Georgia Southern Üniversitesi’nden Yapay Zeka ile Deprem Tahmini
Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş liderliğindeki ekip, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak Los Angeles gibi riskli bölgede depremleri yüzde 97,97 doğruluk oranıyla tahmin etti.
Uluslararası Yankı Uyandıran Bilimsel Yayın
Bilim dünyasında saygın bir yere sahip olan Scientific Reports by Nature dergisinde yayımlanan araştırma, Birleşmiş Milletler’in ana afet risk azaltma platformu olan PreventionWeb’te de yer aldı.
İstanbul ve Yüksek Riskli Bölgeler için Değerli bir Araç
Yüksek doğruluklu tahmin modelleri, özellikle deprem riski yüksek olan İstanbul gibi şehirlerde yerel yönetimlere ve afet müdahale ekiplerine hazırlık ve risk yönetiminde güçlü bir araç sunmaktadır.
Uzmanların Değerlendirmesi
Araştırma lideri Cemil Emre Yavaş, modelin yüksek doğruluk oranının geleneksel yöntemlere göre büyük bir ilerleme sağladığını ve hayat kurtarabilecek kritik bilgiler sunduğunu belirtti.
Profesör Lei Chen, makine öğreniminin afet risk yönetiminde kullanımını genişleterek hazırlık süreçlerinde fark yaratabilecek tahmin araçları sunduğunu söyledi.
Profesör Yiming Ji, gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarının entegrasyonunun sismik tahmin alanında yeni ufuklar açtığını ifade etti.
Profesör Christopher Kadlec, ekibin çalışmasının deprem tahmininde çığır açtığını ve kamu güvenliği ile acil durum yönetiminde büyük etki yaratacağını vurguladı.
Gelecekteki Hazırlık Çalışmalarına Değerli Katkı
Yüksek doğruluklu tahmin modelleri, İstanbul gibi depreme yatkın şehirlerde gelecekteki depremlere karşı hazırlık çalışmalarında değerli bir katkı sunarak, afet risk yönetiminde köklü değişiklikler yapma potansiyeline sahiptir.