Sonsuz Ark/ Evrensel Çerçeveye Yolculuk
"Teksas Üniversitesi tarafından geliştirilen bir yapay zeka algoritması, bir denemede depremlerin %70'ini başarıyla tahmin ederek depreme hazırlık ve risk yönetimindeki potansiyel gelişmeleri gözler önüne serdi. Algoritmanın uluslararası bir yarışmadaki performansı, doğruluğunu ve uyarlanabilirliğini vurguluyor."
Artificial Intelligence Predicts Earthquakes With Unprecedented Accuracy
Teksas Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, Çin'deki bir deneme sırasında depremlerin %70'ini tahmin eden ve gelecekteki deprem riskini azaltma potansiyeline işaret eden bir yapay zeka geliştirdi.
Sismik veriler üzerinde eğitilen yapay zeka, uluslararası bir yarışmada da birinci olarak etkinliğinin altını çizdi ve Kaliforniya ve Teksas gibi bölgelerde daha fazla geliştirme için kapıları açtı.
Kaynak: SciTechDaily.com
Yapay Zeka Deprem Tahmininde Çığır Açtı
Depremleri yapay zeka yardımıyla tahmin etmeye yönelik yeni bir girişim, teknolojinin bir gün depremlerin yaşamlar ve ekonomiler üzerindeki etkisini sınırlamak için kullanılabileceğine dair umutları artırdı. Austin'deki Teksas Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen yapay zekâ algoritması, Çin'de yedi ay süren bir deneme sırasında depremlerin %70'ini gerçekleşmeden bir hafta önce doğru tahmin etti.
Deprem Hasarı - Bridge Street, Christchurch, Yeni Zelanda. 2011'de Yeni Zelanda'da meydana gelen güçlü bir depremin ardından oluşan hasar. UT Austin'deki araştırmacılar depremleri yapay zekâ ile tahmin etmek için çalışıyor. Kaynak: Flickr/Martin Fluff
Deneme Sonuçları ve Küresel Etkileri
Yapay zeka, araştırmacıların önceki depremlerle eşleştirdiği gerçek zamanlı sismik verilerdeki istatistiksel tümsekleri tespit etmek üzere eğitildi. Sonuç, yapay zekânın 14 depremi tahmin ettiği yerin yaklaşık 200 mil yakınında ve neredeyse tam olarak hesaplanan güçte başarılı bir şekilde tahmin ettiği haftalık bir tahmin oldu. Bir depremi kaçırdı ve sekiz yanlış uyarı verdi.
Aynı yaklaşımın başka yerlerde de işe yarayıp yaramayacağı henüz bilinmiyor, ancak bu çalışma yapay zeka güdümlü deprem tahmini araştırmalarında bir kilometre taşı niteliğinde.
Zorluklar ve Gelecekteki Yönelimler
UT'nin Ekonomik Jeoloji Bürosu'nda profesör olan ve araştırma ekibinin bir üyesi olan Sergey Fomel, “Depremleri tahmin etmek kutsal kase” dedi. “Henüz dünyanın herhangi bir yeri için tahmin yapmaya yakın değiliz, ancak başardıklarımız bize imkansız bir sorun olduğunu düşündüğümüz şeyin prensipte çözülebilir olduğunu gösteriyor.”
Deneme, Çin'de düzenlenen ve UT tarafından geliştirilen yapay zekanın diğer 600 tasarım arasından birinci geldiği uluslararası bir yarışmanın parçasıydı. UT'nin yarışmaya katılımı, büro sismoloğu ve YZ'nin baş geliştiricisi Yangkang Chen tarafından yönetildi. Denemeden elde edilen bulgular Bulletin of the Seismological Society of America dergisinde yayımlandı.
Yapay Zeka Deprem Tahmin Haritası
Bu harita, yapay zeka tarafından tahmin edilen depremlerin Çin'deki konumunu (mavi noktalar), her bir gerçek depremin meydana geldiği yere (kırmızı noktalar) kırmızı bir çizgi ile birleştirerek göstermektedir. Rakamlar depremin meydana geldiği haftayı göstermektedir. UT Austin tarafından geliştirilen YZ, 30 haftalık deneme süresince sadece bir depremi kaçırdı. Kaynak: Yangkang Chen/Jackson Yerbilimleri Okulu
Hazırlık ve İleri Araştırmalar Üzerindeki Etkisi
Büronun Teksas Sismolojik Ağ Programı'nı (TexNet) - eyaletin sismik ağı - yöneten kıdemli bir araştırma bilimcisi olan Alexandros Savvaidis, “Depremlerin geldiğini göremezsiniz” diyor. “Bu bir milisaniye meselesi ve kontrol edebileceğiniz tek şey ne kadar hazırlıklı olduğunuz. 70 oranında bile olsa, bu çok büyük bir sonuçtur ve ekonomik ve insani kayıpları en aza indirmeye yardımcı olabilir ve dünya çapında depreme hazırlığı önemli ölçüde geliştirme potansiyeline sahiptir.”
Araştırmacılar, yöntemlerinin nispeten basit bir makine öğrenimi yaklaşımı izleyerek başarılı olduğunu söylediler. Yapay zekaya, ekibin deprem fiziği bilgisine dayanan bir dizi istatistiksel özellik verildi ve ardından beş yıllık bir sismik kayıt veritabanı üzerinde kendini eğitmesi söylendi.
Yapay zeka eğitildikten sonra, Dünya'daki arka plan gürlemeleri arasında yaklaşan depremlerin işaretlerini dinleyerek tahminini verdi.
Büronun direktörü Scott Tinker, “Bu ekiple ve bu prestijli yarışmayı birincilikle bitirmeleriyle gurur duyuyoruz” diyor. “Elbette önemli olan sadece yer ve büyüklük değil, zamanlamadır da. Deprem tahmini zor bir problemdir ve bu zorluğu abartamayız.”
Araştırmacılar, Kaliforniya, İtalya, Japonya, Yunanistan, Türkiye ve Teksas gibi güçlü sismik izleme ağlarına sahip yerlerde, yapay zekanın başarı oranını artırabileceğinden ve tahminlerini birkaç on mil içinde daraltabileceğinden eminler.
Bir sonraki adımlardan biri, yapay zekayı Teksas'ta test etmektir, çünkü eyalette yüksek oranda küçük ve bazı orta büyüklükte depremler yaşanmaktadır. Büronun TexNet'i 300 sismik istasyona ve altı yıldan fazla sürekli kayıtlara ev sahipliği yapıyor, bu da burayı yöntemi doğrulamak için ideal bir yer haline getiriyor.
Sonunda araştırmacılar sistemi, verilerin yetersiz olduğu yerlerde ya da son büyük depremin sismograflardan yüzlerce yıl önce meydana geldiği Cascadia gibi yerlerde önemli olabilecek fizik tabanlı modellerle entegre etmek istiyorlar.
Chen, “Gelecekteki hedefimiz hem fizik hem de veri odaklı yöntemleri birleştirerek bize chatGPT gibi dünyanın her yerine uygulayabileceğimiz genelleştirilmiş bir şey vermek” diyor.
Yeni araştırma bu hedefe ulaşmak için önemli bir adım.
Tinker, “Bu uzun bir yol olabilir, ancak bunun gibi birçok gelişme bir araya geldiğinde bilimi ileriye götüren şeydir” diyor.
Araştırma TexNet, Texas Consortium for Computational Seismology ve Zhejiang Üniversitesi tarafından desteklenmiştir. Büro, Jackson School of Geosciences'ın bir araştırma birimidir.
Austin Teksas Üniversitesi, 20 Ağustos 2024, SciTechDaily
Mustafa Tamer, 11.09.2024, Sonsuz Ark, Çeviri, Bilim ve Teknoloji, Aklın Merdivenleri
Referans: “Büyük Veri ve Yapay Zeka Kullanarak Deprem Tahmini: Çin'de 30 Haftalık Gerçek Zamanlı Bir Vaka Çalışması” Omar M. Saad, Yunfeng Chen, Alexandros Savvaidis, Sergey Fomel, Xiuxuan Jiang, Dino Huang, Yapo Abolé Serge Innocent Oboué, Shanshan Yong, Xin'an Wang, Xing Zhang ve Yangkang Chen, 5 Eylül 2023, Bulletin of the Seismological Society of America. DOI: 10.1785/0120230031
- Sonsuz Ark'ta yayınlanan yazılardan yazarları sorumludur.
- Sonsuz Ark linki verilerek kısmen alıntı yapılabilir.
- Sonsuz Ark yayınları Sonsuz Ark manifestosuna aykırı yayın yapan sitelerde yayınlanamaz.
- Sonsuz Ark Yayınlarının Kullanımına İlişkin Önemli Duyuru için lütfen tıklayınız.