Depremlerin en tehlikeli ve öngörülemez yönlerinden biri olan artçı şoklarla mücadelede, bilim insanları devrim niteliğinde bir başarıya imza attı. Harvard Üniversitesi ve Google’daki araştırmacılar tarafından geliştirilen derin öğrenme modeli, yakın zamanda yaşanan büyük bir depremin ardından meydana gelen yapay zeka deprem tahmini kapasitesini kanıtlayarak, artçı şokların yerini ve büyüklüğünü %70’e varan bir doğrulukla öngördü. Bu teknoloji, ana depremden sonraki en kritik saatlerde arama kurtarma ekiplerinin güvenliğini sağlamak ve riskli bölgeleri belirlemek için paha biçilmez bir araç olma potansiyeli taşıyor.
Geliştirilen yapay zeka modeli, ana depremin sismik verilerini analiz ederek, yer kabuğundaki stres değişikliklerini ve fay hatlarındaki karmaşık etkileşimleri insan sismologlardan çok daha hızlı bir şekilde yorumluyor. Modelin başarısı, büyük bir depremin ardından hasarlı binalarda çalışan kurtarma ekipleri ve evlerine girmekte tereddüt eden vatandaşlar için hayati önem taşıyan “nerede” ve “ne büyüklükte” sorularına olasılıksal da olsa bir yanıt getirmesiyle öne çıkıyor. Bu, geleneksel artçı şok tahmin yöntemlerine göre dev bir adımdır.
Neden Artçı Şoklar Bu Kadar Tehlikeli?
Büyük bir depremin ardından gelen artçı sarsıntılar, genellikle ana şok kadar yıkıcı olabilir. Bunun birkaç nedeni var:
- Hasarlı Binalar: Ana depremde zaten zayıflamış veya ağır hasar görmüş binalar, çok daha küçük bir artçı şokla bile tamamen çökebilir.
- Arama Kurtarma Riskleri: En büyük tehlike, enkaz altında çalışan arama kurtarma ekipleri içindir. Ani ve şiddetli bir artçı, hem kurtarma görevlilerinin hem de enkaz altındaki yaralıların hayatını tehlikeye atar.
- Psikolojik Etki: Sürekli devam eden sarsıntılar, depremzedeler üzerinde yoğun bir stres ve korku yaratarak travmanın derinleşmesine neden olur.
Bu nedenle, artçıların nerede yoğunlaşacağını bilmek, acil durum yönetiminde kritik bir fark yaratabilir.
Yapay Zeka Farkı: Sinir Ağları Fay Hatlarını Nasıl “Öğreniyor”?
Geleneksel sismolojik modeller, bir deprem sonrası artçıların zamanla ne sıklıkta ve genellikle ne büyüklükte olacağını tahmin etmede (Omori Yasası gibi) başarılıdır, ancak bu artçıların tam olarak nerede meydana geleceğini öngörmede çok zayıf kalırlar.
İşte yapay zeka burada devreye giriyor. Geliştirilen bu derin öğrenme modeli, dünya genelinde meydana gelmiş 130.000’den fazla ana şok ve artçı şok dizisinden oluşan devasa bir veri setiyle eğitildi. Bir uzman doktorun binlerce röntgen filmine bakarak tecrübe kazanması gibi, yapay zeka da on binlerce deprem “filmine” bakarak, hangi tür ana şokun hangi tür artçıları tetikleme eğiliminde olduğunu ve fay hatlarındaki stres dağılımının bu süreci nasıl etkilediğini öğrendi. AI, insan beyninin fark edemeyeceği kadar karmaşık ve incelikli desenleri bu verilerde bularak bir sonraki büyük artçının en olası konumunu harita üzerinde işaretleyebiliyor.
Bu Bir “Deprem Tahmini” Mi? Kavramları Doğru Anlamak
Bu teknolojinin ne yaptığını ve ne yapmadığını doğru anlamak çok önemlidir. Bu, ana depremin ne zaman olacağını haftalar veya aylar öncesinden söyleyen bir “deprem tahmini” DEĞİLDİR. Ana depremin zamanını, yerini ve büyüklüğünü önceden tahmin etmek, bilimin henüz ulaşamadığı bir hedeftir.
Bu teknoloji, artçı şok öngörüsüdür. Yani, büyük bir deprem olduktan sonra, onu takip eden en tehlikeli ikincil şokların nereye vurma olasılığının en yüksek olduğunu belirlemeye yarayan bir risk analiz aracıdır. Amacı, felaket anını değil, felaket sonrasını daha yönetilebilir kılmaktır.
Sahadaki Etkisi: Arama Kurtarma ve Acil Durum Yönetimi İçin Bir Devrim
Bu yapay zeka modelinin pratik uygulamaları hayat kurtarıcı olabilir:
- Güvenli Çalışma Alanları: Arama kurtarma ekipleri, AI tarafından “yüksek riskli” olarak işaretlenen bölgelerden geçici olarak uzak durabilir veya bu bölgelerde daha dikkatli çalışabilir.
- Tahliye ve Barınma: Geçici barınma alanları ve yardım dağıtım merkezleri, daha düşük riskli olarak belirlenen bölgelere kurulabilir.
- Altyapı Kontrolü: Hasar görmüş kritik altyapıların (köprüler, barajlar, elektrik hatları) bulunduğu bölgelerdeki artçı riski önceliklendirilerek acil durum ekipleri yönlendirilebilir.
Kısacası, bu teknoloji belirsizliği tamamen ortadan kaldırmasa da, en kritik anlarda karar vericilerin eline bilimsel verilere dayalı, değerli bir olasılık haritası sunuyor. Deprem sonrası kaos ortamında, bu tür bir rehberlik sayısız hayat kurtarabilir.
Kaynaklar
Bu makalede sunulan sentez, aşağıdaki gibi temel bilimsel çalışmalara ve kurumsal verilere dayanmaktadır. Bu linkler, yapay zekanın artçı şok tahmininde kullanılması üzerine yapılmış gerçek ve doğrulanmış bilimsel araştırmalar hakkında bilgiler içermektedir:
- Harvard University – “AI accurately predicts earthquake aftershocks”: Harvard Üniversitesi’nin, Google ile ortaklaşa geliştirdikleri yapay zeka modelinin artçı şokları nasıl tahmin ettiğini açıklayan, herkesin anlayabileceği dildeki basın bülteni. https://www.seas.harvard.edu/news/2018/08/ai-accurately-predicts-earthquake-aftershocks?utm_source=bilimhaberleri.tr
- Nature – “Deep learning for seismic phase detection and picking in the aftershock zone of the 2019 Ridgecrest Earthquake”: Yapay zekanın ve derin öğrenmenin, 2019 Ridgecrest Depremi’nin artçı şok bölgesindeki sismik verileri analiz etmedeki etkinliğini gösteren, Nature dergisinde yayımlanmış bir başka ilgili bilimsel makale. https://www.nature.com/articles/s41467-022-29659-2?utm_source=bilimhaberleri.tr
