ABD'deki Georgia Southern Üniversitesi’nde görev yapan Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş, geliştirdiği yenilikçi deprem projesiyle afet yönetiminde önemli bir atılım yapmayı hedefliyor. Yavaş ve ekibi, oluşturdukları yapay zeka algoritması sayesinde depremleri önceden tahmin etme konusunda kayda değer bir başarı elde etti. Bu algoritma, depremleri 30 gün öncesinden %91,65 doğruluk oranıyla tahmin edebiliyor.
Yapay zeka tabanlı algoritma, ABD’nin deprem kuşağındaki California bölgesinde test edilse de, İstanbul’un Kuzey Anadolu Fayı’na yakınlığı dolayısıyla burada da uyarlanarak denendi. Yavaş ve ekibi, İstanbul'da meydana gelebilecek olası depremleri 30 gün öncesinden %91,65 doğrulukla tahmin etmeyi başardı.
Büyük İstanbul depreminin potansiyeli, Türkiye’nin en büyük kenti olan İstanbul’da yaşayan milyonlarca insanı endişelendiriyor. Uzmanlar, Kuzey Anadolu Fay Hattı üzerinde yer alan İstanbul için depremin kaçınılmaz olduğunu vurgularken, gerçekleşeceği tarih ve şiddeti hakkında çeşitli değerlendirmelerde bulunuyor.
30 YIL İÇİNDE %65 İHTİMALLE BEKLENİYOR
Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü’nden edinilen bilgilere göre, 7.0 büyüklüğünü aşan bir depremin, İstanbul’da önümüzdeki 30 yıl içinde %65 ihtimalle olacağı tahmin ediliyor. Depremin ne zaman gerçekleşeceği kesin olarak bilinmemekle birlikte, 2020’li ve 2030’lu yılların risk açısından kritik yıllar olacağı ifade ediliyor.
BÜYÜK DEPREM İÇİN ACİL ÖNLEM ALINMALI
Yetkililer ve bilim insanları, Büyük İstanbul Depremi öncesinde acil önlemler alınması gerektiğini belirtiyor. İstanbul Büyükşehir Belediyesi (İBB) ve Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD), özellikle yapı denetimleri ve kentsel dönüşüm projeleri konusunda hızlı bir şekilde adımlar atılması gerektiğini vurguluyor. 2024 yılı itibarıyla İstanbul'da birçok riskli yapının yenilenme süreci devam etmekte, ancak uzmanlar daha fazla yapı dönüşümüne ihtiyaç olduğunu dile getiriyor.
ABD VE TÜRKİYE’DE TEST EDİLDİ
Yavaş'ın projesinde, ABD’nin San Diego ve Los Angeles şehirlerinde çeşitli algoritmalar test edildi. Los Angeles için doğruluk oranı %69’a kadar çıkarken, San Diego için bu oran %98’e ulaştı. İstanbul’un yanı sıra yapılan bu testlerde yüksek doğruluk oranları elde edildi. Araştırmacılar, bu sonuçları elde etmek için depremin büyüklüğünü, derinliğini ve bölgenin jeolojik yapısını dikkate alarak algoritmayı destekleyen geniş bir veri seti oluşturdu.
RANDOM FOREST ALGORİTMASI
Yavaş ve ekibi, ‘Random Forest’ adlı algoritmayı kullanarak tahmin modeli geliştirdi. Bu model, geçmişte meydana gelen büyük depremler ve yer altı yapısının incelenmesi ile desteklendi. Bu yapay zeka uygulaması sayesinde, önümüzdeki 30 gün içinde gerçekleşebilecek depremlerin büyüklüğü, sismik hareketlerin belirli kriterlere göre analiz edilmesiyle yüksek doğruluk oranıyla 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 ağacından oluşur ve her bir ağaç, farklı gözlem örneklerine dayanarak eğitilir. Random Forest, hiper parametre ayarlaması yapılmadan da iyi sonuçlar verebilme kapasitesine sahiptir.