Bilim insanları tarafından geliştirilen yeni bir yapay zeka algoritması tarafından depremi önceden tahmin edilebilecek. Algoritma Japonya’da test edildi ve gerçek zamanlı olarak tespitlerde başarılı oldu.
Stanford Üniversitesi’nden bir grup araştırmacı, sismik dalgaları okuma yeteneğini geliştirmek ve depremlerin nasıl başladığını, ilerlediğini ve durduğunu daha iyi anlamak amacıyla yapay zeka (AI) kullanımını içeren yeni bir yöntemi açıkladı.
Nature Communications’da yayınlanan makale[1], deprem tespitini otomatikleştiren ve aynı zamanda sismik verilere özgü gürültüyü ayarlayabilen bir yöntemin detaylarını içeriyor.
Mostafa Mousavi ve ekibi, yapay zeka kullanarak yerkabuğundaki milyonlarca küçük kaymaya odaklanıyor. Bu küçük hareketlerin, büyük depremlerin uyarı işaretlerini daha iyi anlamamıza yardımcı olabileceğini umuyorlar. Stanford Üniversitesi jeofizikçisi Gregory Beroza, “Bu çok küçük depremleri tespit etme ve yerlerini belirleme becerimizi geliştirerek, depremlerin fay boyunca nasıl etkileşime girdiği veya yayıldığı, nasıl başladığı ve hatta nasıl durduğu hakkında daha net bir görüş elde edebiliriz” dedi.
Araştırmacılar, çeşitli makine öğrenme sistemleri geliştirdi, bunlar arasında 2019’da geliştirilen ve sesle tetikleme algoritmalarından esinlenen CRED de bulunuyor. Yeni makale, zayıf sinyallerin genellikle gözden kaçtığı çok küçük depremleri tespit edebilen bir model olan en son iterasyonlarından olan “Deprem Dönüştürücüsü” adlı sistemlerini detaylandırıyor. Bu sistem, bir “dikkat mekanizması” kullanarak büyük miktarda veriyi gözden geçiriyor ve en önemli unsurlara odaklanıyor.
Japonya’da meydana gelen depremde başarılı oldu
Japonya’da meydana gelen depremde başarılı olduEkip, Deprem Dönüştürücüsü’nü test etmek için dünya genelinde son yirmi yılda kaydedilen bir milyon sismogram içeren verilerle algoritmalarını eğitti. Testlerde, modelin Japonya’da meydana gelen Tottori depremi ve artçı sarsıntıları sırasında kaydedilen veriler üzerinde başarılı olduğu görüldü.
Gregory Beroza, sistemlerinin depremlerin gerçek zamanlı tespiti için kullanılmaya hazır olduğunu belirtti. Beroza, “Makine öğrenimini neredeyse gerçek zamanlı olarak kullanarak deprem izleme çok yakında geliyor. Küçük depremlerin daha iyi izlenmesi, derin, üç boyutlu fay yapısı hakkında daha fazla bilgi edinmemizi sağlayacak ve gelecekte gizlenen depremleri daha iyi tahmin etmemize yardımcı olacaktır.” dedi.
Yapay zeka destekli deprem tahmini, denemelerde umut vaat ediyor
Amerika Birleşik Devletleri’nde yapay zekanın yardımıyla depremleri tahmin etmeye yönelik yeni bir girişim, teknolojinin bir gün depremlerin yaşamlar ve ekonomiler üzerindeki etkisini sınırlamak için kullanılabileceği yönündeki umutları artırdı.
Austin’deki Texas Üniversitesi’ndeki (UT Austin) araştırmacılar tarafından geliştirilen yapay zeka algoritması, Çin’de yapılan yedi aylık bir deneme sırasında depremlerin %70’ini gerçekleşmeden bir hafta önce doğru bir şekilde tahmin etti.
Yapay zeka, araştırmacıların önceki depremlerle eşleştirdiği gerçek zamanlı sismik verilerdeki istatistiksel dalgalanmaları tespit edecek şekilde eğitildi. Sonuç, AI’nın, tahmin ettiği yerden yaklaşık 200 mil uzakta ve neredeyse tam olarak hesaplanan şiddette 14 depremi başarıyla tahmin ettiği haftalık bir tahmindi. Bir depremi kaçırdı ve sekiz yanlış uyarı verdi.
Aynı yaklaşımın diğer lokasyonlarda da işe yarayıp yaramayacağı henüz bilinmiyor ancak bu çaba, yapay zeka destekli deprem tahmini araştırmalarında bir kilometre taşı niteliğinde.
Texas Üniversitesi (Austin) Ekonomik Jeoloji Bürosu’nda profesör ve araştırma ekibinin bir üyesi olan Sergey Fomel, “Depremleri tahmin etmek kutsal kâsedir” dedi. “Henüz dünyanın herhangi bir yeri için tahminlerde bulunmaya yakın değiliz, ancak başardıklarımız bize imkansız olduğunu düşündüğümüz problemin prensipte çözülebilir olduğunu gösteriyor.”
Deneme, UT tarafından geliştirilen yapay zekanın diğer 600 tasarım arasında birinci olduğu, Çin’de düzenlenen uluslararası bir yarışmanın parçasıydı. UT’nin katılımı büro sismologu ve yapay zekanın baş geliştiricisi Yangkang Chen tarafından yönetildi. Denemeden elde edilen bulgular Amerika Sismoloji Derneği Bülteni dergisinde yayınlandı.[2]
Kaynak:
- Mousavi, S.M., Ellsworth, W.L., Zhu, W. et al. Earthquake transformer—an attentive deep-learning model for simultaneous earthquake detection and phase picking. Nat Commun 11, 3952 (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-020-17591-w
- SaadChen, Y., et al. Earthquake Forecasting Using Big Data and Artificial Intelligence: A 30‐Week Real‐Time Case Study in China. Bulletin of the Seismological Society of America 2023;; 113 (6): 2461–2478. doi: https://doi.org/10.1785/0120230031
