Yapay Zeka (AI)'nın gerçek zamanlı sismik verileri ve geçmiş kayıtları analiz ederek %70 doğrulukla depremleri bir hafta önceden tahmin edebildiğini gösteren Teksas Üniversitesi'nde yapılan bir çalışmayı öne çıkarıyor.
Başka bir kaynak, özellikle İstanbul'da %98'in üzerinde doğrulukla 30 gün önceden tahmin yapabilen Türk bilim insanı Cemil Emre Yavaş tarafından geliştirilen bir AI modeline odaklanmaktadır.
Üçüncü bir metin ise, Google'ın Android deprem uyarı sistemi gibi telefonlardaki ivmeölçerleri kullanarak deprem sarsıntıları başladıktan sonra erken uyarılar gönderebilen mobil uygulamaların işleyişini açıklıyor.
Son olarak, dördüncü kaynak, makine öğreniminin (ML) sismolojide deprem tespiti, konum tahmini, sinyal sınıflandırması ve erken uyarı sistemleri dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar gündemde.
Cemil Emre Yavaş, teknoloji, yazılım geliştirme ve yapay zeka alanındaki yenilikçi çalışmalarıyla tanınan bir geliştiricidir. Özellikle son dönemde, sismoloji ve veri analitiği konularına yoğunlaşarak, yapay zeka destekli bir deprem tahmini uygulaması geliştirmiştir. Bu uygulama, depremler öncesinde yer kabuğundaki mikrosismik aktiviteleri analiz eden ileri seviye makine öğrenmesi algoritmaları kullanmakta ve bilim dünyasında, afet yönetimi alanında çalışan uzmanlar ile kamuoyunda büyük ilgi görmüştür.
Cemil Emre Yavaş’ın deprem tahmini uygulaması nasıl çalışıyor?
Cemil Emre Yavaş’ın geliştirdiği uygulama, büyük veri setlerini kullanarak deprem öncesi meydana gelen sismik aktiviteleri analiz ediyor. Yapay zeka algoritmaları, bu verilerdeki örüntüleri tespit ederek, olası bir depremin zamanı ve büyüklüğü hakkında tahminlerde bulunuyor. Model, makine öğrenmesi teknikleriyle kendini geliştirerek her yeni veri setiyle daha doğru tahminler yapmayı amaçlıyor.
Yavaş ve ekibi, çalışmalarında deprem büyüklüğü ve derinliği arasındaki etkileşim, bölgenin yeraltı yapısı ve geçmişteki en büyük depremler gibi faktörleri göz önünde bulundurmuştur. Kullanılan verilerle Random Forest adlı algoritmanın en başarılı sonuçları verdiği tespit edilmiştir. Bu yöntem sayesinde, İstanbul’daki depremleri 30 gün önceden %91 doğrulukla tahmin etmek mümkün olmuştur.
İstanbul’da yapay zeka ile %91 doğruluk oranı nasıl sağlandı?
Cemil Emre Yavaş ve ekibinin çalışmaları, ilk olarak Amerika’nın sık sık depremlerle sarsılan Los Angeles bölgesinde başladı. Los Angeles için yapılan ilk tahmin modelinde %69 doğruluk oranı elde edildi. Bu sonuç, yapay zekanın sismik hareketlilik tahmini konusunda umut verici bir performans sergileyebileceğini gösterdi.
Ardından ekip, Kuzey Anadolu Fayı’na yakınlığı sebebiyle yüksek sismik aktiviteye sahip İstanbul’u odak noktası yaptı. İstanbul üzerinde yapılan çalışmalarda, deprem büyüklüğü, derinlik etkileşimi, yeraltı yapısı ve geçmiş büyük depremler gibi veriler titizlikle analiz edildi. Bu detaylı veri analizi ve Random Forest algoritmasının kullanımı sayesinde, İstanbul’daki depremleri 30 gün önceden %91 doğruluk oranıyla tahmin etmek mümkün oldu.
Bu olağanüstü doğruluk oranı, yapay zekanın doğru veri setleri ve etkili algoritmalarla doğal afetlerin öngörülmesinde büyük bir potansiyel taşıdığını göstermektedir.
Yapay zeka ile deprem tahmini gerçekten mümkün mü?
Bilim insanları, depremlerin önceden kesin olarak tahmin edilmesinin çok zor olduğunda hemfikir. Ancak yapay zeka, çok büyük ve karmaşık veri setlerinde gizli kalmış örüntüleri ortaya çıkarmakta oldukça başarılı. Bu nedenle, Cemil Emre Yavaş gibi geliştiricilerin çalışmaları, gelecekte daha doğru ve erken uyarı sistemlerinin oluşturulması için umut vadediyor. Yavaş ve ekibinin çalışması, tarihte görülmemiş bir doğruluk oranına ulaşarak bu alandaki potansiyelin somut bir örneğini sunuyor.
Yapay zeka destekli deprem tahmini uygulamalarının avantajları nelerdir?
- Erken uyarı sistemlerini geliştirme: Depremin gerçekleşmesine saniyeler kala dahi olsa yapılacak uyarılar, can kaybını azaltabilir.
- Risk yönetimi: Olası deprem bölgelerinde alınacak önlemler konusunda yetkililere veri sağlar.
- Sismik aktivitelerin daha iyi anlaşılması: Deprem öncesi meydana gelen değişimlerin analiz edilmesi, yer kabuğunun dinamikleri hakkında bilgi verir.
- Yüksek doğruluk oranı: İstanbul için yapılan çalışmada %91 doğruluk oranına ulaşılması, bu sistemlerin güvenilirliğini artırmaktadır.
