Herkese selamlar. Antalya’nın herhangi bir sokağında ilerleyen bir çöp kamyonunu düşünün. Mahallelerin içine giriyor, ara sokakları dolaşıyor, konteynerlerin yanına kadar geliyor, ana caddelere çıkıyor ve aynı güzergâhları düzenli aralıklarla yeniden görüyor.

Şimdi o aracın yalnızca çöp toplamadığını düşünün. Tavanında 360 derece kamera, ön ve yan taraflarında yüksek çözünürlüklü kameralar, konumlandırma sistemi ve birkaç sensör var. Araç normal görevini yaparken yolu da izliyor. Bir çukur oluşmuşsa kaydediyor. Trafik levhası devrilmişse fark ediyor. Yol çizgileri silinmeye başlamışsa işaretliyor. Boş bir araziye yeni kaçak atık bırakılmışsa konumunu belirliyor. Sürekli taşan bir konteyner varsa bunu önceki geçişlerle karşılaştırabiliyor.

Yani belediyenin zaten sokakta olan aracı, aynı anda hareketli bir kent tarayıcısına dönüşüyor.

Kulağa biraz bilim kurgu gibi geliyor olabilir. Aslında değil.

MIT Senseable City Lab’in Cambridge’de yürüttüğü City Scanner projesinde belediyenin çöp kamyonları mobil sensör platformuna dönüştürüldü. Araçlar normal işlerine devam ederken sıcaklık, nem, hava kalitesi ve termal görüntü gibi veriler topladı. Üstelik araçların titreşimlerinden yol kalitesi hakkında bilgi üretmek için ivmeölçerlerden de yararlanıldı.

Avustralya’daki AIoT-CitySense projesi ise fikri bizim konuştuğumuz noktaya daha da yaklaştırıyor. Melbourne’ün batısındaki bir yerel yönetimde mevcut atık toplama kamyonlarına stereo kameralar, GNSS konumlandırma, uç bilişim donanımı ve mobil bağlantı sistemleri yerleştirildi. Kamyonlar çöplerini toplamaya devam ederken yol kenarı altyapısını da taradı. Sistem hasarlı trafik levhaları, kaçak dökülen atıklar ve yol yüzeyiyle ilgili sorunları tespit etmek için kullanıldı.

Benim ilgimi çeken taraf tam olarak burası.

Yeni bir “şehir tarama filosu” satın almak yerine, zaten her gün sahada iş yapan kamu araçlarından ikinci bir fayda üretmek.

Ama bu fikri yalnızca “çöp kamyonlarına 360 derece kamera takalım” seviyesinde düşünürsek asıl fırsatı kaçırırız.

Google Street View Studio’ya konum bilgisi taşıyan 360 derece görüntülerin yüklenmesi teknik olarak mümkün. Böyle bir sistem belediyeye güncel sokak görüntüsü üretme konusunda da yardımcı olabilir. Fakat Google Street View ile belediyenin kendi Coğrafi Bilgi Sistemi aynı şey değil.

Street View daha çok insanların bir yeri harita üzerinden görmesini sağlayan görsel bir katman.

Belediyenin ihtiyacı ise “şurada çukur var”, “bu trafik levhası hasarlı”, “bu konteyner düzenli olarak taşıyor”, “bu yol çizgisinin yenilenmesi gerekiyor” diyebilen operasyonel bir sistem.

Ben olsam projenin merkezine Google’ı değil, belediyenin kendi CBS altyapısını koyardım.

Her tespit için konum, zaman, problem türü, güven skoru ve gerektiğinde kanıt görüntüsü tutulabilir. Yapay zekâ bir sorunu tespit eder, sistem o kaydı ilgili birime yollar. Sorun giderildiğinde kayıt kapanır. Aynı problem beş farklı araç tarafından görülürse beş ayrı iş emri açmak yerine tek kayıt güncellenir.

İş biraz burada güzelleşiyor.

Çünkü araç aynı sokaktan tekrar geçtiğinde yalnızca yeni sorunları değil, değişimi de görebilir.

Geçen hafta sağlam olan yol bugün bozulmuş mu?

Yeni bir trafik levhası mı eklenmiş?

Konteynerin yeri değiştirilmiş mi?

Kaçak döküm temizlenmiş mi?

Yol çizgisi yenilenmiş mi?

Şehir artık yalnızca haritada duran sabit bir veri olmaktan çıkar. Sürekli kendini güncelleyen yaşayan bir veri setine dönüşür.

Tabii her işi tek kameraya yüklemek doğru olmaz. Yol yüzeyi ve levha tespiti için görüntü çoğu zaman yeterli olabilir. Daha hassas yol geometrisi veya altyapı ölçümü gerekiyorsa stereo kamera, IMU, daha hassas GNSS ya da bazı araçlarda LiDAR gibi ek sensörlere ihtiyaç duyulabilir.

Her çöp kamyonunu pahalı bir ölçüm laboratuvarına çevirmek de gerekmiyor.

Birkaç araçla başlanır. Görüntü ve konum verisiyle gerçekten hangi sorunların güvenilir biçimde tespit edilebildiği görülür. Gerekli noktalarda sistem geliştirilir.

Bir de işin kendi atık toplama tarafı var.

“Kamyon en kısa yoldan gitsin” demek kulağa mantıklı geliyor ama gerçek hayatta problem bundan biraz daha karmaşık.

Kamyonun kapasitesi var. Tek yönlü sokaklar var. Dönüş yasakları var. Konteynerlerin doluluk oranları aynı değil. Bazı noktalarda aracın yolun belirli tarafından yaklaşması gerekiyor. Trafik değişiyor. Araç dolduğunda aktarma istasyonuna gitmesi gerekiyor. Her konteynerde geçirilen süre bile farklı.

Yani aranan şey en kısa yol değil, en verimli rota.

GIS yol ağını, konteynerleri, depoları ve trafik kısıtlarını sağlar. Rota optimizasyon sistemi de hangi aracın hangi konteynere hangi sırayla gitmesinin daha verimli olduğunu hesaplar.

Buraya kamyonlardan gelen gerçek veriyi eklediğinizde sistem daha da anlamlı hale geliyor.

Bir konteyner pazartesi sabahları sürekli yarı boşsa her pazartesi uğramak gerekiyor mu?

Başka bir noktada cuma akşamları düzenli taşma oluyorsa toplama sıklığı değiştirilebilir mi?

Bir güzergâhta araç sürekli planlanandan daha fazla zaman harcıyorsa rota yeniden hesaplanabilir mi?

Veri varsa bunların hepsi ölçülebilir.

Antalya tarafında ise konu yalnızca teknoloji değil. İdari yapı en az kamera kadar önemli.

Büyükşehir Belediyesi’nin coğrafi ve kent bilgi sistemleri tarafında altyapısı bulunuyor. Akıllı kent uygulamaları, Yol Bilgi Sistemi gibi çalışmalar da mevcut. Öte yandan evsel atığın mahallelerden toplanması önemli ölçüde ilçe belediyelerinin sorumluluk alanında.

Dolayısıyla böyle bir sistem “Büyükşehir birkaç kamyona kamera taksın” diyerek kurulamaz.

Muratpaşa’daki araç başka bir kurumun, Konyaaltı’ndaki başka bir kurumun sistemine veri üretiyorsa ortak standart gerekiyor.

Bir araç çukur tespit ettiğinde kayıt nereye gidecek?

Yol kimin sorumluluğunda?

Kaçak döküm ihbarını hangi ekip görecek?

Aynı problem tekrar görüldüğünde yeni kayıt mı açılacak, eskisi mi güncellenecek?

Bakım tamamlandıktan sonra sistem bunu nasıl anlayacak?

Bence teknik olarak kamerayı takmak, bu organizasyonu kurmaktan daha kolay olabilir.

Antalya’nın tamamen sıfırdan başlayacağı da söylenemez. Büyükşehir’in Kent Bilgi Sistemi ve akıllı kent altyapısı var. Muratpaşa Belediyesi’nin iklim çalışmalarında da atık toplama araçlarından GPS, kamera ve sensör verileri kullanılarak güzergâh optimizasyonu yapılmasına yönelik öneriler bulunuyor.

Ama burada ayrımı özellikle koymak gerekiyor.

Bugün Antalya genelinde çöp kamyonlarının sokakları görüntüleyip yapay zekâyla yol hasarı, trafik levhası, yol çizgisi, kaçak döküm ve diğer kent değişikliklerini sürekli tespit ettiği böyle kapsamlı bir sistemin çalıştığını söylemiyorum.

Benim anlattığım mevcut durum değil.

Mevcut araçların ve dijital altyapının üzerine kurulabilecek bir sonraki adım.

Üstelik bütün Antalya’ya bir gecede yaymak da gerekmiyor.

İki ya da üç araç seçilir. Bir ilçede birkaç güzergâh belirlenir. Sistem birkaç ay çalışır.

Kaç gerçek sorun yakaladı?

Kaç yanlış alarm verdi?

Bakım ekiplerine gerçekten zaman kazandırdı mı?

Atık toplama rotası kısaldı mı?

Yakıt tüketimi veya çalışma süresi değişti mi?

Toplanan görüntünün ne kadarı gerçekten işe yaradı?

Bunlara bakılır.

İşe yarayan büyütülür. İşe yaramayan çıkarılır.

Gizlilik tarafı da en baştan düşünülmek zorunda. Sokakta sürekli görüntü toplayan bir sistem varsa yüz ve plakaların mümkün olduğunca araç üzerinde otomatik bulanıklaştırılması, ihtiyaç olmayan görüntülerin saklanmaması ve hangi verinin ne kadar süre tutulacağının açıkça belirlenmesi gerekir.

Çünkü akıllı şehir demek şehrin her yerine mümkün olduğunca fazla kamera koymak değil.

Bence asıl akıllılık, zaten yapılan bir kamu hizmetinden ikinci ve üçüncü bir fayda çıkarabilmekte.

Antalya’nın sokaklarında dolaşan belediye araçları zaten var. Aynı sokağı haritalamak, kontrol etmek veya incelemek için her seferinde ikinci bir araç göndermek yerine, mevcut aracın gördüğünü anlamlandırabilirsek iş değişiyor.

Bir çöp kamyonu vardiyasını tamamladığında yalnızca tonlarca atık toplamış olmayabilir.

Arkasında Antalya’nın o günkü haline ait güncellenmiş bir dijital iz de bırakabilir.

Bana kalırsa düşünmeye değer olan tam olarak bu.

Bir sonraki yazıda görüşmek üzere, kendinize iyi bakın.