ABD'deki Georgia Southern Üniversitesi’nde çalışan Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş, geliştirdiği yenilikçi deprem projesiyle afet yönetiminde çığır açmayı amaçlıyor. Yavaş ve ekibi, geliştirdikleri yapay zeka algoritmasıyla depremleri önceden tahmin etme konusunda önemli bir başarıya imza attı. Bu algoritma, depremleri 30 gün öncesinden %91,65 doğruluk oranıyla tahmin edebiliyor.
İSTANBUL DEPREMLERİ İ̇ÇİN YÜKSEK DOĞRULUK ORANI
Yapay zeka tabanlı algoritma, ABD’nin deprem kuşağındaki California bölgesinde test edilmekle beraber, Kuzey Anadolu Fayı’na yakınlığıyla bilinen İstanbul için de uyarlanarak test edildi. Yavaş ve ekibi, İstanbul'daki olası depremleri 30 gün öncesinden %91,65 doğruluk oranıyla tahmin etmeyi başardı.
Büyük İstanbul depremi konusu, Türkiye’nin mega kenti İstanbul’da yaşayan milyonlarca vatandaşı endişeye düşürüyor.
Uzmanlar, Kuzey Anadolu Fay Hattı üzerinde bulunan İstanbul için depremin kaçınılmaz olduğuna dikkat çekerken gerçekleşeceği tarih ve şiddeti konusunda kritik değerlendirmelerde bulundu.
30 YIL İÇİNDE %65 İHTİMALLE BEKLENİYOR
Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü’nden alınan bilgiye göre, 7.0 büyüklüğünü aşabilecek bir deprem, İstanbul’da önümüzdeki 30 yıl içinde %65 ihtimalle bekleniyor. Depremin tam olarak ne zaman olacağı net olarak bilinemese de 2020’li ve 2030’lu yılların risk açısından kritik yıllar olduğu ifade ediliyor.
BÜYÜK DEPREM İ̇ÇİN ACİL ÖNLEM ALINMALI
Yetkililer ve bilim insanları, Büyük İstanbul Depremi öncesinde acil önlem alınması gerektiğine dikkat çekiyor. İstanbul Büyükşehir Belediyesi (İBB) ve Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD), özellikle yapı denetimleri ve kentsel dönüşüm projeleri konusunda hızla adımlar atılması gerektiğini belirtiyor. 2024 yılı itibarıyla İstanbul'da birçok riskli binanın yenilenme süreci sürüyor. Ancak uzmanlar daha fazla yapı dönüşümüne ihtiyaç duyulduğunu ifade ediyor.
ABD VE TÜRKİYE’DE TEST EDİLDİ
Öte yandan, Yavaş'ın Projesinde ABD’nin San Diego ve Los Angeles kentlerinde çeşitli algoritmalar denendi. Los Angeles için doğruluk oranı yüzde 69’a kadar çıkarken San Diego için yüzde 98’e ulaşıldı. İstanbul’un yanı sıra bu testlerde de yüksek doğruluk oranları kaydedildi. Araştırmacılar, bu sonuçların elde edilmesi için depremin büyüklüğünü, derinliğini ve bölgenin jeolojik yapısını ele alarak algoritmayı destekleyen geniş bir veri kümesi oluşturdu.
'RANDOM FOREST’ ALGORİTMASI
Yavaş ve ekibinin ‘Random Forest’ isimli algoritmayı kullanarak geliştirdiği tahmin modeli, geçmişte meydana gelen büyük depremler ve yer altı yapısının incelenmesiyle desteklendi. Bu yapay zeka uygulaması sayesinde, önümüzdeki 30 gün içinde meydana gelebilecek depremlerin büyüklüğü, sismik hareketlerin belirli kriterlere göre analiz edilmesiyle yüksek doğruluk oranında tahmin edilebiliyor.
RANDOM FOREST NEDİR?
Random Forest, denetimli öğrenme yöntemlerinden biri olup, hem regresyon hem de sınıflandırma problemlerinde kullanılan bir algoritmadır. Bu algoritma, birçok karar ağaçlarından oluşur ve her bir ağaç, farklı gözlem örneklerine dayalı olarak eğitilir. Random Forest, hiper parametre ayarlaması yapılmadan da iyi sonuçlar verme kapasitesine sahiptir.
