Georgia Southern Üniversitesi'nden Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş'ın da aralarında bulunduğu bir ekip, Los Angeles gibi yüksek riskli bir deprem bölgesinde geliştirdikleri makine öğrenimi algoritmalarıyla yüzde 97,97 doğruluk oranıyla depremleri tahmin etmeyi başardı. Bu çığır açan başarı, özellikle deprem riski taşıyan İstanbul gibi şehirler için büyük umutlar barındırıyor.
Ekip, araştırmalarını saygın bilim dergisi Scientific Reports by Nature'da yayımladı. Yayımlanan makalede, makine öğreniminin deprem tahminindeki önemine vurgu yapılırken, çalışmanın küresel etkileri de detaylandırıldı. Ayrıca, araştırma Birleşmiş Milletler'in afet risk azaltma platformu olan PreventionWeb'te de yer alarak uluslararası düzeyde dikkat çekti.
YEREL YÖNETİMLERE ÖNEMLİ DESTEK
Cemil Emre Yavaş, bu tür yenilikçi tahmin modellerinin, deprem riski yüksek bölgelerde yerel yönetimler ve afet müdahale ekipleri için güçlü bir hazırlık ve risk yönetim aracı sunduğunu ifade etti. Yavaş, "Modelimizin yüzde 97,97 doğruluğa ulaşması, geleneksel yöntemlere göre büyük bir ilerleme sağlıyor ve yüksek riskli bölgelerde hayat kurtarabilecek kritik bilgiler sunuyor," dedi.
UZMAN GÖRÜŞLERİ
Araştırma ekibinden Profesör Lei Chen, "Bu çalışma, makine öğreniminin afet risk yönetiminde kullanımını genişleterek hazırlık süreçlerinde gerçek bir fark oluşturabilecek tahmin araçları sunuyor," şeklinde 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," diyerek araştırmanın kamu güvenliği ve acil durum yönetimindeki önemine dikkat çekti.
GELİŞMELER VE GELECEK POTANSİYELİ
Bu gelişmeler, afet hazırlık çalışmalarında ve deprem tahminine yönelik yaklaşımlarda köklü değişiklikler yapma potansiyeline sahip. Özellikle İstanbul gibi depreme yatkın şehirlerde, yüksek doğruluklu tahmin modellerinin gelecekteki depremlere karşı hazırlık çalışmalarında önemli katkılar sunması bekleniyor.