Beş katmanlı mimari

Sensörden müdahaleye tek kapalı döngü

Her katman bir sonrakini besler. Sensörler dronelarla konuşur, dronelar AI'yi besler, AI haritaları çizer, haritalar müdahaleyi tetikler — müdahale ise öğrenir.

L01
LoRaWAN dağıtık düğümler

IoT Sensör Ağı

Yüzlerce düşük güçlü sensör düğümü ormanı kaplar ve mikro-iklim verilerini LoRaWAN üzerinden iletir. Mesh topolojisi tek düğüm arızasından etkilenmez.

  • Sıcaklık · nem · gaz (CO/VOC)
  • Düğüm başına ≥ 5 km menzil, < 100 mW güç
  • Güneş enerjisi hasadı, çok yıllık batarya
L02
EF-2026 devriye birimleri

Otonom Drone Filosu

EF-2026 quadcopter'ları orman örtüsü üzerinde sürekli devriye gezer, güneş enerjili istasyonlarda şarj olur. Termal + RGB yığını AI çekirdeğini gerçek zamanlı besler.

  • Termal IR + 4K RGB çift yük
  • 30 dakika uçuş süresi, 12 km yarıçap
  • Hava eşiğinde otomatik dönüş
L03
YOLOv8 + ConvLSTM

Yapay Zeka Analizi

YOLOv8 duman ve ateşleme imzalarını kare kare tespit eder. ConvLSTM sensör zaman serilerini birleştirip 12 adım öngörür.

  • Saniye altı uyarılar için kenar çıkarımı
  • Bölge bazlı sürekli öğrenme
  • Açıklanabilir risk skorlama
L04
Gerçek zamanlı geo-katmanlar

Dinamik Risk Haritalama

Olasılık ısı haritaları rüzgar, nem ve gaz değiştikçe yeniden çizilir. Operatörler arazi ve altyapı üzerinde ateşleme riskini görür.

  • 5 dakikada bir yenilenme
  • Varlık katmanları: yollar, su, yerleşim
  • GIS / komuta sistemlerine dışa aktarım
L05
Kapalı döngü müdahale

Stratejik Yangın Yönetimi

İnsan ekipleri için sevkiyat rotalama. Müdahaleden gelen geri bildirim modele geri döner.

  • Optimum ekip ve kaynak rotalama
  • Otomatik öncelik sıralama
  • Olay sonrası öğrenme entegrasyonu