Depremlerin büyüklüğü ve nerede olabileceğini bilmek sanıldığı kadar kolay değil ancak doğru verilerle bu konuda çıkarımlar yapmak mümkün oluyor. Öyle ki geçtiğimiz günlerde meydana gelen Kahramanmaraş depreminden 3 gün kadar önce, kendisine 'deprem kâhini' lakabı takılan Frank Hoogerbeets olacak depremi şiddeti ve konumuna kadar doğru bir şekilde bilmiş ve uyarılarda bulunmuştu.
Bugün ise New Mexico'daki Los Alamos Ulusal Laboratuvarı'nda jeofizikçi olarak görev alan Dr. Paul Johnson, artık depremleri tahmin etmenin hayal olmaktan çıkacağını iddia ediyor. Araştırma ekibi yeni çalışmasında makine öğrenimi ile çalışan yapay zekâyı temel alıyor.
Araştırmacılar yaygın depremler için mevcut olan nicel verilerin bulunmaması nedeniyle makine öğrenimini kullanmakta güçlük çektikleri için Dr. Paul Johnson bu konuda farklı bir sismik aktivite türüne yöneliyor. Yavaş-kaymalı depremler tektonik levhaların hareketinden kaynaklanıyor ve klasik depremlere kıyasla günler ve haftalar önceden gözlemlenebiliyor.
Makine Öğrenim ile Çalışan Yapay Zekâlar Depremleri Tespit Edebilecek
Araştırmacılar bu sayede makine öğrenimi kullanabilecek veri noktasına sahip oldukları için bunu testlerde kullanmaya başladılar. Kuzeybatı Pasifik'in Cascadia Batma Bölgesi'nde bazı tahminleri test eden araştırmacılar, sismik aktivitelerde bir hafta sonra neler olacağını görebildiklerini keşfettiler.
Elbette bu çalışmanın yavaş-kaymalı depremler yerine tutma-bırakma depremler için sonuç vermesi için veri eksikliğinin giderilmesi gerekiyor. Bu nedenle araştırmacılar tutma-bırakma depremleri minyatür olarak simüle etmeye çalıştılar. Bir dizi denemenin ardından toplanan verilerle sayısal bir simülasyon oluşturuldu ve bunlar gerçek olaylardan alınan bazı verilerle birleştirildi.
Tüm bunların sonucunda laboratuvarda oluşturdukları depremlerin ne zaman meydana geleceğini tahmin etmede etkili sonuçlar veren makine öğrenim modelini elde etmeyi başardılar. Modelin ne derece doğruluk sağlayacağı zamanla daha fazla araştırma ve çalışma ile ortaya çıkacak.
YORUMLAR