Geçtiğimiz hafta Türkiye ve Suriye maalesef sarsıcı bir deprem ile sabaha uyandı. Merkez üssü Maraş ve civarı olmak ile birlikte, depremden etkilenen bölgeler Antep, Diyarbakır, Adıyaman, Hatay, Suriye’nin Afrîn ve İdlib bölgeleri. 17 Şubat irtibariyle, resmi AFAD verilere göre Türkiye’de 38 bin 44 insan maalesef hayatını kaybetmiştir.
Bu blogda, depremin siyasi ve toplumsal yönlerini bir kenara bırakarak, teknolojinin (yani bilimin) deprem konusunda ne durumda olduğunü, teknoloji ile depremi öngörebilme ya da en azından erken bilgilendirmenin mümkün olup olmadığını tartışacağım.
Türkiye neden depremden bu kadar etkileniyor?
Konumuza geçmeden önce, bölgenin neden deprem bölgesi olduğunu kısaca hatırlatmak isterim. Türkiye, Avrasya ve Arap levhaları arasındaki sınırda yer aldığı için bir deprem bölgesidir. Bu levhalar sürekli karşılaşıp hareket ederek jeolojik gerilimlere ve faylara neden olurlar. Eğer bu gerilimler çok büyük olursa, bu durum depremlere yol açabilir. Ayrıca, ülke genelinde uzanan birçok aktif ve inaktif fay zonuyla karmaşık bir jeolojik yapıya sahiptir. Özellikle Türkiye’nin kuzeyi, kuzeydoğusu ve batısı, karmaşık tektonik özellikler nedeniyle depremlere özellikle yatkındır.
Bilim ve teknolojinin deprem hakkındaki mevcut durumu
Sismoloji ve deprem araştırmalarında birçok bilimsel ilerleme kaydedilmiş olmasına rağmen, bir depremi güvenilir ve doğru bir şekilde tahmin etmek henüz mümkün değildir. Depremleri güvenilir bir şekilde tahmin edebilecek bir BT çözümü de bulunmamaktadır.
Depremler, jeolojik yapılar, yer kabuğundaki gerilmeler, yeraltı suları, atmosfer ve diğer faktörler dahil olmak üzere birçok faktöre bağlı olan karmaşık ve kaotik olaylardır. Manyetik alandaki değişiklikler veya yer hareketi gibi depremlerin habercilerini tespit edebilen bazı araçlar olsa da, bu haberciler genellikle hatalıdır ve başka birçok durumda ortaya çıkabilir.
Yapay zeka depremleri tahmin etmeye ve erken uyarı sistemleri oluşturmaya yardımcı olabilir. Depremleri tahmin etmek için yapay zekayı kullanmaya yönelik çeşitli yaklaşımlar vardır, ancak henüz depremleri tahmin etmek için güvenilir veya doğru yöntemler yoktur.
Şu anda araştırılmakta olan bir yaklaşım, sismik verilerdeki kalıpları tanımlamak ve analiz etmek için makine öğrenimi tekniklerinin kullanılmasıdır. Bu teknikler, geçmiş verileri ve deprem gözlemlerini mevcut verilerle karşılaştırarak belirli bölgelerdeki deprem olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir. Yapay zeka tabanlı erken uyarı sistemleri daha sonra bir deprem meydana gelmeden önce hassas bölgelerdeki insanlara hızlı bir uyarı göndermek için kullanılabilir.
Bir başka yaklaşım da yapısal izlemeyi iyileştirmek ve deprem sonrası hasarı tahmin etmek için yapay zekayı kullanmaktır. Yapay zeka, sismik aktiviteye nasıl tepki verdiklerini belirlemek için malzemelerin ve yapıların özelliklerini analiz etmek için kullanılabilir. Bu bilgi daha sonra binaların ve altyapının inşasını iyileştirmek ve insan yaşamının ve mülkünün korunmasını artırmak için kullanılabilir.
Deprem araştırma ve izlemede yapay zeka umut verici olsa da, bu alanda yapay zeka uygulamasını iyileştirmek ve geliştirmek için daha fazla araştırma ve geliştirmeye ihtiyaç vardır. Ancak ve yapay zeka konusunda ilişkin bazı ilk örnekler mevcut. Örneğin, Almanya Frankfurt am Main’daki FIAS, İtalya ve Japonya’daki depremlerden elde edilen verilerle bir yapay zeka modelini eğitmiştir. Sonuç, modelin henüz “bilmediği” bir depremin daha iyi tahmin edilmesiydi.
Harvard Üniversitesi’nde yapılan bir başka çalışmada, artçı şoklar için yapılan tahminin doğruluğu araştırılmıştır. Burada da, bazen daha ölümcül olabilen artçı şokların daha doğru bir şekilde tahmin edilmesinin önemli ölçüde iyileştirildiği sonucuna varıldı.
Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
Yapay zeka çeşitli yönleriyle deprem öngörmede yardımcı olabilir. Bunların arasında:
- Makine öğrenimi tabanlı deprem tahmini: Bu yaklaşım, belirli alanlarda deprem olasılığını tahmin edebilen modeller oluşturmak için sismik verileri ve jeolojik veriler, atmosferik koşullar, tarihsel deprem ve nüfus verileri gibi diğer faktörleri kullanır. Bu alanda çok sayıda araştırma vardır, ancak depremler kaotik ve karmaşık olaylar olduğu için doğru tahminler yapmak zordur.
- Yapay zeka tabanlı deprem erken uyarı sistemleri: Bu sistemler, sismik sensörlerden ve diğer araçlardan elde edilen gerçek zamanlı verileri kullanarak, bir deprem meydana gelmeden önce hassas bölgelerdeki insanlara hızlı bir uyarı gönderir. Yapay zeka algoritmaları, verilerdeki örüntüleri tespit etmek ve bir depremin ne zaman meydana gelebileceğine dair tahminlerde bulunmak için kullanılır.
- Yapay zeka tabanlı yapısal izleme: Bu yaklaşımda, binaların ve altyapının sismik aktiviteye tepkisini izlemek için yapay zeka sistemleri kullanılır. Yapay zeka algoritmaları, malzemelerin ve yapıların stres altında nasıl davrandığını belirlemek için verileri analiz eder ve tasarımın nasıl iyileştirileceği ve hasarın nasıl azaltılacağı konusunda önerilerde bulunur.
- Yapay zeka tabanlı hasar tahmini: Bu sistemler, bir deprem sırasında binalarda ve altyapıda meydana gelebilecek hasarı tahmin etmek için yapay zeka kullanır. Bu, tahliye planlarının oluşturulmasına yardımcı olabilir ve depremlere hızlı ve etkili müdahaleler sağlamak için kurtarma ekiplerini bilgilendirebilir.
Deprem araştırma ve izlemede yapay zeka kullanımının hala gelişmekte olduğunu ve teknolojiyi iyileştirmek ve tahminleri daha doğru hale getirmek için daha fazla araştırma ve geliştirmeye ihtiyaç duyulduğunu belirtmek önemlidir. Hiçbir teknolojinin depremleri tahmin edemeyeceğini veya tamamen önleyemeyeceğini ve depremlere karşı en iyi savunmanın hala önlemler, halk eğitimi ve etkili tahliye planlarının bir kombinasyonu olduğunu vurgulamak da önemlidir.
Ne yapmalı, nasıl yapmalı?
Yapay zeka sistemleri, çeşitli sensörlerden ve izleme sistemlerinden veri toplayıp analiz ederek depremler için erken uyarı sistemleri oluşturmak üzere kamu altyapısına entegre edilebilir. İşte buna katkıda bulunabilecek bazı somut adımlar:
- Sensör ağların kurulması: Yapay zeka sistemleri, yer hareketi, basınç değişiklikleri ve sıcaklık değişiklikleri de dahil olmak üzere sismik aktiviteyi izleyen çeşitli sensörlerden veri toplayabilir. Sismik aktivitenin doğru bir resmini elde etmek için iyi dağıtılmış bir sensör ağı kurmak önemlidir.
- Yapay zeka ile veri analizi: Toplanan veriler, yaklaşan depremlere işaret edebilecek sismik kalıpları ve anomalileri tespit etmek için yapay zeka sistemleri tarafından analiz edilebilir. Yapay zeka sistemleri, daha doğru tahminler üretmek için hava durumu tahminleri ve jeolojik bilgiler gibi diğer kaynaklardan gelen verileri de entegre edebilir.
- Erken uyarı sistemleri uygulayın: Bir deprem tespit edildiğinde, YZ sistemleri etkilenen bölgelere otomatik olarak uyarılar gönderebilir, böylece bölge sakinleri ve acil durum hizmetleri hızlı bir şekilde yanıt verebilir. Bu, hayat kurtarmaya ve hasarı en aza indirmeye yardımcı olabilir.
- Sürekli iyileştirme: Erken uyarı sistemlerinin doğruluğu, sensörlerin ve algoritmaların sürekli izlenmesi ve optimizasyonu yoluyla geliştirilebilir. YZ sistemleri, tahmin doğruluğunu artırmak için diğer veri kaynaklarının entegre edilmesine de yardımcı olabilir.
- Sağlam altyapı: Binaların ve altyapının güçlendirilmesi, halkın depremden korunma ve tahliye planları konusunda eğitilmesi ve acil bir durumda acil durum planlarının geliştirilmesi.
Erken uyarı sistemleri oluşturmak için YZ sistemlerini kamu altyapısına entegre etmek, bilim insanları, mühendisler, devlet kurumları ve halk arasında yakın işbirliği gerektirir. Deprem riskleri ve erken uyarı sistemlerinin faydaları konusunda farkındalık yaratmak ve bu sistemlerin uygulanması ve sürdürülmesi için etkili bir strateji geliştirmek önemlidir.