Bu öğlen Kuşadası Körfezinde meydana gelen ve İzmir’i vuran deprem, 17 ağustos gibi şok edici boyutta hasara neden olmasa da, yıkılan evler ve enkazın altında kalan insanlarla büyük endişe yarattı. Üstelik küçük çaplı Tsunami de üstüne tuz biber ekti. 300 kadar teknenin Sığacık Marinasında başıboş kaldığı ve sayısı bilinmeyen kadarının Marina dışına kaçtığı, Ege Denizinde başıboş kaldığı belirtiliyor.
Depremde, şu an itibariyle 1 tanesi Tsunami’de boğulan 17 ölüden bahsediliyor. Hepimiz yine filan akademisyen 1 hafta önce demişti ya da filan uzgörü sahibi!!, “zaten deprem olacağını söylemişti” demeye ya da okumaya başladık. Ya da kuşların, köpeklerin, yılanların veya balıkların yaklaşan felaketi anladıkları gibi bir efsane var. Efsane diyoruz, çünkü doğruluğu ispatlanmış değil.
Peki deprem önceden bilinebilir mi? Aynı şekilde Tsunami önceden bilinebilir mi?
Burada gördükleriniz dünyadaki ana fay hatları (fault lines). Pasifik çevresini saran Circum-Pasific Belt olarak adlandırılan fay Amerika’nın batı kıyısından Japonya’nın doğu kıyısına kadar ki alanı kapsıyor. Meşhur St.Andreas fayı da bu bölgede. Tüm depremlerin % 80’inin bu bölgede olduğu belirtiliyor [1].
Dolayısıyla da “önceden bilmek ve uyarı” konusunda en çok çalışanlar Japonlar ve Amerikalılar. Hem fayları, hem de oluşan depremleri makine öğrenmesi ve yapay zeka ile takip eden çalışmalar bunlar. Neler yaptıklarına baktık.
Önce fay olayını bir hatırlayalım;
Deprem Neden Oluyor, Nasıl Başlıyor?
Depremler için “şöyle olur” şeklinde modeller, kurallar ve düzenlilik bulunabilir mi? Yoksa doğaları gereği rastgele ve kaotikler mi? Sismik haritaya bakarsak, fayların arazi boyunca düzgün ve düzenli çizgiler olmadığı görülür. Deprem uzmanlarının sürekli belirttikleri “stres biriktirdi” cümlesi bununla ilgili. Çatlak, dengesiz kabuk stresle dolu. Bir tanesi ufacık bir sıkıntı yaşadığında, diğer problemli yerde stres atabilir.
Bilim adamlarının en iyi yapabilecekleri şey, fay bölgelerinin zeminini incelemek, fay hatlarının haritalarını yapmak ve hangilerinin kopmaya yaklaştığını anlamaya çalışmak. Bu haritalar sayesinde belirli bir süre zarfında, belirli bir bölgede, belirli bir büyüklükte deprem olasılığına dair tahminde bulunabiliyorlar. Bu da sağlam olmayan binaların tespiti ve düzeltilmesi için bir şans sağlayabilir ama o kadar. Tam anlamıyla bir uyarı yapmak henüz mümkün gözükmüyor.
1906 San Francisco Depremi Fayların Önemini Ortaya Koydu
San Francisco depremine kadar jeologlar depremlerin ve fayların nasıl bağlantılı olduğundan emin değildiler. Birçoğu, fayların depremlerin kaynağı değil, yan ürünleri olduğuna inanıyordu. Berkeley jeoloğu Andrew Lawson, San Andreas Fayı’nı daha önce keşfetmiş ve adını San Andreas Vadisi’nden ötürü koymuştu. 1906 depremi sonrasındaki yangınlar söndüğünde ve San Francisco yeniden inşa edilmeye başlandığında, Lawson ve ekibi Büyük Depremin gizemini çözmek için yola çıktı. Onlar tam anlamıyla fay kırığının üzerinden geçtiği yollarda yürüdüler. Sonra 600 mil (965,6 kilometre) güneye devam ettiler, manzarayı bakarak, fayın kesintisiz bölümlerini keşfettiler. 1908’de bu ekip, Dünya’daki bu yırtılmayı canlı fotoğrafik ayrıntılarla gösteren efsanevi Lawson raporunu yayınladılar ve fayların anlamı ortaya çıktı [2].
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Depremleri Önceden Tespit edebilir mi?
Şimdilerde binaların depreme uygun inşa edilmesi gibi önlemlerin yanısıra, erken uyarı nasıl yapılabilir konusunda çalışılıyor. Bunun için yapay zeka ve makine öğrenmesi ile fay hatları ve eski depremler inceleniyor. Bu konuda %80 depremin meydana geldiği Pasifik kuşağı (Circum-Pasific Belt) dolayısıyla en çok Amerikalılar ve Japonlar çalışıyor. 2018’de yayınladığımız başka bir yazıda çok daha ayrıntılı bir özet okuyabilirsiniz [3].
ABD ve Japonya Örnekleri
Amerikalılar “Deprem tespiti ve konumu için evrişimli sinir ağı (ConvNetQuake)” adını taşıyan bir proje üzerinde çalışıyorlar [4][5]. Bu çalışmanın özetinde şunlar belirtiliyor;
“Orta Amerika Birleşik Devletleri’nde indüklenmiş sismisitenin son evrimi, sismik tehlike değerlendirmesini iyileştirmek için kapsamlı kataloglar gerektirmektedir. Son on yılda, sismik verilerin hacmi katlanarak arttı ve depremleri güvenilir bir şekilde tespit etmek ve bulmak için verimli algoritmalara ihtiyaç yarattı. Günümüzün en ayrıntılı yöntemleri, tekrar eden sismik sinyalleri arayarak, sürekli sismik kayıtların bolluğunu tarar. Yapay zekadaki son gelişmelerden yararlanıyoruz ve tek bir dalga formundan deprem tespiti ve konumu için oldukça ölçeklenebilir bir evrişimli sinir ağı olan ConvNetQuake’i sunuyoruz. Tekniğimizi ABD, Oklahoma’da indüklenen sismisiteyi incelemek için uyguluyoruz. Oklahoma Geological Survey tarafından daha önce kataloglanandan 17 kat daha fazla deprem tespit ediyoruz.”
ConvNetQuake adını taşıyan bu proje depremleri tespit etmek ve bulmak için tasarlanmış bir sinir ağı. Özelleştirilmiş algoritma, sismogram olarak bilinen yer hareketi ölçümlerine bakıp, sismik aktivitenin sadece “gürültü” mü yoksa “deprem” mi olduğunu belirliyor. Geçmişte, bu gürültü nedeniyle çok küçük depremleri tespit etmek çok zordu, ancak ConvNetQuake ayrımı yapabiliyor. Araştırmacılar, ConvNetQuake’i eğitmek ve test etmek için Oklahoma’daki sismik aktiviteyi kullandılar. Sistemlerinin Oklahoma Geological Survey deprem kataloğunda kaydedilenden 17 kat daha fazla deprem tespit ettiğini buldular.
% 80 deprem kuşağında yer alan diğer bir ülke olan Japonların benzersiz bina inşaat teknikleri depreme karşı önemli bir koruma sağlıyor (Japonların bina yönetmeliklerini öğrenmemiz lazım)[6]. Ama Japonların 2011 yılındaki 9 şiddetindeki deprem ve arkasından gelen dalga yüksekliğinin 38 metre yüksekliğe vardığı raporlanan Tsunami felaketi ve yine bu Tsunami sonrası Fukuşima Nükleer faciası düşünülürse [7], “erken uyarı” sistemi çok önemli. Amerikalıların yaptığı gibi yapay zeka ve makine öğrenimi kullanan benzer bir çalışmaları bu yıl temmuz sonunda duyurdular.
Japonlar, Makine Öğrenimini tarihi sismik kayıtlar üzerinden gerçekleştiren ve yer hareketini hesaplamak (ve tahmin etmek) için bunu mevcut denklemlerle birleştiren karmaşık bir tahmin sistemi üzerinde çalışıyorlar [8]. Onların özeti ise şu şekilde;
“Önceden yorumlanmış verilerin kullanılması, genellikle eğitimli bir makine öğrenimi modelinde büyük çarpıklıklara yol açar. Makine öğrenimi ile deprem kaynaklı yer hareketi yoğunluğu için bir tahmin aracı oluştururken bu problemle karşı karşıyayız. Bu çalışmada oluşturulan makine öğrenimi öngörücüsü, verilerin nispeten zayıf yer hareketlerine uyması iyi olmasına rağmen, güçlü hareketler için eksik tahmin problemine sahiptir. Bu eksik tahmin sorunu, mevcut yer hareketi kayıtlarındaki güçlü önyargıdan kaynaklanmaktadır; veri kümesinde güçlü hareketlere dair birkaç kayıt var. Bu nedenle, makine öğrenimi ve geleneksel yer hareketi tahmin denkleminin hibrit bir yaklaşımını öneriyoruz.”
Gümüşhane Üniversitesinde de Benzer Bir Çalışma Gözüküyor
Son yıllarda epeyce büyük depremlerin yaşandığı bir ülke olduğumuz düşünülürse (aşağıdaki grafikte hatların Türkiye üzerindeki durumuna bakın), acaba bizde bu tür araştırma yapanlar var mı diye baktık. Bir makine öğrenmesi/yapay zeka araştırması da Gümüşhane Üniversitesinde gözüküyor [9]. Ancak çalışmanın 2016 sonrasındaki gelişmeleri konusunda bir kayıt bulamadık. Gümüşhane Üniversitesi bu konuda bir açıklama yaparsa çok iyi olacak. O çalışmanın özeti ise şöyle verilmiş;
“Depremleri önceden tam olarak bilen ve genelleştirebilecek bir yöntem henüz geliştirilememiştir. Ancak depremler çeşitli yöntemlerle tahmin edilmeye çalışılır. Bu yöntemlerden biri olan yapay sinir ağları, belirlenen girdi ve çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenerek farklı örüntülere uygun çıktılar verir. Bu çalışmada, Gutenberg-Richter ilişkisine bağlı ve deprem tahminlerinde kullanılan b değerine dayanan ileri geri beslemeli bir yapay sinir ağı geliştirilmiştir. Yapay sinir ağı, Türkiye’nin güneybatısında yoğun sismik aktiviteye sahip dört farklı bölgeye ait deprem verileri kullanılarak eğitildi. Eğitim sürecinden sonra, aynı bölgelerin daha sonraki tarihlerine ait deprem verileri test için kullanılmış ve şebekenin performansı ortaya konmuştur. Geliştirilen ağın tahmin sonuçları incelendiğinde, ağın bir depremin olmayacağını öngördüğü tahmin sonuçları tüm bölgelerde oldukça yüksektir. Ayrıca, şebekenin bir depremin olacağını öngördüğü deprem tahmin sonuçları, incelenen bölgeler için bir dereceye kadar farklıdır.”
Tüm Dünyada Yapay Zeka/Makine Öğrenmeli Çalışmalar Sürüyor ve Henüz başarılı Bir Model Geliştirilmedi
Bu çalışmaların hepsi güzel ama başta da belirttik, deprem hayli karmaşık bir olay. Dolayısıyla çalışmaların henüz devam etmekte olduğunu kaydedelim. Henüz elimizde doğruluğunu tam kanıtlanmış bir çalışma gözükmüyor. Nature dergisindeki bir makale bunu şöyle özetliyor[10];
“Deprem Erken Uyarı (EEW) uyarıları sağlamak, hasar ve can kaybını en aza indirmeye yardımcı olacaktır. ABD Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü’nden Men-Andrin Meier ve meslektaşlarının, 3 EEW algoritmasının (EPIC, FinDer ve PLUM) yeteneklerini araştırdığı kaydediliyor. Bu algoritmalar kullanılarak, kuvvetli hareket sismometrelerinden (yer ivmesini ölçen) gelen veriler ‘tekrar oynatıldı’ ve 1996’dan 2017’ye kadar Japonya’da 219 deprem için analiz edildi (Mw = 4.5-9.1). Üç algoritmanın da EEW sistemleri olarak potansiyele sahip olduğunu buldular. Özellikle, kuvvetli ila aşırı yer hareketinin meydana geldiği sitelerin% 40-60’ında yoğun sarsıntıdan en az 5 saniye önce uyarılar tetiklendi ve bu, pencerelerden veya masanın altından uzaklaşmak için yeterli zaman sağladı. Ancak, tahminlerin doğruluğu ile sağlanan uyarı süresi arasında bir denge gözüküyor. Özellikle, PLUM algoritması en yüksek gerçek pozitif sonuç yüzdesine sahiptir, ancak uyarı süreleri tipik olarak çok daha kısa.
Açık bir ilerlemeye rağmen, EEW algoritmalarının hem uyarı sürelerini yükseltmek hem de yanlış alarmların sayısını en aza indirmek için iyileştirilmesi gerekiyor. Dahası, hareket ağlarının Japonya’dakinden daha az yoğun veya homojen olduğu bölgelerde doğru ve zamanında uyarıların yapılıp yapılamayacağını gelecekteki çalışmaların test etmesi gerekiyor. Bununla birlikte, depremlerle ilişkili tehlikeleri azaltmak için EEW uyarı sistemlerinin başarıyla uygulanabileceği açıktır.”
[1] The Next Big One—Earthquake Technology
[2] 1906 Marked the Dawn of the Scientific Revolution
[3] Yapay Zekâ Deprem Tahminlerinde de Yarar Sağlıyor
[4]Convolutional neural network for earthquake detection and location
[5] Locating induced earthquakes with a network of seismic stations in Oklahoma via a deep learning method
[6] EARTHQUAKE BUILDING CODES IN JAPAN
[7] 2011 Tōhoku depremi ve tsunamisi
[8] Hybrid predictor for ground-motion intensity with machine learning and conventional ground motion prediction equation
[9] YAPAY SİNİR AĞI YÖNTEMİYLE DEPREM TAHMİNİ: TÜRKİYE GÜNEY BATI ANADOLU FAY HATTI
[10] Earthquake Early Warning systems
Etiketler: ABD (Amerika Birleşik Devletleri)Andrew LawsonDepremDeprem tespiti ve konumu için evrişimli sinir ağı (ConvNetQuake)Deprem-GenelErken UyarıFay Hattıİzmir DepremiJaponyaKuzey Anadolu FayıLawson RaporuManşetSan Andreas FayıTsunami
Türk İnternet'ten buna benzer yazılar için bildirim almak ister misiniz?
ABONELİKTEN ÇIK
Lütfen yorum yapmak için giriş yapın.
GÜNLÜK BÜLTEN ABONELİĞİ
Lütfen bu alanı boş bırakın
E-posta Adresiniz *
Aboneliğinizi onaylamak için gelen veya istenmeyen posta kutunuzu kontrol edin.
YAZARLARIMIZ
Amir Kanaan - Kaspersky Türkiye, Orta Doğu ve Afrika’dan Sorumlu Genel Müdürü
Nitelikli Siber Saldırılar Siber Suçlular İçin Neden Daha Karlı Hale Geldi, Bununla Nasıl Başa Çıkarsınız?
Fusun S.Nebil
İsrail Neden Casus Yazılım Satılan Ülke Sayısını 37’ye İndirdi?
Mehmet Taşnikli
Avrupa Birliği UBS, Barclays, RBS, HSBC ve Credit Suisse’e Forex Karteli Oluşturmaktan 344 milyon € para cezası verdi
Misafir Yazar
ZTE Green 5G, Yeşil Dijital Ekonomiyi Destekliyor
Sedat Gündem
Uçan Arabalar Gelecek Gibi
turk-internet.com / Bilgi
Gmail Depolama Alanınızı 15 GB Altında Tutmanın Yolları
Ümit Ağaçsakal
Matrix’e İlk Adım : Metaverse
HAFTANIN ÖNE ÇIKANLARI
Elektrikte Kademeli Tarife Dönemi Başlıyor
İsrail, Hacking ve Gözetim Araçlarının 65 Ülkeye Satışını Yasakladı
Kazakistan Çin’den Gelen Kripto Madencilere Elektrik Yetiştiremedi
Nitelikli Siber Saldırılar Siber Suçlular İçin Neden Daha Karlı Hale Geldi, Bununla Nasıl Başa Çıkarsınız?
Huawei App Store da Kötücül Uygulamalara Maruz Kaldı
HAFTANIN KELİMESİ
OPENSTACK
OpenStack, genel ve özel bulutlar için bulut bilişim platformları oluşturmaya ve yönetmeye yönelik bir dizi yazılım aracıdır.
Rackspace Cloud ve NASA tarafından geliştirilmiştir. Bulut bilişim alt yapısı olarak kullanılan bir açık kaynak platformudur.
Detayı için Wiki-Turk'e bakınız
Bildirimler
Turk-internet.com masaüstü bildirimlerini almak için lütfen buraya tıklayın
Son Yorumlar
Paylaşılan İnternet ve Özel İnternet Erişimi Arasındaki Fark Nedir? için Halil Teberci
Rusya, Sosyal Medya Şirketlerine Sunucularını Taşımaları için Süre Verdi için tkaprol
Deniz Ventures’ Yeni Nesil Yatırım Uygulaması Midas’a 1 Milyon $ Yatırım Yaptı için drgunayp
Trendyol (Alibaba), Rekabet Kurumu’ndan Yönetici mi Transfer Ediyor? için Bulent SEN
Trendyol (Alibaba), Rekabet Kurumu’ndan Yönetici mi Transfer Ediyor? için aydinacin
Haber İndeksi
Hakkımızda
Gizlilik Bildirimi
Firmaların turk-internet.com ile Çalışabilirlik Yöntemleri
Destek
Bize Yazın
© 2021 Turk-Internet.com
No Result
View All Result
Ana Sayfa
BİLİŞİM
e-TİCARET
INTERNET
TELEKOM
YENİ TEKNOLOJİLER
Hakkımızda
© 2021 Turk-Internet.com
Tekrar Hoşgeldiniz!
Aşağıdan hesabınıza giriş yapınız
Remember Me
Şifremi unuttum? Kayıt Ol
Yeni Hesap Oluştur
Kayıt olmak için aşağıdaki formu doldurunuz
Tüm alanların doldurulması gerekiyor. Giriş yap
Şifrenizi geri alın
Lütfen şifrenizi resetlemek için kullanıcı adı veya email adresinizi girin.
Giriş yap
Bu internet sitesinde, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve internet sitesinin verimli çalışmasını sağlamak amacıyla çerezler kullanılmaktadır. Gizlilik Bildirimi.