Yangını, çıkmadan önce görmek
Orman yangını artık mevsimlik bir olay değil. İklim değişikliğiyle birlikte yangın mevsimi uzuyor ve aşırı yangın davranışı sıradanlaşıyor.
Mücadelenin zorluğu yalnızca bütçe ya da ekipman meselesi değil; büyümüş bir yangına müdahale rüzgâra ve zamana karşı eşitsiz bir yarıştır.
Asıl kazanç söndürmekte değil, nerede başlayacağını önceden bilmekte.
Yapay zekâ tam da burada belirleyici: makine öğrenmesi riski ölçülebilir kılıyor, derin öğrenme orman yapısını çıkarıyor, VLM ve LLM modelleri sonucu sahanın diline çeviriyor.
EFE bu araçları gönüllülük esasıyla geliştirir; amacımız ürün satmak değil, çözümleri paylaşmaktır.
Risk haritasıyla ertesi günün tutuşma olasılığını birlikte üretmek.
Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve dil modellerini tek zincirde birleştirmek.
Ticari bir amaç gütmeden, üretilen bilgiyi paylaşmak.
Sefa Karabaş
Sefa KARABAŞ, İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesinden mezun olduğu 2017 yılında 1416 sayılı Devlet Bursu'nu kazanarak ABD'ye gitmiş ve Oregon State Üniversitesinde orman yangınları konulu yüksek lisans çalışmasını tamamlamıştır.
2025 yılında Oregon State Üniversitesi Vegetation Management Research Cooperative ile birlikte, yapay zekâ destekli "Drought Resistance Interactive Application (DRIA)" uygulamasını geliştirmiştir.
2026 yılında ise yapay zekâ segmentasyon modellerini makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle harmanlayarak, orman kapalılığının yoğun olduğu alanlarda yüksek doğrulukta çalışan ve orman altındaki maki ile çalı türlerini tespit edebilen bir model ortaya koymuştur.
2026 yılında düzenlenmesi planlanan, ABD'nin en prestijli bilimsel konferanslarından biri olan American Geophysical Union (AGU) konferansının orman yangınlarıyla mücadele oturumuna konuşmacı olarak davet edilmiştir.
1416 sayılı Devlet Bursu · Oregon State Üniversitesi
Forest Vegetation Management Association ödülü, Kaliforniya
DRIA — yapay zekâ destekli kuraklık direnci uygulaması
UC San Diego Supercomputer Center bilimsel ödülü · AGU konuşmacı daveti