Demiryolu Ağlarında Yapay Zeka Destekli İntihar Önleme: SAIVE Projesi

Bu makale, demiryolu ağlarında intiharı önleme çabalarını geliştirmek için yapay zekayı (YZ) kullanan çığır açan bir girişim olan SAIVE (Görsel Değerlendirme yoluyla İntihar Bilinci ve Müdahale) Projesini ele almaktadır. Purple Transform, Lancaster Üniversitesi ve Cisco iş birliğiyle yürütülen proje, Birleşik Krallık’ta yılda yaklaşık 250 olayla tahmini 1,8-2 milyon £’luk ekonomik maliyete sahip demiryolu intiharlarıyla ilişkili önemli insan ve ekonomik maliyetleri ele almayı amaçlamaktadır. SAIVE’nin özünü, mevcut CCTV altyapısını, bağlı kameraları ve sensörleri, gelişmiş derin öğrenme algoritmalarıyla birleştirerek potansiyel intihar davranışlarını belirleyen ve ilgili personeli zamanında müdahale için uyaran karmaşık bir sistem oluşturmaktadır. Bu makale, SAIVE’nin arkasındaki teknolojiyi, dağıtımını, geliştirme sırasında karşılaşılan zorlukları ve demiryolu güvenliği ve verimliliği üzerindeki potansiyel etkisini inceleyecektir.

Derin Öğrenme ve Davranışsal Analiz

SAIVE Projesinin gücü, mevcut CCTV sistemlerinden gelen video beslemelerini analiz etmek için derin öğrenme tekniklerinin uygulanmasında yatmaktadır. Lancaster Üniversitesi ile işbirliği içinde geliştirilen YZ algoritmaları, sıkıntı veya intihar niyetini gösteren ince davranışsal ipuçlarını tanımak üzere “eğitilmiştir”. Bu, vücut dilini, yüz ifadelerini ve hatta demiryolu istasyonları ve rayları yakınındaki hareket kalıplarını analiz etmeyi içerir. Sistem, insan yargısını değiştirmek için değil, erken uyarılar sağlayarak ve aksi takdirde gözden kaçırılabilecek hayat kurtarıcı bilgiler sunarak onu geliştirmek için tasarlanmıştır. Sistem, analiz edilen verilere dayalı olarak risk metrikleri oluşturarak proaktif müdahalelere olanak tanıyan tahmine dayalı yetenekler sağlar. Geliştirme aşaması, yüksek doğruluk sağlamak ve sistemin güvenilirliğini ve operasyonel verimliliğini korumak için kritik olan yanlış pozitifleri en aza indirmek için titiz bir eğitim ve test süreci içermiştir.

SAIVE Platformu ve Operasyonel İş Akışı

Sistemin kalbi, YZ analizini kolaylaştırılmış bir uyarı ve yanıt sistemiyle entegre eden kullanıcı dostu bir arayüz olan SiYtE platformudur. YZ potansiyel olarak endişe verici bir davranış tespit ettiğinde, SiYtE, belirlenen istasyon personelini gerçek zamanlı görsel bilgiler ve bağlam özelli rehberlikle otomatik olarak uyarır. Bu, bireyle sıkıntı içinde etkileşim kurmak için önerilen ifadeleri ve protokolleri içerir, daha fazla artış riskini en aza indirir ve olumlu bir sonuç şansını maksimize eder. Platformun tasarımı, istasyon personeline kullanım kolaylığını önceliklendirerek hızlı ve etkili bir yanıt sağlar. Ayrıca, platformun veri günlüğü yetenekleri, devam eden sistem iyileştirmesine katkıda bulunur ve gelecekteki intihar önleme stratejileri için değerli bilgiler sağlar.

Zorlukların Üstesinden Gelme ve Veri Gizliliğini Sağlama

SAIVE’nin geliştirilmesi, özellikle veri gizliliği (GDPR – Genel Veri Koruma Yönetmeliği) uyumluluğu konusunda zorluklarla karşı karşıya kaldı. Sistem, hassas görsel verileri titizlikle işler ve bireysel gizliliği korumak ve sıkı düzenlemelere uymak için güçlü önlemler gerektirir. Bu endişeleri gidermek, veri anonimleştirme, depolama ve erişim kontrolüne dikkatli bir yaklaşım gerektirdi. Ekip, uyumluluğu garanti altına almak ve hassas bir bağlamda YZ teknolojisinin etik ve sorumlu kullanımını sağlamak için hukuk uzmanlarıyla iş birliği yaptı.

Genişleme ve Gelecekteki Etkiler

Şu anda Govia Thameslink Railway ile tek bir test sahasında çalışan SAIVE Projesi, etkinliğini çeşitli demiryolu ortamlarında doğrulamak için daha fazla dağıtım fırsatı arıyor. İlk pilot aşaması, sistemin potansiyelini gösteren ancak daha geniş ölçekli test ihtiyacını da vurgulayan değerli veriler sağlamıştır. Projenin kapsamının genişletilmesi, yalnızca etkinliğini iyileştirmekle kalmayacak, aynı zamanda iyileştirme ve optimizasyon için daha fazla fırsat sağlayacaktır. Olaylardan kaynaklanan gecikmelerin ve operasyonel kesintilerin azaltılması açısından ekonomik faydalar bile, yaygın benimsenmesi için önemli bir neden oluşturmaktadır. Doğrudan ekonomik faydaların ötesinde, SAIVE’nin risk altındaki bireylerin hayatlarını kurtarma ve genel refahını iyileştirme potansiyeli, projenin büyük önemini altını çizmektedir.

Sonuçlar

SAIVE Projesi, demiryolu güvenliği ve intihar önlemede önemli bir gelişmeyi temsil etmektedir. YZ ve derin öğrenmenin gücünden yararlanarak sistem, risk altındaki bireyleri belirlemek ve ele almak için proaktif ve etkili bir araç sağlar. Projenin başarısı, endişe verici davranışları doğru bir şekilde tespit etme, mevcut demiryolu altyapısıyla sorunsuz bir şekilde entegre olma ve istasyon personelini zamanında ve uygun şekilde destekleme yeteneğine bağlıdır. İlk pilot aşama umut vaat ederken, etkinliğini tam olarak değerlendirmek ve işlevlerini geliştirmek için çeşitli demiryolu ağlarında daha fazla genişleme ve değerlendirme çok önemlidir. SAIVE’nin başarısı, YZ’nin karmaşık toplumsal sorunları ele alma potansiyelini vurgulayarak bu kritik alanda sürekli inovasyon ihtiyacını ortaya koymaktadır. Yalnızca trajik olayları önlemekle kalmayıp, demiryolu intiharlarıyla ilişkili önemli ekonomik maliyetleri azaltma yeteneği, kamu sektöründe YZ teknolojisinin sorumlu ve etik uygulaması için ikna edici bir vaka çalışması haline getirir. Demiryolu güvenliğinin geleceği, SAIVE gibi sistemlerin sürekli geliştirilmesine ve uygulanmasına bağlı olabilir ve insan hayatını korumak için daha proaktif ve teknolojik olarak gelişmiş stratejilere doğru bir paradigma değişimini göstermektedir.