ABD’deki Georgia Southern Üniversitesi’nde görev yapan Türk bilim insanı Dr. Cemil Emre Yavaş ve ekibi, deprem tahmininde devrim niteliğinde bir başarıya imza attı. Yavaş ve ekibi, geliştirdikleri yeni bir yapay zeka algoritması sayesinde, İstanbul’daki depremleri 30 gün önceden tahmin etti. Scientific Reports by Nature bilim dergisinde yayınlanan araştırmada, yapay zekanın İstanbul’daki depremleri tahmin konusunda yüzde
ABD’deki Georgia Southern Üniversitesi’nde görev yapan Türk bilim insanı Dr. Cemil Emre Yavaş ve ekibi, deprem tahmininde devrim niteliğinde bir başarıya imza attı.
Yavaş ve ekibi, geliştirdikleri yeni bir yapay zeka algoritması sayesinde, İstanbul’daki depremleri 30 gün önceden tahmin etti.
Scientific Reports by Nature bilim dergisinde yayınlanan araştırmada, yapay zekanın İstanbul’daki depremleri tahmin konusunda yüzde 91,65’lik doğruluk oranına ulaştığı açıklandı. ABD’nin San Diego kenti için ise bu doğruluk oranının yüzde 98’i aştığı belirtildi.
Birleşmiş Milletler’in (BM) afet risk azaltma platformu Prevention Web’te de yayınlanan araştırma bilim dünyasında büyük yankı buldu.
Uzmanlar, tarihte görülmemiş doğruluk oranına ulaşan algoritmanın, doğal afetlere karşı yapay zeka ile önlem alınması konusunda çığır açacağını söylüyor.
Deprem tahmini, özellikle riskli bölgelerde afet yönetimini güçlendirecek bir uygulama olarak çok değerli.
Dr. Cemil Emre Yavaş tarafından ortaya konulan doğruluk oranı, doğal afetlerle mücadelede geleneksel yöntemlere göre çok daha yüksek seviyeleri belirlerken, yapay zekâ teknolojisinin doğal afet yönetiminde nasıl bir potansiyele sahip olduğunu da gösteriyor.
Yavaş ve ekibinin geliştirdiği algoritmanın amacı ve kapsamı nedir?
Araştırma, deprem tahminlerinin daha kesin ve güvenilir hale gelmesini sağlayarak özellikle deprem riski yüksek bölgelerdeki hazırlıkları güçlendirmeyi amaçlıyor.
Yavaş ve ekibi, çalışmalarına Los Angeles ve çevresi gibi deprem açısından aktif bölgelerde başladı ve bu bölgelerde yüzde 69 doğruluk oranıyla başarılı tahminler elde etti.
Ancak İstanbul gibi, Kuzey Anadolu Fay Hattı (KAF) üzerinde yer alan ve yüksek sismik hareketliliğin gözlendiği bir bölgede araştırma yapmak, daha kapsamlı analizler gerektiriyordu. Bu nedenle ekip, İstanbul’a odaklanarak algoritmanın hem farklı bölgelerdeki etkinliğini test etti hem de daha yüksek doğruluk oranlarına ulaşmak için algoritmanın geliştirilmesi üzerine çalıştı.
Bu süreçte ekip farklı yapay zeka modellerini denedi. Ancak, depremi önceden tahmin etmek konusunda etkinliği kanıtlanmış olan ‘’Random Forest’’ adlı algoritma tercih edildi.
Random Forest, makine öğreniminde popüler bir topluluk (ensemble) öğrenme algoritması ve sınıflandırma ve regresyon gibi farklı problemler için kullanılıyor. Bu algoritma, veri setinde çok sayıda karar ağacı oluşturarak çalışıyor.
Sonuç olarak, tahmin yaparken her bir karar ağacının sonuçları birleştiriliyor ve nihai tahmin, bu ağaçların çoğunlukla vardığı sonuca göre belirleniyor.
İstanbul için yüzde 91 doğruluk oranına ulaşıldı
Çalışmanın dikkat çeken sonuçlarından biri, algoritmanın İstanbul gibi deprem riski yüksek bir bölgede yüzde 91,65 gibi yüksek bir doğruluk oranına ulaşmasıydı.
Bu başarı oranı, yapay zekânın sismik olaylar üzerinde uygulamalı analiz yapabilme kapasitesinin ciddi bir biçimde arttığını ve farklı bölgelerde de etkin bir şekilde çalışabileceğini kanıtladı.
Özellikle depreme hazırlık konusunda daha erken harekete geçilmesine olanak tanıyan bu yapay zekâ algoritması, sismik risklerin azaltılması amacıyla geliştirilen çeşitli teknolojik çözümler arasında öne çıkıyor. Algoritmanın bu kadar yüksek bir başarı oranına ulaşması, deprem tahmini ve afet yönetimi açısından yeni kapılar açıyor.
Uzmanlar, Dr. Yavaş ve ekibinin geliştirdiği yapay zekâ modelinin, gelecekte daha geniş veri kümeleriyle beslenerek farklı coğrafyalarda uygulanabileceğini öngörüyor.
Bu araştırmanın genişletilerek uygulanması halinde, birçok ülkenin doğal afetlerle mücadelede yeni bir boyut kazanacağı düşünülüyor.
