Güncelleme Tarihi:
ABD’de Texas Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen YZ algoritması, Çin'de yapılan yedi aylık bir deneme sırasında depremlerin yüzde 70'ini meydana gelmeden bir hafta önce doğru bir şekilde öngörmeyi başardı.
Amerika Sismoloji Derneği dergisinde yayımlanan çalışmaya göre üzerinde çalışılan YZ yazılımı, meydana gelen 15 depremden 14'ünü neredeyse doğru büyüklükte öngördü. Dahası yazılım, depremlerin merkez üslerini de 321 kilometrelik bir alan içinde doğru tahmin etti.
Aynı yaklaşımın başka yerlerde de işe yarayıp yaramayacağı henüz bilinmiyor ancak bu girişim YZ destekli deprem tahmini araştırmalarında bir kilometre taşı niteliğinde görülüyor.
‘İMKÂNSIZ OLDUĞUNU DÜŞÜNDÜĞÜMÜZ PROBLEMİN PRENSİPTE ÇÖZÜLEBİLİR OLDUĞUNU GÖRDÜK’
Texas Üniversitesi'ndeki jeoloji bürosunda görev yapan ve araştırma ekibinin üyesi olan Sergey Fomel, “Depremleri tahmin etmek için önemli bir adım attık. Henüz dünyanın herhangi bir yeri için tahminlerde bulunmaya yakın değiliz. Ancak başardıklarımız bize imkânsız olduğunu düşündüğümüz problemin prensipte çözülebilir olduğunu gösteriyor” dedi.
Büronun sismik ağı olan Texas Sismolojik Ağ Programı'na liderlik eden kıdemli araştırma bilimcisi Alexandros Savvaidis ise “Bu milisaniyelik bir mesele ve kontrol edebileceğiniz tek şey ne kadar hazırlıklı olduğunuz. Yüzde 70 çok büyük bir oran. Hem ekonomik hem de insani kayıpların en aza indirilmesine yardımcı olabilir. Ayrıca dünya çapında depreme hazırlık durumunu önemli ölçüde iyileştirebilir” ifadelerini kullandı.
Araştırmacılar California, İtalya, Japonya, Yunanistan, Türkiye ve Texas gibi güçlü sismik izleme ağlarına sahip yerlerde YZ’nin başarı oranını artırabileceğinden ve tahminlerini birkaç 10 kilometreye kadar daraltabileceğinden emin… Ekibin sonraki adımlarından biri, YZ’yi çok sayıda küçük ve orta büyüklükte depremler yaşanan Texas'ta test etmek olacak.
Peki yapay zekâ depremi önceden tahmin edebilir mi? Bu soruyu alanında uzman olan Prof. Dr. Şükrü Ersoy, Prof. Dr. Süleyman Pampal ve Prof. Dr. Fetullah Arık'a sorduk ve önemli cevaplar aldık.
“YZ’yi kafasında verileri tutup, neticeye varabilen bir insan gibi düşünmek gerekiyor” diyen Deprem Uzmanı Prof. Dr. Şükrü Ersoy, “Yapılan bu çalışmayı umut verici olarak değerlendirebiliriz. Ancak yine de depremi birkaç dakika önce ya da bir saat önce bilmek pek mümkün görünmüyor” dedi.
Yapay zekadan faydalanmak için veri girişinin çok geniş ve doğru olması gerektiğinin altını çizen Prof. Dr. Ersoy, “Nasıl bilgisayarlarda ya da bazı programlarda analitik sonuçlar elde ediyorsak, YZ de bunun aynısı… Fakat unutmamak gerekiyor; bu oluşuma ne verirseniz onu alırsınız. Hiç yapılmamış bir veriyle yola çıkıldığı zaman YZ’nin bunu neticelendirebilmesi zor. Doğru verileri girip doğru soruları sorabilirseniz size deprem hakkında bir şeyler söyleyecektir. Ama şu da önemli: Tüm bunları yaptığınızda YZ iki varsayım bile söylese çok kıymetli… Nokta atış yapmayabilir ama gözünüzden kaçan detayı önünüze getirebilir” diye konuştu.
Prof. Dr. Ersoy, şöyle devam etti:
“Veri girişinden kastım tarih öncesi dönemden bugüne, sismik aktivitelerin hepsini YZ’ye doğru şekilde sunabilmek… Örneğin biz Marmara ve İstanbul için olasılık hesaplarına göre konuşuyoruz. Biliyoruz ki 1766’da büyük bir İstanbul depremi meydana geldi. Aradan geçen 250 yıllık süreçte bunun tekrarlanma aralığının dolduğunu düşünüyoruz. Buna göre 'Kabuk hareket hızlarına baktığımızda her an olabilir ya da önümüzdeki 10-15 yıl içerisinde olması muhtemel' diyoruz. Bu yanlış mı? Hayır. Çünkü olasılık hesaplarına göre doğru… Peki biz şimdi depremi önceden bilmiş mi oluyoruz? Yine hayır… Elimizdeki verilere göre söylüyoruz. Özetle YZ de bu şekilde hareket edecektir.”
‘ÇİN’DE 10 BİNDEN FAZLA DEPREM ÖLÇEN CİHAZ VAR, BU NEDENLE YZ GÜÇLÜ ŞEKİLDE DESTEK OLUYOR’
Çalışmanın Çin’de güçlü sonuçlar ortaya çıkarması ile ilgili de önemli bir detayın altını çizen Prof. Dr. Ersoy, “Ülkemizde 1999 depremine kadar deprem ölçen cihaz sayımız 300 civarındaydı. Şimdi ise 1200’lerde… Artık Türkiye’nin her tarafına aletlerimizi yerleştirdik. [Yüzölçümü Türkiye'nin 12 katından fazla olan] Çin’de ise bu sayı 10 bin belki daha da fazla… Elinizde ne kadar ölçüm cihazı varsa, ne kadar veri girişi yapabiliyorsanız doğal olarak YZ de size o kadar güçlü destek oluyor” ifadelerini kullandı.
‘YZ BAZI DOĞRULARI ÖNÜMÜZE GETİRSE DE PALEOSİSMOLOJİK ÇALIŞMALARI OKUYUP DEĞERLENDİREBİLMESİ ÇOK ZOR’
Gazi Üniversitesi Deprem Araştırma Merkezi Kurucu Başkanı Prof. Dr. Süleyman Pampal da verinin önemine değinerek, “Depremlerin tahmin edilmesi çok kolay bir iş değil. Depremde pek çok ipucu değerlendirilir ama bunlardan bir tanesi etkili olabilir. YZ ise insan eliyle girilen verilerin çokluğu sayesinde doğruyu önümüze getirebilir” dedi. Prof. Dr. Pampal, şu bilgilerin altını çizdi:
“Depremlerin tahmininde kullanılan onlarca yöntem var. Bunlardan en önemlisi ‘istatistiksel yöntem’ verisi… Bu veriyi üçe ayırıyoruz: Güncel veriler, aletsel dönem verileri ve jeoloji verileri… Güncel ve aletsel dönem verilerine YZ çok çabuk ulaşır. Ama jeoloji verileri için bilim insanları gerekli… Depremlerin gücünü, fayları ve varsayımları arazide yapacağınız kazılarla ve paleosismolojik çalışmalarla okuyup değerlendirebilirsiniz. Bu çalışmayla depremin bıraktığı izleri belirlersiniz. Bu üç veri elinizde sağlam olursa YZ, hızlı ve başarılı sonuç üretme konusunda kolaylık sağlayabilir.”
Erzincan’dan örnek vererek konuyu değerlendiren Prof. Dr. Pampal, “Biz bu şehrimizin geçmişten günümüze depremselliğini çok iyi biliyoruz. Haliyle depremin tekrarlanma sıklığı hakkında da bir fikrimiz var. Çünkü Erzincan'da son 1000 yılda 20 yıkıcı deprem meydana geldi. Bunu da 'Şehirdeki fayda 50 yılda bir kırılma meydana geliyor' şeklinde yorumlayabiliriz. Yani o 50 yıllık periyodun sonuna yaklaştığımızda Erzincan’da bir deprem olma ihtimali yükseliyor. Son depremin 13 Mart 1992’de olduğunu düşünürsek zaman daralmış gibi duruyor. Tabii deprem olmazsa da şaşırmayız. Dahası bu periyot 60-70 yılı da bulabilir. YZ de bu tip öngörülerden öteye geçecek gibi durmuyor. Ama deprem uzmanlarına destek olacağı kesin” ifadelerini kullandı.