İKLİM DEĞİŞİKLİKLERİ SÜRECİNDE İHA VE YERKÜRE VERİLERİNDEN KUANTUM YAPAY ZEKÂ İLE HAVA TRAFİK İÇİN FAYDALI SÜRDÜRÜLEBİLİR BİR MODEL GELİŞTİRİLMESİ

Abstract

Bu tez çalışmasında iklim değişikliği sürecinde sürdürülebilir hava trafik modellemesinin yapılabilirliği ve bu konudaki farklı yöntemler ele alınmaktadır. Tez çalışmasının amacı iklim değişiklikleri sürecinde İHA ve yerküre verilerinden kuantum yapay zekâ ile hava trafik için faydalı sürdürülebilir bir model geliştirilmesidir. Tez çalışması için başlangıç olan hipotez; iklim değişikliği ile hava trafik ekosisteminin, sürdürülebilirlik modelinde birbirine matematiksel olarak bağlı değişkenler olduğudur. Bu hipotezin testi için İHA uçuş verileri ve yerküre gözlem uyduları verileri kullanılmıştır. Yöntem olarak kuantum hesaplama teknikleri ve sınıflandırma teknikleri kullanılmıştır. Tez çalışmasında İHA uçuş verilerinin sınıflandırılması yapılmış, kuantum hesaplama yöntemleri ve klasik yöntemler karşılaştırılmıştır. Örneğin değişkenli kuantum sınıflandırma yönteminde doğruluk değeri 0,59 olarak hesaplanmıştır. Yerküre gözlem uydularından elde edilen mekânsal verilerin analizinde elde edilen bulgulara baktığımızda belirli tarih aralıklarında CO2 ve NO2 emisyon değerleri yüksek bölgeler belirlenebilmiştir. Örneğin 2022'nin Ocak ayında Ankara havalimanı bölgesindeki CO2 verisi 0,025 mol/m2 bandında görülmektedir. Ankara, İstanbul ve İzmir Havalimanları karşılaştırıldığında sıralamanın günlere bağlı olarak değişiklik gösterdiği görülmüştür. Bu veriler 0.03 mol/m2 eşik değerine göre sıralandığında Ankara düşük emisyonlu havaalanı kategorisinde gösterilirken, İstanbul ve İzmir havalimanları yüksek emisyonlu havaalanları olarak belirlenmiştir. Verilerden CO2/NO2 emisyonu yüksek bölgeler ile uçak rotalarının kesişim gösterdiği çıkarımı yapılabilir. Bu şekilde kullanılan uydu emisyon verileri gelecekte havaalanı emisyon değerlerinin hesaplanmasında yada yatırım yapılması planlanan havalimanlarının belirlenmesinde kullanılabilir. Yönetim kademesi açısından sürdürülebilirlik politikaları ile ulaşım politikaları ilişkilendirilebilir. Hava trafik kontrolü veya iklim değişikliği örneklerindeki çok sayıda algoritmik ve hesaplama sorununun çözümü ve büyük veri analizleri için kuantum bilgisayarlar ve/veya kuantum hesaplama teknikleri kullanılabilir.

of sustainable air traffic modeling during the process of climate change and discusses different methodologies in this regard. The aim of the thesis is to develop a useful sustainable model for air traffic using quantum artificial intelligence based on UAV (Unmanned Aerial Vehicle) and Earth data during climate change. UAV flight data and Earth observation satellite data have been used to test this hypothesis. Quantum computing techniques, classification techniques, and statistical analysis techniques have been used. In the thesis, the classification of UAV flight data has been carried out, and quantum computing methods have been compared with classical methods. The accuracy value in the variable quantum classification method was calculated as 0.59. The analysis of Earth observation satellites spatial data for CO2 emissions for January 2022, in Ankara, Istanbul, and Izmir airports compared. When these data are ranked according to the threshold value of 0.03 mol/m2, Ankara is categorized as a low-emission airport, while Istanbul and Izmir airports are identified as high-emission airports. It can be inferred from the data that there is an intersection between regions with high CO2/NO2 emissions and aircraft routes. Satellite emission can be used for calculating airport emission values or airport investments. Sustainability policies can be correlated with transportation policies from a management perspective. Quantum computers and/or quantum computing techniques can be employed for solving numerous algorithmic and computational problems in air traffic control or climate change examples.