Bu çalışmada, Türkiye’deki 81 ilin ayrı ayrı yıllık atık miktarlarını belirlemek amacıyla yapay zeka destekli bir uygulama yapıldı. Bu uygulama için bulanık mantık temelli Fuzzy Matlab ara yüzü kullanıldı. Uygulamanın kullanılabilirliğini görmek için TÜİK tarafından belirlenen 2020 yılı toplam atık verileri kullanıldı. Atıkların sınıflandırılmasında Sanayi, Maden-Termik, Sağlık Kuruluşu ve Nüfus kriterleri göz önünde bulunduruldu. Bu sınıflandırma, TÜİK verilerinin bu kategoriler altında sınıflandırılmış olması nedeniyle tercih edilmiştir. Bu uygulama ile 81 ilden 2020 yılında toplanması gereken atık miktarı belirlendi. Böylece illere göre atık miktarını tahmin etmek ve atık yönetimi süreçlerinde verimliliği artırma amaçlandı. Elde edilen bulgular, yerel yönetimlerin ve ilgili paydaşların atık yönetimi stratejilerini iyileştirmelerine yönelik somut veriler sunarak, sıfır atık hedeflerine ulaşma yolunda daha etkin politikalar geliştirmelerine yardımcı olabilir. Yapay zekâ destekli atık yönetimi sistemlerinin kullanımının artırılması, yalnızca çevresel sürdürülebilirliği artırmakla kalmayacak, aynı zamanda atıkların ekonomiye kazandırılmasına da olanak sağlayacaktır
Sonuç olarak, bu tür araştırmalar, Türkiye’nin atık yönetiminde verimliliği
artırırken, aynı zamanda sıfır atık hedefine ulaşma yolunda bir adım daha
atılmasına katkı sağlayacaktır.
In this study, an artificial intelligence-supported application was developed
to determine the annual waste quantities of 81 provinces in Turkey. Fuzzy
Matlab interface based on fuzzy logic was used for this application. In order
to see the usability of the application, the total waste data for 2020
determined by TurkStat was used. Industrial, Mining-Thermal, Health
Institution and Population criteria were taken into consideration in the
classification of waste. This classification was preferred as TurkStat data is
classified under these categories. With this application, the amount of
waste to be collected from 81 provinces in 2020 was determined. Thus, it
was aimed to estimate the amount of waste by province and increase
efficiency in waste management processes. The findings obtained can help
local governments and relevant stakeholders develop more effective
policies towards achieving zero waste targets by providing concrete data
to improve waste management strategies. Increasing the use of AIsupported
waste management systems will not only increase
environmental sustainability, but will also allow waste to be recycled into
the economy. As a result, such research will not only increase efficiency in
Turkey's waste management, but also contribute to taking another step
towards achieving the zero waste target.
