Ülkemizi bu sene içinde sarsan depremlerden dolayı, aradan geçen uzun zamanın ardından çok sayıda kişi deprem konusunda daha bilinçli hâle geldi. Gerekli önlemlerin alınıp alınmaması bir yana birçok uzman, deprem için neler yapılabileceğini paylaşmış, beli başlı konuları da tartışmıştı.
Bu konulardan biri de depremlerin tahmin edilip edilemeyeceği üzerineydi. Dünyanın farklı yerlerinde bu konuya yönelik çalışmalar yapılırken Teksas Üniversitesinden bilim insanları, ilk etapta oldukça başarılı sayılabilecek bir yöntem keşfetti. Araştırmacılar, yapay zekânın da desteğini alarak bir algoritma ortaya koydular.
7 aylık çalışma Çin’de yapıldı.
Söz konusu algoritmayı besleyebilmek için araştırmacılar, önceki depremlerle özdeşleşen sismik dalgaları yapay zekâya verdi ve bunun sonucunda da yapay zekâdan, sismik dalgalardaki sıçramayı bu verilerle eşlemesi beklendi. Bunun sonucunda yapay zekâ, haftalık hava durumu gibi deprem durumunu verdi.
Sonuç olarak bu algoritma, yaklaşık 320 kilometrelik menzildeki 14 adet depremi doğru bir şekilde önceden görebildi. Buna ek olarak nerede ve kaç şiddetinde olacağını da neredeyse nokta atışıyla söyledi. Ancak sadece 1 tanesini kaçırdı ve toplamda 8 tane de yanlış uyarı verdi.
Sismoloji Uzmanı ve algoritmanın geliştiricisi Yangkang Chen, uluslararası bir yarışma kapsamında hazırladığı bu çalışmayla 600 tasarımın önüne geçti ve birinci oldu.
Araştırmacılar, söz konusu verileri algoritmaya verdikten sonra 5 yıl boyunca kendisini eğitmesini istemiş. Bu eğitimin sonunda da bahsettiğimiz gibi deprem programlarını çıkarmaya başlamış.
Ayrıca araştırmacılar, içinde Türkiye’nin de bulunduğu, gelişmiş sismik izleme ağlarının olduğu yerlerde bu yapay zekânın daha başarılı olacağını söylüyor. Buradan sonra sistem, çoğunlukla küçük sallantılar yaşayan Teksas’ta test edilmeye ve doğrulanmaya devam edecek.
Bunun ardından da araştırmacılar, fizik temelli modellerle bunu birleştirip sismik verilerin alınamadığı yerlerde de sistemi işlevsel kılmayı hedefliyor.
Araştırmanın tamamına buradan ulaşabilirsiniz.
