Araştırma Makalesi

Yapay Zekâ Tabanlı Hava Kalitesi İyileştirme Stratejilerinin Değerlendirilmesi

Cilt: 14 Sayı: 2 30 Temmuz 2024
PDF İndir
EN TR

Yapay Zekâ Tabanlı Hava Kalitesi İyileştirme Stratejilerinin Değerlendirilmesi

Öz

Günümüzde hava kirliliği, kentsel ve sanayi bölgelerinde yaşayan milyonlarca insan için ciddi sağlık riskleri oluşturmaktadır. Bu makalede, yapay zekâ (AI) teknolojileri ve makine öğrenimi algoritmalarının hava kalitesini izleme ve iyileştirme stratejilerinin geliştirilmesinde nasıl kullanılabileceği ele alınmıştır. Bu araştırma, özellikle kentsel alanlarda hava kalitesi üzerinde etkili olan ana kirleticilerin dinamiklerini modellemek için makine öğrenmesi yaklaşımlarını kullanmaktadır. Bu çalışmada, çeşitli yapay zekâ modelleri (RF, SVM, ANN, CNN, RNN, GAN) kullanılarak hava kalitesi verilerinin analiz, tahmin ve simüle edilmesi süreçleri detaylı bir şekilde incelenmiştir. Ayrıca, bu modellerin hava kalitesi yönetimi için stratejik karar verme süreçlerinde nasıl entegre edilebileceği üzerinde durulmuştur. Yapay zekâ tabanlı modeller, gerçek zamanlı veri akışını analiz ederek, hava kalitesi üzerinde olumlu etkiler yaratabilecek müdahaleler önermektedir.

Anahtar Kelimeler

Etik Beyan

Bu çalışmada herhangi bir etik ihlal söz konusu olmamıştır.

Kaynakça

  1. [1] S. Sharma, M. Zhang, Anshika, J. Gao, H. Zhang, S.H. Kota, “Effect of Restricted Emissions During COVID-19 on Air Quality in India,” The Science of the Total Environment, 2020
  2. [2] K. Balakrishnan, S. Dey, T. Gupta, R.S. Dhaliwal, M. Brauer, A.J. Cohen, J.D. Stanaway, G. Beig, T.K. Joshi, A.N. Aggarwal, Y. Sabde, H. Sadhu, J. Frostad, K. Causey, W. Godwin, D.K. Shukla, G.A. Kumar, C.M. Varghese, P. Muraleedharan, A. Agrawal, R.M. Anjana, , “The impact of air pollution on deaths, disease burden, and life expectancy across the states of India: the Global Burden of Disease Study 2017,” The Lancet Planetary Health, vol. 3, no. 1, 2019
  3. [3] C.A. Pope, D.W. Dockery, “Health effects of fine particulate air pollution: Lines that connect,” Journal of the Air and Waste Management Association, vol. 56, no. 6, 2006
  4. [4] WHO, “WHO global air quality guidelines: particulate matter (‎PM2.5 and PM10)‎, ozone, nitrogen dioxide, sulfur dioxide, and carbon monoxide.” [Online]. Available: https://apps.who.int/iris/handle/10665/345329
  5. [5] M.A. Zoran, R.S. Savastru, D.M. Savastru, M.N. Tautan, “Assessing the relationship between surface levels of PM2.5 and PM10 particulate matter impact on COVID-19 in Milan, Italy,” Science of the Total Environment, vol. 738, 2020
  6. [6] J.O. Anderson, J.G. Thundiyil, A. Stolbach, “Clearing the Air: A Review of the Effects of Particulate Matter Air Pollution on Human Health,” Journal of Medical Toxicology, vol. 8, no. 2. 2012.
  7. [7] A. Ratajczak, A. Badyda, P.O. Czechowski, A. Czarnecki, M. Dubrawski, W. Feleszko, “Air pollution increases the incidence of upper respiratory tract symptoms among Polish children,” Journal of Clinical Medicine, vol. 10, no. 10, p. 2150, 2021.
  8. [8] T. Bourdrel, M.A. Bind, Y. Béjot, O. Morel, J.F. Argacha, “Cardiovascular effects of air pollution,” Archives of Cardiovascular Diseases, vol. 110, no. 11. 2017.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Elektrik Mühendisliği (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

30 Temmuz 2024

Gönderilme Tarihi

8 Haziran 2024

Kabul Tarihi

17 Temmuz 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 14 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Pekdoğan, T. (2024). Yapay Zekâ Tabanlı Hava Kalitesi İyileştirme Stratejilerinin Değerlendirilmesi. EMO Bilimsel Dergi, 14(2), 87-97. https://doi.org/10.61512/emobd.1498119
AMA
1.Pekdoğan T. Yapay Zekâ Tabanlı Hava Kalitesi İyileştirme Stratejilerinin Değerlendirilmesi. EMO Bilimsel Dergi. 2024;14(2):87-97. doi:10.61512/emobd.1498119
Chicago
Pekdoğan, Tuğçe. 2024. “Yapay Zekâ Tabanlı Hava Kalitesi İyileştirme Stratejilerinin Değerlendirilmesi”. EMO Bilimsel Dergi 14 (2): 87-97. https://doi.org/10.61512/emobd.1498119.
EndNote
Pekdoğan T (01 Temmuz 2024) Yapay Zekâ Tabanlı Hava Kalitesi İyileştirme Stratejilerinin Değerlendirilmesi. EMO Bilimsel Dergi 14 2 87–97.
IEEE
[1]T. Pekdoğan, “Yapay Zekâ Tabanlı Hava Kalitesi İyileştirme Stratejilerinin Değerlendirilmesi”, EMO Bilimsel Dergi, c. 14, sy 2, ss. 87–97, Tem. 2024, doi: 10.61512/emobd.1498119.
ISNAD
Pekdoğan, Tuğçe. “Yapay Zekâ Tabanlı Hava Kalitesi İyileştirme Stratejilerinin Değerlendirilmesi”. EMO Bilimsel Dergi 14/2 (01 Temmuz 2024): 87-97. https://doi.org/10.61512/emobd.1498119.
JAMA
1.Pekdoğan T. Yapay Zekâ Tabanlı Hava Kalitesi İyileştirme Stratejilerinin Değerlendirilmesi. EMO Bilimsel Dergi. 2024;14:87–97.
MLA
Pekdoğan, Tuğçe. “Yapay Zekâ Tabanlı Hava Kalitesi İyileştirme Stratejilerinin Değerlendirilmesi”. EMO Bilimsel Dergi, c. 14, sy 2, Temmuz 2024, ss. 87-97, doi:10.61512/emobd.1498119.
Vancouver
1.Tuğçe Pekdoğan. Yapay Zekâ Tabanlı Hava Kalitesi İyileştirme Stratejilerinin Değerlendirilmesi. EMO Bilimsel Dergi. 01 Temmuz 2024;14(2):87-9. doi:10.61512/emobd.1498119

Cited By


EMO BİLİMSEL DERGİ
Elektrik, Elektronik, Bilgisayar, Biyomedikal, Kontrol Mühendisliği Bilimsel Hakemli Dergisi
TMMOB ELEKTRİK MÜHENDİSLERİ ODASI 
IHLAMUR SOKAK NO:10 KIZILAY/ANKARA
TEL: +90 (312) 425 32 72 (PBX) - FAKS: +90 (312) 417 38 18
bilimseldergi@emo.org.tr