Dünyanın en yıkıcı depremlerinden olan; 2008 yılında Çin, 2010 yılında Haiti ve 2011’de Japonya’da gerçekleşen depremler, sismik tehlike haritalarının nispeten güvenli olduğu düşünülen alanlarda meydana gelmişti. Ayrıca 1994’te Los Angeles’ta yaşanan son büyük deprem, Northridge sismik haritalarında görünmeyen bir fay üzerinde ortaya çıkmıştı. Şimdi bilim insanları, yapay zekanın yardımıyla, depremleri daha iyi anlamalarına yardımcı olacak büyük miktarlardaki sismik verileri analiz ederek, daha hızlı ve daha doğru tahminlerde bulunarak erken müdahaleyi sağlamayı düşünüyor. Sismik tehlike haritalarında sağlanan deprem olasılıkları, mühendislere binaları nasıl inşa etmeleri gerektiğini öğretme konusunda önemli sonuçlara sahip.
Los Angeles’ın bir haritası, genellikle 50 yıl boyunca belirli bir süre içinde güçlü sarsıntı üreten bir deprem olasılığını listeliyor. Bu, bir fay mesafesini, diğerini ne kadar hızlı geçeceğini ve bölgedeki depremlerin tekrarlanmasını dikkate alan karmaşık bir formüle dayanıyor. Jeolog Katherine M. Scharer ve Amerika Birleşik Devletleri Jeolojik Araştırma Merkezi tarafından yürütülen bir araştırmada, sekizinci yüzyıla dayanan San Andreas fayının Güney Kaliforniya bölgesinde yaşanmış önceki dokuz depremin tarihi tahmin edildi. San Andreas’ın son büyük depremi 1857’de meydana gelmişti.
Bu büyük depremler arasındaki ortalama aralık 135 yıl olduğu için, ortak yorumlar; Güney Kaliforniya’nın büyük bir depreme uygun olduğu yönündedir. Ancak, depremler arasındaki aralıklar çok değişkendir, 44 yıldan 305 yıla kadar, ortalama almak çok yararlı bir tahmin aracı değildir. Büyük bir deprem, yarın olabileceği gibi bir buçuk asırdan daha uzun bir süre sonra da gerçekleşebilir. Yapay zekalar (AI) ile ilgili deprem araştırması, dijital asistanlardan şoförsüz arabalara kadar her şeyin ilerlemesini hızlandıran aynı teknoloji olan sinir ağlarına dayandırılıyor. İnsan beynindeki nöron ağları üzerinde gevşek bir şekilde modellenen, bir sinir ağı, görevleri kendi başına öğrenebilen karmaşık bir matematik sistemidir.
500 Kat Daha Hızlı Sinir Ağı
Bilim insanları, sismik verilerin, Google ve Amazon gibi şirketlerin, Alexa gibi dijital yardımcılarında sözlü komutları tanımak için sinir ağlarını eğitmede kullandıkları ses verilerine oldukça benzediğini söylüyor. Depremleri incelerken, bir bilim insanının yorgun gözlerine güvenmekten ziyade, veri dağlarındaki modelleri arayan bilgisayardır. Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü Sismoloji Laboratuarı araştırmacısı Zachary Ross; “Bir kelime dizisinden ziyade, bir dizi yer hareketi ölçümüne sahibiz. Bu verilerde aynı tür modelleri arıyoruz.”
Harvard’da Yeryüzü ve Gezegen Bilimleri Profesörü Brendan Meade, Google ile birlikte yapay zeka üzerinde araştırmalar yaparak bu teknikleri daha önce keşfetmeye başlamışlardı. Onun ilk projesi, en azından, bu makine öğrenme yöntemlerinin deneylerini önemli ölçüde hızlandırabileceğini gösterdi. Meade ve lisansüstü öğrencileri, deprem analizini geçmişte yapabileceklerinden 500 kat daha hızlı yapabilmek için bir sinir ağı kullandılar. Dr. Meade’in bulduğu bu A.I. teknikleri yeni anlayışlara yol açabilir. Sonbaharda, Google ve Harvard’ın diğer araştırmacılarıyla birlikte, sinir ağlarının deprem sonrası meydana gelen artçı depremleri nasıl tahmin edebileceğini gösteren bir makale yayınladı. Benzer çalışmalar Caltech ve Stanford Üniversitelerinde devam etmektedir.
Ross ve diğer Caltech araştırmacıları, bu teknikleri depremleri daha doğru olarak tanıyabilen ve merkez üssünün nerede olduğunu ve sarsmanın nereye yayılacağını tahmin edebilecek sistemler oluşturmak için kullanıyorlar. Dr. Ross; geliştirilen bu teknoloji sayesinde, en az uzmanlar kadar ya da onlardan daha iyi tahminler yapabileceğini ifade etti.
‘Erken Uyarı Sistemi Sunuldu’
Sensörler daha küçük ve daha ucuz hale geldikçe, bilim insanları daha büyük miktarlarda sismik veri toplayabileceklerine inanıyor ayrıca sinir ağları ve benzeri A.I. teknikleri sayesinde tüm bu verilerden yeni bilgiler edinmeyi umuyorlar.
Japonya ve Meksika erken uyarı sistemlerine sahipler ve Kalifornia’da kendi sistemlerini henüz sundu. Ancak bilim insanları yapay zekanın doğruluğunu büyük ölçüde artırabileceğini, yer kabuğundaki bir kopuşun yönünü ve yoğunluğunu tahmin ederek, birkaç saniye bile olsa, bundan yararlanabilecek hastanelere ve diğer kurumlara daha erken uyarılar sağlamaya yardımcı olabileceğini söylüyor.
Bu projeler üzerinde çalışan bilim insanları, sinir ağlarının sınırlarını belirttiklerini açıkladı. Veride tanıdık sinyaller bulmakta iyi olsalar da tektonik plakaların birbirini aşındırırken çıkardığı sesler gibi yeni sinyal çeşitlerini bulmak için uygun olmayabilirler. Ama Los Alamos’ta, Dr. Johnson ve meslektaşları, “rastgele ağaçlandırma (random forests)” olarak adlandırılan bir makine öğrenme tekniğinin, önceden bilinmeyen sinyalleri laboratuarda oluşturulan simüle edilmiş bir fayda tanımlayabildiğini göstermiştir. Sistem, bilim insanlarının daha önce anlamsız olduğunu düşündükleri, faydan kaynaklanan belirli bir sesin aslında bir depremin ne zaman geleceğinin bir göstergesi olduğunu gösterdi…
