Teksas Üniversitesi'nde geliştirilen yapay zeka modeliyle deprem bilimcilerin yıllardır hayalini kurduğu sarsıntıları öngörme rüyası mümkün olabilir. Üniversite, sonuçları hakemli bilimsel dergi Bulletin of the Seismological Society of America'da yayımlanan araştırmanın, depremler gerçekleşmeden yüzde 70 oranında doğru tahmin edebilen bir yapay zeka modeli geliştirdiklerini ileri sürdü.
Independet'ta yer alan habere göre, Algoritmayı geliştiren araştırmacılar 7 ay boyunca Çin'de denemeler yapıldığını aktardı. Yapay zeka algoritmasının haftalık tahminlerinde, 320 kilometreye kadar uzaklıktaki 14 depremin nerede olacağını ve büyüklüğünü doğru tahmin ettiği belirtildi.
Algoritma buna karşın, bir depremi tahmin edemedi ve 8 kere de yanlış uyarı verdi.
MAKİNE ÖĞRENİMİ TAHMİNLERİ GÜÇLENDİRİYOR
Makine öğrenmesi prensibiyle çalışan algoritmaya araştırmacıların deprem bilimine ilişkin bilgileri baz alınarak istatiksel bazı verilerin yüklendiği ve sonrasında 5 yıllık sismik kayıtlar üzerine kendini eğitmesi komutu verildiği ifade edildi.
Yeni yaklaşım henüz başka lokasyonlarda denenmemiş olsa da, araştırmanın yapay zeka temelli deprem tahmini modelleri için dönüm noktası olabileceği belirtiliyor.
'YÜZDE 70 BİLE BÜYÜK BİR SONUÇ'
Araştırma ekibinden Sergey Fomel, "Depremleri tahmin etmek büyük bir hedef. Hâlâ dünyanın herhangi bir yeri için tahmin yapmaya yakın değiliz. Ancak elde ettiğimiz sonuçlar, imkansız olarak gördüğümüz bir problemin prensipte çözülebilir olduğunu gösterdi" diye konuştu.
Araştırmaya katılan isimlerden biri olan Teksas Sismolojik Ağ Programı (TexNet) Direktörü Alexandros Savvaidis ise şu şekilde konuştu:
"Yüzde 70 bile çok büyük bir sonuç. Can kayıplarını ve ekonomik kayıpları azaltabilir. Dünya çapında deprem hazırlığı konusunda büyük bir gelişim sunma potansiyeli taşıyor"
Araştırma ekibi, bundan sonraki adımda 300'den fazla gözlem istasyonuyla Teksas'taki sismik faaliyetleri kaydeden TexNet'in verilerini kullanarak algoritmayı eyalet çapında test etmek istiyor.
Araştırmacılar, coğrafi bölgelere özgü olmayan fizik temelli modelleri kendi sistemlerine entegre ederek algoritmayı dünya çapında deprem tahmini yapacak şekilde geliştirmeyi hedefliyor.