Bir hayal gerçek oluyor: Depremleri önceden tahmin eden sistem geliştirildi, içlerin bir Türk bilimci de var
Amerika'daki Georgia Southern Üniversitesi’nde Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş’ın da içinde olduğu bir ekip depremleri önceden doğru tahmin etmeyi başaran bir algoritma geliştirdi. İstanbul depremini de yüzde 91,65'lik doğrulukta tahmin etti.
Cemil Emre Yavaş Türkiye deprem ülkesi. Bu sebeple deprem asırlardır gündemde ama 2023 yılının 6 şubatında yaşanan Kahramanmaraş merkezli depremler depremin son yıllarda daha da çok konuşulmasına yol açtı. Resmi rakamlara göre 50 binden fazla insanın hayatını kaybettiği depremlerden sonra tartışma konularından biri “erken uyarı sistemi” oldu.
Jeologlar 1960’lardan bu yana depremleri tahmin etmek için modern bilimsel yöntemleri kullanmaya çalışıyor, ama pek başarılı olamıyor.
ABD Jeolojik Araştırmalar Kurumu’na göre gerçekten faydalı bir deprem tahmini için üç bilgi gerekiyor: Depremin nerede olacağı, ne zaman olacağı ve büyüklüğünün ne olacağı. Şimdiye kadar bunu kimsenin kesin olarak yapamadığını söylüyorlar.
Son yıllarda umut vadeden gelişmelerden en yaygın kullanılanıysa ‘Android Erken Uyarı Sistemi’. Sistem özetle milyonlarca android kullanıcısının cep telefonlarındaki eş zamanlı ufak titreşimleri erken uyarı sistemine çevirerek çalışıyor.
Bir diğer umut vadeden gelişme haberi de Georgia Southern Üniversitesi’ndeki Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş’ın da aralarında olduğu ekibin çalışmasından geldi.
Georgia Southern Üniversitesi’nden Cemil Emre Yavaş’ın da aralarında olduğu ekip Los Angeles gibi yüksek riskli bir deprem bölgesinde gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak yüzde 97,97 doğruluk oranıyla depremleri tahmin etmeyi başardı.
Araştırma özellikle Los Angeles bölgesinde yüksek doğruluk oranı sunan bir tahmin modeli oluşturmak için çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını test etti. Ekip verilerin analizinde en başarılı sonuçları XGBoost algoritmasıyla elde etti. Algoritma sonra da farklı şehirlerde tekrar denendi.
Makalede dünyanın ‘depreme en yatkın bölgelerinden’ biri olan İstanbul’da yüzde 91,65’lik bir doğruluk oranı edildiği açıklanırken geliştiren çalışmalarda San Diego için yüzde 98,53 doğruluk oranı elde edildiği ifade edildi.
Ekibin araştırması Scientific Reports by Nature dergisinde yayımlandı. Dergideki konuyla ilgili makalede makine öğreniminin deprem tahmininde sağladığı önemli gelişmeleri vurgularken çalışmanın küresel ölçekteki etkisini ve önemini de ortaya koydu. Araştırma Birleşmiş Milletler’in ana afet risk azaltma platformu PreventionWeb’te yer alarak uluslararası alanda da varlık gösterdi.
Bu tür yenilikçi tahmin modellerinin yerel yönetimler ve afet müdahale ekipleri için hazırlık ve risk yönetiminde güçlü bir araç sunduğu belirtildi. Araştırmacılar bu çalışmanın doğal afetleri anlama ve onlara karşı hazırlıklı olma biçimimizi kökten değiştireceğine inanıyor.
Araştırma hakkında konuşan araştırma lideri Cemil Emre Yavaş “Modelimizin yüzde 97,97 doğruluğa ulaşması geleneksel yöntemlere göre büyük bir ilerleme sağlıyor ve yüksek riskli bölgelerde hayat kurtarabilecek kritik bilgiler sunuyor” dedi.
Araştırma ekibinden Profesör Lei Chen de “Bu çalışma, makine öğreniminin afet risk yönetiminde kullanımını genişleterek hazırlık süreçlerinde gerçek bir fark oluşturabilecek tahmin araçları sunuyor” diye konuştu.
Profesör Yiming Ji ise “Gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarının entegrasyonu, sismik tahmin alanında yeni ufuklar açmamızı sağladı” dedi.
Profesör Christopher Kadlec de “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” yorumunda bulundu.
Depremi önceden tahmin etmek, acil durum önlemleri ve diğer şeyler için çok değerli birkaç dakika sunuyor. Bu birkaç dakikada örneğin elektrikleri ve doğal gazı kesmek, deprem sebebiyle oluşabilecek yangınları ve diğer felaketleri önlemede çok etkin olabiliyor.
Oyunlar ve Bulmacalar