Page 16 - Mühendislik Fakültesi Bülteni Mart-2025
P. 16

Derin  öğrenme  algoritmalarının  ortaya  çıkmasından  önce,
    çevre  bilimi  ve  çevre  teknolojileri  alanında  geleneksel
    istatistiksel ve matematiksel modeller kullanılıyordu. Ancak
    günümüzde  çevre  disiplini,  son  on  yılda  yapay  zekânın
    potansiyelinden yararlanmaya yönelik katlanarak artan bir ilgi
    görmektedir.
    Yapay  zekâ  teknolojileri,  büyük  veri  setlerinin  analizini
    kolaylaştırarak çevresel değişiklikleri izleme, tahmin etme ve
    yönetme  konularında  daha  etkili  çözümler  üretme
    potansiyeline  sahiptir.  Örneğin,  uydu  görüntüleri  ve  sensör
    verileri  kullanılarak  ekosistemlerin  durumu  daha  doğru  bir
    şekilde  değerlendirilebilir,  hava  kalitesi  tahminleri  daha  Bu  hedefler,  çevre  mühendisliğinin  sürdürülebilir  kalkınma
    hassas hâle getirilebilir ve iklim değişikliğinin etkileri daha iyi  süreçlerindeki kritik rolünü pekiştirmektedir. Yapay zekâ ile
    anlaşılabilir.                                              işlenen  veriler,  bu  hedeflerin  izlenmesi,  analizi  ve
    Sürdürülebilir  kalkınmayı  desteklemek  ve  küresel  sosyal,  uygulanabilirliğinin artırılması bakımından önemli bir işleve
    ekonomik  ve  çevresel  sorunları  çözmek  amacıyla  Avrupa  sahiptir. Bu sürecin aşamaları ve yöntemleri; veri temizleme,
    Birliği'nin  belirlediği  17  hedef  arasında,  çevre  mühendisliği  veri  analizi,  tahmin  modelleri,  görselleştirme  ve  politika
    uygulamalarıyla  ilgili  pek  çok  madde  yer  almaktadır.  Bu  geliştirme desteği gibi uygulamaları içermektedir.
    başlıklar sırasıyla şu şekildedir:                          Çevre    mühendisliğinde   yapay    zekânın   geleceği,
    ·     Hedef 6: Temiz Su ve Sıhhi Koşullar – Su kaynaklarının  sürdürülebilirlik  ve  çevre  koruma  konularında  devrim
    korunması  ve  etkin  kullanımı  için  gelişmiş,  yenilikçi  niteliğinde  değişiklikler  getirebilir.  Yapay  zekânın  çevre
    tekniklerin   ve   sistemlerin   kullanılması,   su   arıtma  mühendisliği alanında sunduğu bu fırsatlar, gelecekte daha
    teknolojilerinin daha yaygın hâle gelmesi ve atık sulardan geri  yaşanabilir bir dünya için kritik bir rol oynayarak kaynakların
    kazanımın artırılması.                                      daha  verimli  kullanılmasını,  kirlilikle  mücadelede  etkili
    ·     Hedef 7: Erişilebilir ve Temiz Enerji – Yenilenebilir enerji  stratejilerin  geliştirilmesini  ve  iklim  değişikliğine  uyum
    kaynaklarının   kullanımının   yaygınlaşması   ve   enerji  sağlanmasını mümkün kılacaktır. Böylece insanlık ve doğal
    verimliliğinin artırılması; güneş, rüzgâr, hidroelektrik ve diğer  ekosistemler  arasında  sürdürülebilir  bir  denge  kurulmasına
    alternatif  enerji  sistemlerinin  entegre  edilerek  karbon  katkı sağlayacaktır.
    salınımının azaltılması.
    ·     Hedef 11: Sürdürülebilir Şehirler ve Topluluklar – Hava, su ve
    toprak  kirliliğinin  azaltılması  için  stratejilerin  geliştirilmesi,
    şehirlerin yaşanabilirliğinin artırılması.
    ·          Hedef  12:  Sorumlu  Tüketim  ve  Üretim  –  Atıkların  geri
    dönüştürülmesi  ve  yeniden  kullanılması  konularında  daha
    gelişmiş  teknolojilerin  kullanılması,  sıfır  atık  prensibinin
    benimsenerek atık üretiminin minimize edilmesi.
    ·     Hedef 13: İklim Eylemi – İklim değişikliğine uyum sağlamak
    için mühendislik çözümlerinin geliştirilmesi.
    ·          Hedef  14:  Sudaki  Yaşam  –  Su  kirliliğinin  azaltılması,  su
    kaynaklarının  sürdürülebilir  yönetimi,  deniz  ve  okyanus
    ekosistemlerinin korunması.
    ·Hedef  15:  Karasal  Yaşam  –  Toprak  ve  su  kaynaklarının
    yönetimi,  sürdürülebilir  tarım  uygulamaları  ve  ekosistem
    restorasyonu.
















      M Ü H E N D İ S L İ K   B Ü L T E N İ     |       1 6
   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20   21