Başkent Üniversitesi Mühendislik Fakültesi öğrencileri Doğa Yoldaş ve Sevgi Yaman, hava radarlarının meteorolojik verilerini bozuşturan sinyal kirliliğini gidermek için yapay zeka destekli bir yazılım geliştirdi. Doç. Dr. Selda Güney'in danışmanlığında tasarlanan sistem, yüzde 97 başarı oranıyla yağışları binalar, dağlar ve diğer sabit engeller gibi yabancı sinyallerden ayırt edebiliyor.

Radar Verilerini Arındıran Algoritma

Hava radarları çalışırken sadece yağışlı bölgeleri değil, aynı zamanda binaları, köprüleri ve dağları da algılıyor. Bu durum, hava trafik kontrolörleri ve pilotların karşısına çıkan meteorolojik verilerin açıklığını azaltıyor ve karar almayı zorlaştırıyor. Başkent Üniversitesi'ndeki projede geliştirilen sistem, makine öğrenmesi tekniğiyle eğitilerek bu sinyal kirliliğini otomatik olarak temizliyor. Algoritma, yağışı hafif çiseleyen yağmurdan dolu fırtınasına kadar yedi farklı kategoride sınıflandırabiliyor.

Havacılık ve Güvenlikte Kritik Rol

Öğrenciler, sistemin meteorolojik tahmin ötesinde uçuş güvenliğinde önemli bir işlev gördüğünü belirtti. Mevcut radarlar kuşlar, İnsansız Hava Araçları veya yoğun nemliliği yağışla karıştırabiliyor. Yeni algoritma bu faktörleri ayırt ederek yüzde 97 doğrulukla daha güvenli bir rota planlaması sağlıyor. Özellikle savunma endüstrisinde hedef tespiti ve İHA operasyonları için bu ayrıştırma yeteneği hayati önem taşıyor. Proje, gelecekte meteoroloji kurumları ve havacılık şirketleriyle işbirliği yapılarak daha geniş veri setlerine entegre edilmeyi hedefliyor.

Ne anlama geliyor?

Hava radarları bir bölgedeki tüm nesnelerden geri sinyalleri (eko) alır ve bu sinyalleri haritada görüntüler. Binalar, dağlar ve diğer sabit yapılar da eko gönderdiğinden, radar operatörünün veya yazılımının gerçek yağış verisini bu statik engellerin sinyallerinden çıkarmması gerekir. Buna sinyal arındırma (clutter filtering) denir. Oluşturulacak modeller, eğitim verisiyle öğrenerek yağış desenleriyle diğer nesnelerin desenleri arasındaki farkı otomatik olarak tanır.

Bu tür yazılımlar, pilot ve hava trafik kontrolörlerine daha net görüntüler sunarak daha doğru kararlar almalarını sağlar. Ayrıca, İnsansız Hava Araçlarının güvenli operasyonu için radar verilerinin temiz olması önemlidir, çünkü bu araçları yönetenler uydu haberleşmesi veya radar desteğine dayanır. Sistematik olarak yanlış sinyalleri filtreleyebilen yazılım, hem sivil havacılıkta hem de savunma uygulamalarında yanlış alarm ve kaza riskini düşürür ve operasyonel verimliliği artırır.