Türk bilim insanı yüzde 98 başarıyla depremi tahmin eden sistem geliştirdi
Amerika Birleşik Devletleri'nde çalışmalarını yürüten Türk bilim insanı Cemil Emre Yavaş ve ekibi, yüzde 98 gibi yüksek bir başarı oranıyla depremleri önceden tahmin eden bir sistem geliştirdi.
Georgia Southern Üniversitesi’nden Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş ve ekibi, dünya genelinde deprem ihtimali bulunan bölgelerine hayat kurtarma potansiyeline sahip bir başarıya imza attı. Los Angeles gibi büyük deprem tehlikesi taşıyan bölgelerde, gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları kullanarak yüzde 97,97 doğruluk oranıyla depremleri tahmin etmeyi başaran ekip, Scientific Reports by Nature dergisinde yayımlanan çalışmalarıyla bilim dünyasında büyük yankı uyandırdı.
Bu yenilikçi çalışma, depremler ve diğer doğal afetler için tahmin sistemlerinde önemli bir kilometre taşı olarak kabul ediliyor. Araştırmada kullanılan makine öğrenimi algoritmalarının başarısı, gelecekte İstanbul gibi deprem riski taşıyan şehirlerde de olası felaketlerin önceden tahmin edilip yönetilmesine yönelik yeni kapılar aralayabilir. Bilim insanları, bu tür modellerin yerel yönetimler ve afet müdahale ekiplerine önemli bir hazırlık imkânı sağlayacağına inanıyor.
Deprem tahmininde çığır açıcı bir adım olarak nitelendirilen bu model, özellikle İstanbul gibi büyük deprem riski taşıyan şehirler için yeni bir umut kaynağı olarak değerlendiriliyor. Sismik tahmin alanında elde edilen bu yüksek doğruluk oranı, Türkiye ve dünya genelindeki sismik bölgelerde hayat kurtarıcı nitelikte olabilir. Uzmanlar, bu tür gelişmiş tahmin modellerinin yerel yönetimlerin ve afet yönetim ekiplerinin hazırlıklı olma süreçlerinde kritik bir rol oynayacağını belirtiyor.
Ekibin çalışması, uluslararası alanda saygın bir konuma sahip Scientific Reports by Nature dergisinde yayımlanarak bilim dünyasında büyük ses getirdi. Dergide yayımlanan makale, makine öğrenimi ve afet riski yönetiminde çığır açan bu araştırmanın global ölçekteki önemini vurguladı. Çalışma ayrıca, Birleşmiş Milletler’in ana afet risk azaltma platformu PreventionWeb’de de yer alarak küresel çapta geniş bir yankı buldu. Bu tür projelerin uluslararası tanınırlığının artması, sismik tahmin teknolojilerinin dünya genelinde benimsenme sürecine de katkı sunabilir.
Çalışmayı yöneten araştırmacı Cemil Emre Yavaş, geliştirdikleri modelin yüksek doğruluk oranının geleneksel yöntemlere kıyasla önemli bir ilerleme sağladığını belirtti. Yavaş, “Modelimizin yüzde 97,97 doğruluğa ulaşması, yüksek riskli bölgelerde hayat kurtarabilecek önemli veriler sunuyor” açıklamasında bulundu. Araştırma ekibinden Profesör Lei Chen, çalışmanın makine öğreniminin afet risk yönetiminde kullanımı açısından genişleyen olanaklar sunduğunu ve hazırlık süreçlerinde ciddi bir fark oluşturabileceğini ifade etti.
Profesör Yiming Ji ise, gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarının sismik tahmin süreçlerine entegrasyonunun, doğal afet tahminlerinde yeni ufuklar açtığını vurguladı. Profesör Christopher Kadlec de ekibin çalışmasının yalnızca deprem tahmininde çığır açmakla kalmayıp, diğer doğal afet tahminlerinde de makine öğrenimi uygulamaları için bir temel oluşturduğunu belirtti. Kadlec’e göre, bu tür modeller, kamu güvenliği ve acil durum yönetimi açısından da büyük bir potansiyele sahip.
