Disaster Management And Artificial Intelligence: Technology Based Solutions Of The Future

Orakçı E.

2nd INTERNATIONAL HAKKARİ SCIENTIFIC STUDIES CONGRESS, Hakkari, Türkiye, 14 - 15 Ağustos 2025, ss.100, (Özet Bildiri)

  • Yayın Türü: Bildiri / Özet Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Hakkari
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.100
  • Hakkari Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Afetlerin neden olduğu yıkıcı etkiler, geleneksel afet yönetimi yaklaşımlarının yeterliliğini tartışmaya açmış ve ileri teknolojilerin bu alanda kullanımını zorunlu hale getirmiştir. Bu bağlamda yapay zekâ, afet öncesi, sırası ve sonrasında karar alma süreçlerini hızlandıran, veri odaklı ve öngörücü çözümler sunan güçlü bir araç olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışma, afet yönetiminde yapay zekâ teknolojilerinin kullanım alanlarını incelemeyi, bu teknolojilerin sunduğu fırsatları ve karşılaşılan sınırlılıkları ortaya koymayı amaçlamaktadır. Çalışmada afet döngüsünün her aşamasında (risk azaltma, hazırlık, müdahale ve iyileştirme) yapay zekâ uygulamalarının nasıl devreye girdiği örneklerle açıklanmış; özellikle görüntü işleme, büyük veri analitiği, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme gibi yöntemlerin afet yönetim süreçlerine katkısı değerlendirilmiştir. Ayrıca Türkiye'de bu teknolojilerin kurumsal düzeyde uygulanabilirliği tartışılmış ve öneriler sunulmuştur. Elde edilen bulgular, yapay zekâ tabanlı sistemlerin doğru veri yönetimi, algoritmik şeffaflık ve disiplinler arası iş birliği ile entegre edildiğinde afetlere karşı daha dirençli bir toplum yapısının inşa edilebileceğini göstermektedir.

The devastating effects of disasters have called into question the adequacy of traditional disaster management approaches and necessitated the use of advanced technologies in this area. In this context, artificial intelligence stands out as a powerful tool that accelerates decision-making processes before, during, and after disasters and provides data-driven and predictive solutions. This study aims to examine the applications of artificial intelligence technologies in disaster management and to reveal the opportunities and limitations these technologies offer. The study provides examples of how AI applications are implemented at each stage of the disaster cycle (risk reduction, preparedness, response, and recovery). The contribution of methods such as image processing, big data analytics, machine learning, and natural language processing to disaster management processes is particularly evaluated. Furthermore, the institutional applicability of these technologies in Trkey is discussed, and recommendations are presented. The findings demonstrate that integrating AI-based systems with proper data management, algorithmic transparency, and interdisciplinary collaboration can build a more resilient society against disasters.