Çevrelerinin koruyucuları

Kuzeybatı Kenya’nın kurak genişliklerinde yer alan Kakuma mülteci kampı, 20’nin üzerinde ülkeden 300.000’den fazla yerinden edilmiş kişiden oluşan, genişleyen bir topluluğa dönüştü. Aslen 1992 yılında Sudan’daki savaştan kaçan gençleri barındırmak için kurulan mülteci kampı, Güney Sudan, Somali ve diğer komşu ülkelerden gelen sakinleriyle, yaklaşık 15 mil karelik (40 km) kapladığı alanla Afrika’nın en büyük kampıdır.

Yıllar boyunca mülteci kampının haritaları ciddi şekilde güncelliğini yitirdi ve yardım dağıtımını, altyapı planlamasını ve acil durum müdahalesini engelledi. Kampın çarpık yerleşim düzeni ve çeşitli barınak türleri, geleneksel haritalama yöntemlerini zorlaştırdı. Ancak bu zorluk, insani yardım teknolojisinin neler başarabileceğini yeniden tanımlayan dikkate değer bir iş birliğini ateşledi.

Microsoft AI for Good Lab’da Uygulamalı Araştırma Bilimcisi olan Dr. Simone Fobi Nsutezo, “Bence iş birliği çok önemliydi çünkü herkes ortaya benzersiz bir katkı sundu” diyor.

Kakuma mülteci kampının haritalama sistemini güncellemeye yönelik iş birliğinin merkezinde, bir inovasyon üçlüsü temel rol oynadı. Her ortak, ortaya benzersiz bir katkı sundu ve birlikte gerçek bir etki yarattılar. BM Mülteci Ajansı’nın inovasyon laboratuvarı olan UNHCR’nin Hive’ı, mülteci kampının karşı karşıya olduğu sorunları tanımlarken, Humanitarian OpenStreetMap Ekibi (HOT) sahada temel veri toplama ve hayati topluluk entegrasyonu sağladı.

Topluluk katılımı yoluyla etkiyi artırma

Amaca yön veren güçler; gerçekten önemli olan işleri yapma arzusu, uzaktan algılama ve uydu görüntülerine olan merak ve mültecilerin ihtiyaçlarını karşılama hedefiydi. Elle haritalama değerli olsa da yavaş ve yoğun emek gerektiriyordu ancak Microsoft AI for Good Lab ekibi, yapay zeka ve makine öğreniminin insan haritacılara ihtiyaç duydukları araçları sağlamaya yardımcı olması için bir fırsat gördü.

“Bir modeli az miktarda veri üzerinde eğittikten sonra yeni alanlarda tahminler almak çok hızlıdır. Güneş panellerini, binaları, çatı türlerini, sanitasyon tesislerini haritalamak için açık kaynak kodumuz var ve herkes bunu bağımsız olarak kullanabilir” diyor, Microsoft AI for Good Araştırma Laboratuvarı Uygulamalı Araştırma Bilimcisi Dr. Amrita Gupta.

Yerdeki koşulları daha iyi anlamak için HOT haritalama ekibi, kampta bulunan güneş panelleri ve elektrik hatları gibi görünür elektrik erişimi göstergelerini belgeledi. Elektriğin çoğu bireysel binalarda kendi kendine üretilirken, bu bilgi, temel hizmetlerin gerçekçi bir şekilde nerede çalışabileceğine dair daha net bir resim oluşturmaya yardımcı oldu ve daha geniş altyapı ortamındaki boşlukları vurguladı.

Amaç, kampın geçici bir barınaktan ziyade kalıcı bir yerleşim yeri gibi hissetmesine yardımcı olmaktı.Haritalama, projenin insani ihtiyaçlara dayanmasını sağlamaya yönelik ilk adımdı.Projenin açık erişim taahhüdü, üretilen tüm veri ve görüntülerin ücretsiz olarak erişilebilir olacağı anlamına geliyordu. Bu, mülteci katılımını savunarak Kakuma’nın ötesine erişimi artırdı.

HOT ekibi Kenya’da sahada faaliyet göstererek sürece insani değer kattı. Gerçek veri toplama faaliyeti, projenin tanıtılmasından dronların uçurulmasına kadar tamamen yerel halk tarafından yönetildi ve kamptaki mülteciler bölgedeki özelliklerin manuel olarak tanımlanmasına yardımcı oldu. HOT ekipleri, havadan yüksek çözünürlüklü görüntüler yakalamak ve mülteci haritacılarla saha doğrulaması yapmak için insansız hava araçları uçurdu. Ancak en önemlisi, mülteci kampının üyelerini eğitip güçlendirdiler ve veri toplamayı topluluk katılımına dönüştürdüler.

Mülteciler kendi çevrelerinin haritacıları, tercümanları ve görevlileri haline geldiler ve gerçek saha verileri oluşturdular. Yerel uzmanlıkları, süreci daha doğru ve kapsamlı hâle getirip sürecin kontrolünü sahiplenmelerini sağladı. HOT’un ekibi, 10 mil karelik (16 km²) görüntüyü manuel olarak etiketleyerek kamp geliştikçe güncel tutulabilecek yapay zeka gelişimi için zengin bir eğitim veri kümesi oluşturdu.

“Yapay zeka öncelikle örüntü eşleştirme ve zamandan kazanmak için kullanıldı. Verilerde manuel olarak tespit edilmesi zor olan sinyalleri bulmamıza yardımcı oldu” diyor Dr. Gupta.

Microsoft AI for Good Lab, mülteci kampında toplanan zengin ve topluluk etiketli görüntüler sayesinde Azure bulut hizmetlerini kullanarak gelişmiş makine öğrenimi modelleri geliştirdi. Bu modeller; binalar, sanitasyon blokları, sokak lambaları ve çatılardaki güneş panelleri ile direkler ve hatlar gibi enerji ağı unsurları dahil olmak üzere kampın çeşitli ve düzensiz yerleşimini yansıtan çok geniş bir özellik yelpazesini doğru şekilde tanımlamak üzere eğitildi.

Ekip, hem yerel uzmanlıktan hem de yapay zekadan yararlanarak mülteci kampının benzersiz yapılarının getirdiği zorlukların üstesinden gelmeyi başardı ve manuel olarak elde edilmesi zor olan hızlı analiz ve örüntü tanımayı mümkün kıldı. Tüm modeller ve veri kümeleri GitHub’da açık kaynak olarak yayınlandı ve dünya çapındaki geliştiricileri, araştırmacıları ve insani yardım kuruluşlarını bu çalışmayı geliştirmeleri ve ihtiyacı olan diğer topluluklara uyarlamaları için güçlendirdi.

Olanakların bir göstergesi

Bu açık kaynaklı haritalama projesi, iş birliğinin sürdürülebilir kalkınma için güçlü bir temel oluşturmaya nasıl yardımcı olabileceğini gösteriyor. Kakuma kasabasının belediye sınırları geliştikçe kasaba ve çevresindeki yerleşim yerlerinde uzun vadeli planlama ve hizmet sunumu için doğru mekansal veriler kritik hâle geldi ve gelecekteki herhangi bir ilhak veya entegrasyon kararının gerçeğe dayanmasını sağladı.

GitHub; geliştiricileri, sivil teknoloji uzmanlarını ve veri bilimcilerini gerçek dünyadaki insani sorunlarla buluşturan bu projenin bir sonraki bölümünün başladığı yerdir. Dahası, öğrenilen her şey mültecilere yardım etmek için küresel bir bilgi tabanının parçası hâline geldi. Kodun açıkça paylaşılması sayesinde dünyanın her yerinden insanlar onu geliştirebilir, üzerine ekleme yapabilir ve böylece anlamlı bir etki yaratabilirler. Kakuma mülteci kampının hikayesi, insani vizyonun yenilikle buluştuğunda yapılabileceklerin bir kanıtıdır.