipman alımına doğrudan destek olabiliyor.

Uygulama Mimarisi ve İş Akışı

A. GreenTopia Yazılım Mimarisi (Pipeline)

Projemizin iş mantığı ve teknoloji yığını (stack) aşağıdaki bileşenlerden oluşmaktadır:

• Ön Yüz (Frontend): Kullanıcı arayüzü ve harita etkileşimleri React Native teknolojisi kullanılarak geliştirilmiştir.
• Arka Yüz (Backend) ve API: Tüm veri işleme, risk hesaplama ve itfaiye sevk mantığı, Python dili ve Flask APIçatısı kullanılarak sağlanmıştır.
• Veritabanı: Tüm olay kayıtları ve sistem verileri PostgreSQL üzerinde güvenli bir şekilde depolanmıştır.

Bu altyapı üzerinde çalışan otomatik iş akışı (Pipeline) ise şöyledir:

1. Görsel Yükleme: Şüpheli görsel, PostgreSQL üzerine kaydedilir.
2. Puanlama (Scoring): Görsel, Fire Detection Model (Roboflow ile eğitilmiş model) hattına gönderilir.
3. AI Analizi: Llama 2 gibi modeller kullanılarak dumanın niteliği yorumlanır ve yapay zeka tarafından bir risk puanı belirlenir.
4. Karar Noktası: Puan eşik değeri ile karşılaştırılarak durum teyit edilir.
5. Aksiyon Zinciri: Acil durum teyit edildiğinde, konum Risk Haritası üzerine pinlenir ve İtfaiye Sevk Sistemiriske göre gerekli kaynakları (personel ve araç) hesaplayarak ekibi sevk eder.

Bu iş akışının tamamını ve Yapay Zeka hattında kullanılan teknoloji akışını aşağıdaki şemada görebilirsiniz:

B. Huawei Cloud Üzerinde Dağıtım Mimarisi

Uygulamamızın sürekli çalışır ve ölçeklenebilir olması için tüm altyapımızı Huawei Cloud üzerinde kurduk. Projemizin sürekli entegrasyon ve sürekli dağıtım (CI/CD) sürecini ve Bulut Mimarimizi bu şema detaylandırmaktadır:

• Dockerizasyon: Projenin Frontend ve Backend bileşenleri Docker konteynerlerine alındı.
• Görüntü Depolama (SWR): Hazırlanan bu Docker imajları, Huawei Cloud’un Software Repository (SWR) servisine etiketlenerek (Tag & Push) yüklendi. SWR, imajlarımız için güvenli bir depo görevi gördü.
• Konteyner Yönetimi (CCE): Uygulamayı çalıştırmak için Cloud Container Engine (CCE) servisini kullandık. CCE, SWR’dan imajlarımızı çekerek (Pull) konteynerlerimizi Kubernetes ortamında yönetti ve çalıştırdı. CodeArts(Huawei’nin DevOps aracı) ile entegrasyon, CI/CD sürecimizi otomatikleştirmemize olanak tanıdı.
• Yük Dengeleme ve Erişim (ELB): Uygulamaya gelen trafiği yönetmek ve konteynerler arasında yükü dengelemek için Elastic Load Balance (ELB) servisini kullandık. ELB, gelen tüm dış Request’leri (İstekleri) alarak konteynerlere yönlendirdi ve uygulamamızın Public Network üzerinden yüksek erişilebilirlikle çalışmasını sağladı.

💡 Kazanımlar, Gelecek Vizyonu ve Teşekkür

Ankara’daki BTK ve Huawei iş birliğindeki bu kodlama maratonu, GreenTopia projesi ile gerçek bir ihtiyaca çözüm üretme fırsatı sundu. Sadece kısıtlı bir sürede React Native, Python/Flask, Roboflow, Llama 2 gibi modern teknolojileri kullanarak tam teşekküllü bir platform geliştirmekle kalmadık, aynı zamanda bu platformu Huawei Cloud üzerinde Kubernetes (CCE) ve yük dengeleme (ELB) servislerini kullanarak kurumsal düzeyde bir mimariyle canlıya aldık.

Bu süreçte edindiğimiz en önemli kazanımlar şunlardır:

• Derin Teknik Bilgi: Yapay Zeka model entegrasyonundan, bulut üzerinde CI/CD süreçlerini yönetmeye kadar geniş bir teknik bilgi birikimi.
• Çevik Çözüm Üretme: Baskı altında bile, karmaşık bir problemi (yangın tespiti ve itfaiye sevki) bütüncül bir yaklaşımla çözme yeteneği.
• Bulut Hakimiyeti: Huawei Cloud’un SWR, CCE, ELB gibi temel hizmetlerini pratik bir senaryoda etkin bir şekilde kullanma tecrübesi.

GreenTopia, sadece bir maraton projesi olmaktan öte, teknolojinin çevresel sürdürülebilirlik için nasıl bir güç olabileceğinin somut bir kanıtıdır. Amacımız, bu platformu geliştirmeye devam ederek orman yangınlarıyla mücadelede resmi kurumlara destek olmaktır.

Ekip Ruhu İçin Teşekkür

Bu yoğun süreçte mükemmel bir uyum ve özveriyle çalışan değerli takım arkadaşlarım Atakan Yıldız ve Tuğrul Akgül’e, bu başarının ortaya çıkmasındaki büyük katkıları için gönülden teşekkür ederim.

Bu etkinliği düzenleyen, bize bu fırsatı sunan BTK ve Huawei’ye de teknolojiye ve geleceğin mühendislerine verdikleri destek için müteşekkiriz.