06:45:00

Yapay Zekâ Destekli Deprem Tahmini Denemelerde Umut Vaat Ediyor

Yapay zekâ yardımıyla depremleri tahmin etmeye yönelik yeni bir girişim, teknolojinin bir gün depremlerin yaşamlar ve ekonomiler üzerindeki etkisini sınırlamak için kullanılabileceğine dair umutları artırdı. Austin’deki Teksas Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen yapay zekâ algoritması, Çin’de yedi ay süren bir deneme sırasında depremlerin %70’ini gerçekleşmeden bir hafta önce doğru tahmin etti…

Yapay zekâ, araştırmacıların önceki depremlerle eşleştirdiği gerçek zamanlı sismik verilerdeki istatistiksel dalgalanmaları tespit etmek üzere eğitildi. Sonuç, yapay zekânın 14 depremi tahmin ettiği yerin yaklaşık 200 mil yakınında ve neredeyse tam olarak hesaplanan güçte başarılı bir şekilde tahmin ettiği haftalık bir tahmin oldu. Bir depremi kaçırdı ve sekiz yanlış uyarı verdi.

Aynı yaklaşımın başka yerlerde de işe yarayıp yaramayacağı henüz bilinmiyor, ancak bu çaba yapay zekâya dayalı deprem tahmini araştırmalarında bir dönüm noktası.

UT‘nin Ekonomik Jeoloji Bürosu‘nda profesör ve araştırma ekibinin bir üyesi olan Sergey Fomel, “Depremleri tahmin etmek kutsal kase" dedi. “Henüz dünyanın herhangi bir yeri için tahmin yapmaya yakın değiliz, ancak başardıklarımız bize imkansız bir sorun olduğunu düşündüğümüz şeyin prensipte çözülebilir olduğunu gösteriyor."

Deneme, Çin’de düzenlenen ve UT tarafından geliştirilen yapay zekânın diğer 600 tasarım arasından birinci geldiği uluslararası bir yarışmanın parçasıydı. UT‘nin yarışmaya katılımı, büro sismoloğu ve YZ’nin baş geliştiricisi Yangkang Chen tarafından yönetildi. Denemeden elde edilen bulgular Bulletin of the Seismological Society of America dergisinde yayımlandı.

Büronun Teksas Sismolojik Ağ Programı‘nı (TexNet) – eyaletin sismik ağı – yöneten kıdemli bir araştırma bilimcisi olan Alexandros Savvaidis, “Depremlerin geldiğini göremezsiniz" dedi. “Bu bir milisaniye meselesi ve kontrol edebileceğiniz tek şey ne kadar hazırlıklı olduğunuz. %70 oranında bile olsa, bu çok büyük bir sonuçtur ve ekonomik ve insani kayıpları en aza indirmeye yardımcı olabilir ve dünya çapında depreme hazırlığı önemli ölçüde geliştirme potansiyeline sahiptir."

Araştırmacılar, yöntemlerinin nispeten basit bir makine öğrenimi yaklaşımı izleyerek başarılı olduğunu söylediler. Yapay zekâya, ekibin deprem fiziği bilgisine dayanan bir dizi istatistiksel özellik verildi ve ardından beş yıllık bir sismik kayıt veritabanı üzerinde kendini eğitmesi söylendi.

Yapay zekâ eğitildikten sonra, Dünya’daki arka plan gürlemeleri arasında yaklaşan depremlerin işaretlerini dinleyerek tahminini verdi.

Büronun direktörü Scott Tinker, “Bu ekiple ve bu prestijli yarışmayı birincilikle bitirmeleriyle gurur duyuyoruz" dedi. “Elbette önemli olan sadece yer ve büyüklük değil, zamanlamadır da. Deprem tahmini zor bir problemdir ve bu zorluğu abartamayız."

Araştırmacılar, Kaliforniya, İtalya, Japonya, Yunanistan, Türkiye ve Teksas gibi güçlü sismik izleme ağlarına sahip yerlerde, yapay zekânın başarı oranını artırabileceğinden ve tahminlerini birkaç on mil içinde daraltabileceğinden eminler.

Bir sonraki adımlardan biri, yapay zekâyı Teksas’ta test etmektir, çünkü eyalette yüksek oranda küçük ve bazı orta büyüklükte depremler yaşanmaktadır. Büronun TexNet’i 300 sismik istasyona ve altı yıldan fazla sürekli kayıtlara ev sahipliği yapıyor, bu da burayı yöntemi doğrulamak için ideal bir yer haline getiriyor.

Sonunda araştırmacılar sistemi, verilerin yetersiz olduğu yerlerde ya da son büyük depremin sismograflardan yüzlerce yıl önce meydana geldiği Cascadia gibi yerlerde önemli olabilecek fizik tabanlı modellerle entegre etmek istiyorlar.

Chen, “Gelecekteki hedefimiz hem fizik hem de veri odaklı yöntemleri birleştirerek bize chatGPT gibi dünyanın her yerine uygulayabileceğimiz genelleştirilmiş bir şey vermek" dedi.

Yeni araştırma bu hedefe ulaşmak için önemli bir adım.

Tinker, “Bu uzun bir yol olabilir, ancak bunun gibi birçok ilerleme bir arada ele alındığında bilimi ileriye götüren şeydir" dedi.

Bu içeriği beğendiyseniz lütfen çevrenizle paylaşınız…