Dünya depremleri yüzde 97,97 doğruluk oranıyla bilen Türk bilim adamını konuşuyor! İşte uyguladığı yöntem

Dünya depremleri yüzde 97,97 doğruluk oranıyla bilen Türk bilim adamını konuşuyor! İşte uyguladığı yöntem

Georgia Southern Üniversitesi’nden Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş’ın da yönetimde olduğu bir ekip, Los Angeles gibi yüksek riskli bir deprem bölgesinde gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak yüzde 97,97 doğruluk oranıyla depremleri tahmin etmeyi başardı.

Bilim dünyasında saygın bir yere sahip olan Scientific Reports by Nature dergisinde yayımlanan araştırmanın depremlerde çığır açması bekleniyor.

Sismik tahmin alanında çığır açan bu başarı, özellikle deprem riski yüksek olan İstanbul gibi şehirler için büyük bir umut ışığı oluşturdu.

Ekibin bu yenilikçi araştırması, bilim dünyasında saygın bir yere sahip olan Scientific Reports by Nature dergisinde yayımlandı ve çok ses getirdi. Dergide yer alan makalede, makine öğreniminin deprem tahmininde sağladığı önemli gelişmeleri vurgularken çalışmanın küresel ölçekteki etkisini ve önemini de ortaya koyuyor.

depremrisk.jpg

İSTANBUL GİBİ YÜKSEK RİSK ALTINDAKİ KENTLER İÇİN UMUT OLDU

Araştırma, Birleşmiş Milletler’in ana afet risk azaltma platformu olan PreventionWeb’de yer alarak uluslararası düzeyde dikkat çekti. Özellikle deprem riski yüksek olan İstanbul gibi bölgelerde, bu yenilikçi tahmin modelleri yerel yönetimler ve afet müdahale ekipleri için önemli bir hazırlık ve risk yönetim aracı sağlıyor.

ist.webp

Uzmanlar, bu araştırmanın doğal afetleri anlama ve hazırlıklı olma yöntemlerimizi köklü bir şekilde değiştireceğine inanıyor. Araştırma lideri Cemil Emre Yavaş, modelin yüzde 97,97 doğruluk oranının geleneksel yöntemlere göre büyük bir ilerleme sağladığını ve yüksek riskli bölgelerde hayat kurtarabilecek kritik bilgiler sunduğunu belirtti.

Araştırma ekibinden Profesör Lei Chen, “Bu çalışma, makine öğreniminin afet risk yönetiminde kullanımını genişleterek hazırlık süreçlerinde gerçek bir fark oluşturabilecek tahmin araçları sunuyor” dedi. Profesör Yiming Ji, “Gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarının entegrasyonu, sismik tahmin alanında yeni ufuklar açmamızı sağladı” ifadesini kullandı. Profesör Christopher Kadlec ise “Ekibimizin çalışması yalnızca deprem tahmininde çığır açmakla kalmıyor, aynı zamanda diğer doğal afet tahminlerinde makine öğrenimi uygulamaları için temel oluşturuyor. Kamu güvenliği ve acil durum yönetiminde büyük bir etki oluşturacak” şeklinde değerlendirdi.

Gelişme, afet hazırlık çalışmalarına ve özellikle deprem tahminine yönelik yaklaşımlarımızda köklü değişiklikler yapma potansiyeline sahip. İstanbul gibi depreme yatkın şehirlerde bu yüksek doğruluklu tahmin modelleri, gelecekteki depremlere karşı hazırlık çalışmalarında değerli bir katkı sunabilir.