Depremleri önceden bilmek mümkün mü? Türk araştırmacı geliştirdi! O sistemi anlattı

ABD’de yaşayan Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş ve ekibi, 5,5 büyüklüğünün altındaki depremleri 30 gün önceden tahmin edebilen yapay zekâ tabanlı sistemle San Diego’da yüzde 98, İstanbul’da yüzde 91’e yakın başarıya ulaştıklarını duyurdu. Yavaş, çalışmanın detaylarını Hürriyet'ten Fulya Soybaş'a anlattı...

Haberin Devamı

Depremleri hem de 30 gün önceden tahmin etmek mümkün mü? Sorunun yanıtı ABD’deki Georgia Southern Üniversitesinde dijital tasarım ve yapay zekâ üzerine çalışmalar yapan Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş ve ekibine göre “Evet.” Yavaş ve ekibi Kaliforniya’daki San Andreas Fay Hattı üzerinde bulunan San Diego’da “Random Forest” isimli yapay zekâ algoritması ile 5.50 büyüklüğüne kadar olan depremleri yüzde 98’e yakın başarı ile tahmin ettiklerini duyurdu.

Çalışma dünyanın saygın bilim dergilerinden Nature’da da yayınlandı. Çalışmanın dikkat çeken sonuçlarından birisi de algoritmanın İstanbul gibi deprem riski yüksek bir yerde yüzde 91,65 gibi bir doğruluk oranına ulaşmasıydı. Araştırmanın başındaki Cemil Emre Yavaş ile görüştüm. Detayları anlattı.

Haberin Devamı

‘İSTANBUL İÇİN YÜZDE 91,65 BAŞARI’

Liderliğini Cemil Emre Yavaş’ın yaptığı ve Cristopher Kadlec, Yiming Ji ve Lei Chen’den oluşan ekibin ABD’deki Georgia Southern Üniversitesi’nde devam eden çalışması, Kaliforniya, Pasifik ve Kuzey Amerika Levhasının birbirlerine yaklaştığı yerdeki San Andreas Fay Hattı üzerindeki bölgeyi kapsıyor. Hala test aşamasındaki araştırma önce Los Angeles ve çevresinde başlamış, buradaki tahminlerin doğruluk payı yüzde 69 olmuş. Ekip, tahminin doğruluk payını artırmak için süreçte farklı yapay zekâ modelleri de denemiş. “Random Forest” adlı algoritmanın depremi önceden tahmin etme konusunda daha etkin olduğu saptanınca sonraki çalışmalar bu algoritma üzerine inşa edilmiş.

ALGORİTMA VERİLER İLE EĞİTİLİYOR

Peki nasıl çalışıyor bu algoritma? “Eğitilerek.” Yavaş ve ekibi, algoritmayı eğitmek için o bölgede yaşanan geçmiş depremlere dair tüm verileri; depremin derinliği, büyüklüğü, yerin altı yapısı gibi ve de deprem olasılığı üzerinde etkili olduğu bilinen tüm parametreleri; toprak hareketlerinde değişiklik ya da su seviyeleri gibi, bir araya getirmiş. Bu verilerin işlenmesiyle algoritma gelecekteki depremlerin yeri, büyüklüğü ve olası zaman aralığını tahmin edebilecek yapıya kavuşmuş. Devamını projenin lideri Cemil Emre Yavaş’ın kendisi anlatsın:

Haberin Devamı

Yapay zekâ ile deprem tahmini yapmak için oluşturulan sistem yeni mi?

“Makalemizde de belirttiğimiz gibi, çalışmamızın amacı, geçmiş çalışmalarda varılan noktaları tespit edip, üstüne yenilerini koyarak depremin tahmin gücünü artırmaktır. Diğerlerinden farklı olarak, tahmin sürecine yenilikçi, yapay zekâ tabanlı deprem tahmininde daha önce kullanılmamış özellikleri ekleyerek, modeli daha da güçlendiriyoruz. Bu sayede, son 30 gün içinde oluşan depremler ile en son meydana gelen 50 deprem arasındaki bağıntılar üzerinden geliştiriyoruz modeli. Bu, sistemin mevcut veriler ile daha derin bağlantı kurmasını sağlayarak, öngörüleri daha güvenilir hale getiriyor.”

6 VE ÜZERİNİ HENÜZ DENEMEDİK

Bu sınıflar doğrudan Richter ölçeğine göre bir büyüklük derecelendirmesi değil belirli aralıklara göre gruplandırılmış tahmin sınıflarıdır. En yüksek sınıf “Class 6i” 6 veya daha büyük bir deprem anlamına gelmemekte; yalnızca 4.72 ile 5.50 büyüklükleri arasındaki depremleri kapsıyor. Yani çalışmamız 6 ve üstü büyüklükte depremleri içermiyor. Çünkü Los Angeles’ta çalıştığımız yıllar içinde 6 ve üstü deprem meydana gelmedi. Elimizde yeterli veri bulunmadığından modelimizin bu büyüklükteki depremleri tahmin edebilme kapasitesini değerlendirmek de mümkün değil, 6 veya daha büyük bir deprem olması durumunda bu tür bir olayı tahmin edip edemeyeceğimizi şu anda test edemiyoruz. Bu sınıflar doğrudan Richter ölçeğine göre bir büyüklük derecelendirmesi değil belirli aralıklara göre gruplandırılmış tahmin sınıflarıdır. En yüksek sınıf “Class 6i” 6 veya daha büyük bir deprem anlamına gelmemekte; yalnızca 4.72 ile 5.50 büyüklükleri arasındaki depremleri kapsıyor. Yani çalışmamız 6 ve üstü büyüklükte depremleri içermiyor. Çünkü Los Angeles’ta çalıştığımız yıllar içinde 6 ve üstü deprem meydana gelmedi. Elimizde yeterli veri bulunmadığından modelimizin bu büyüklükteki depremleri tahmin edebilme kapasitesini değerlendirmek de mümkün değil, 6 veya daha büyük bir deprem olması durumunda bu tür bir olayı tahmin edip edemeyeceğimizi şu anda test edemiyoruz. “Deprem tahmini konusunda yapay zekâ tabanlı sistemlerin bugünkü durumunu değerlendirirken bu sistemlerin ancak yeterli ve düzenli veriyle beslenebildiğinde başarılı sonuçlar verdiğini belirtmek isteriz. Geliştirdiğimiz modelin Los Angeles bölgesinde yüksek doğruluğa ulaşması bölgeye ait deprem verilerine dayanıyor. İstanbul gibi 7 büyüklüğünü aşabilecek depremler için yüksek risk taşıyan bölgelerde yapay zekâ destekli sistemlerin katkı sağlayabileceğini düşünmekle birlikte modelin başarı oranı elde edilen veri miktarının yeterliliğiyle doğrudan ilişkilidir. Ancak çalışmalarımız, veri seti genişletildikçe ve sahadan elde edilen gerçek zamanlı verilerle desteklendikçe, modelin tahmin gücünün önemli ölçüde yükseldiğini de gösteriyor. Bu, İstanbul gibi bölgelerde de yerel özelliklere dayalı veri setleriyle çalışıldığında sistemin etkinliğinin artabileceğini işaret etmektedir. Bu bağlamda, yapay zekâ destekli tahmin sistemlerinin bir destek aracı olarak değerlendirilmesi önemlidir; bu sistemlerin yapı güvenliği ve toplumsal hazırlık gibi fiziksel önlemlerle bir arada kullanılması afet riskini en aza indirmek için en etkili çözüm olacaktır.