Kentsel iklim ve yapılı çevre ilişkilerinin makine öğrenimi ile incelenmesi

İklim değişikliği, bütün türlerin karmaşık bir etkileşim ağının öğesi olduğu doğada, tek organizma ölçeğinden ekosistem ölçeğine kadar bir etkiler zincirine sebep olabilir; bu nedenle her ölçekteki her etkinin değişimdeki rolü çok büyüktür. Bu ağların özellikleri, dünyadaki bütün ekosistemlerde belirleyici role sahiptir, bu nedenle iklim değişikliğinden nasıl etkileneceği ciddi araştırmalar sonucunda ortaya çıkacaktır. Kentsel alanlar, Dünya yüzeyinin küçük bir kısmını oluşturmasına rağmen iklim değişikliği üzerinde önemli etkiler yaratmaktadırlar ve bu etkilere karşın, kentleşmenin iklim ve ekosistemler üzerindeki etkileri yeterince çalışılmamıştır. Bu arada, kentleşme dünya genelinde artmaya devam etmektedir ve 2030'da nüfusun 2/3'ünün kentsel alanlarda yaşaması ve bu oranın zamanla artması beklenmektedir. Kentleşmeyi arttırmak, kentsel klimatolojiyi anlamayı ve gelecekteki senaryoları tahmin etmeyi iklim değişikliği konusunda önemli bir sorun haline getirmektedir. Günümüzde bu alandaki analitik araçların kullanımı artmış ve çok sayıda yazılım geliştirilmiştir. Bu yazılımları kullanmak, iklim değişikliğinin etkilerine göre kentsel alanlar oluşturmak için iklimi ve özellikleri hakkında kavrayışımızı geliştirecektir. Diğer yandan, gelişen teknoloji ile birlikte, model oluşturma ve simülasyon yapmada kullanılabilecek araçlar da artmakta ve gelişmektedir. Bu araçlardan biri, bilgisayardaki veri bilimlerinde otomatik olarak tanınmasıyla ilgilenen bilgisayar bilimi dalı olan makine öğrenmesi algoritmalarıdır. Makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılmasının, iklimi anlama ve öngörmede büyük avantajlar sağlaması hedeflenmektedir. Büyük veriye dair hesaplama gücü ve doğrusal olmayan davranışları yakalama, yeni veriler geldiğinde öğrenme vb. özellikleri, makine öğrenmesini iklimin anlaşılması ve kentsel planlamanın geliştirilmesi için uygun bir araç haline getirecektir. Bu çalışmada açık kaynaklı bir makine öğrenmesi algoritması ele alınarak, iklim parametrelerinin geleceğe yönelik tahminlerini yapmak için modifiye edilmiştir. Bu anlamda, bu çalışmanın amacı, iklim tahmini yapmak için çalışan "recurrent neural network" algoritması elde ederek makine öğrenmesi algoritmalarının avantajlarını ve kullanılabilirliğini göstermek, bunun üzerinden makine öğreniminin tasarım elemanı olarak etkin bir şekilde kullanılması üzerine ve iklimin anlaşılması üzerine olası durumları tartışmaktadır.