Zelzeleleri Evvelden Görecek Yapay Zekâ Dayanaklı Araç, Birinci Denemeden Muvaffakiyetle Geçti

Ülkemizi bu sene içinde sarsan sarsıntılardan ötürü, aradan geçen uzun vaktin akabinde çok sayıda kişi deprem konusunda daha şuurlu hâle geldi. Gerekli tedbirlerin alınıp alınmaması bir yana birçok uzman, deprem için neler yapılabileceğini paylaşmış, beli başlı bahisleri da tartışmıştı.

Bu hususlardan biri de sarsıntıların iddia edilip edilemeyeceği üzerineydi. Dünyanın farklı yerlerinde bu hususa yönelik çalışmalar yapılırken Teksas Üniversitesinden bilim insanları, birinci etapta epey başarılı sayılabilecek bir formül keşfetti. Araştırmacılar, yapay zekânın da takviyesini alarak bir algoritma ortaya koydular.

7 aylık çalışma Çin’de yapıldı.

Söz konusu algoritmayı besleyebilmek için araştırmacılar, önceki sarsıntılarla özdeşleşen sismik dalgaları yapay zekâya verdi ve bunun sonucunda da yapay zekâdan, sismik dalgalardaki sıçramayı bu bilgilerle eşlemesi beklendi. Bunun sonucunda yapay zekâ, haftalık hava durumu üzere zelzele durumunu verdi.

Sonuç olarak bu algoritma, yaklaşık 320 kilometrelik menzildeki 14 adet depremi gerçek bir formda evvelden görebildi. Buna ek olarak nerede ve kaç şiddetinde olacağını da neredeyse nokta atışıyla söyledi. Lakin yalnızca 1 adedini kaçırdı ve toplamda 8 tane de yanlış ihtar verdi.

Sismoloji Uzmanı ve algoritmanın geliştiricisi Yangkang Chen, milletlerarası bir yarış kapsamında hazırladığı bu çalışmayla 600 dizaynın önüne geçti ve birinci oldu.

Araştırmacılar, kelam konusu bilgileri algoritmaya verdikten sonra 5 yıl boyunca kendisini eğitmesini istemiş. Bu eğitimin sonunda da bahsettiğimiz üzere deprem programlarını çıkarmaya başlamış.

Ayrıca araştırmacılar, içinde Türkiye’nin de bulunduğu, gelişmiş sismik izleme ağlarının olduğu yerlerde bu yapay zekânın daha başarılı olacağını söylüyor. Buradan sonra sistem, çoğunlukla küçük sallantılar yaşayan Teksas’ta test edilmeye ve doğrulanmaya devam edecek. 

Bunun akabinde da araştırmacılar, fizik temelli modellerle bunu birleştirip sismik dataların alınamadığı yerlerde de sistemi fonksiyonel kılmayı hedefliyor.

Araştırmanın tamamına buradan ulaşabilirsiniz.