Yeni Geliştirilen Yapay Zekâ Depremleri Tespit Etmede Geleneksel Metotlardan 17 Kat Daha Başarılı

ConvNetQuake adlı yapay sinir ağı, sismograflar kullanarak depremleri tespit etmek için tasarlandı. Bu yapay sinir ağı, normal ölçüm yöntemleriyle tespit edilemeyen depremlerin de bilgisini veriyor. Oklahama’da deprem aktivitesi üzerine yapılan bir araştırmada, geleneksel yöntemlerle tespit edilenden tam 17 kat fazla deprem kaydeden yapay sinir ağı, ileride olabilecek depremleri tahmin etmemizde bize yardımcı olabilir.

Yeryüzünde düşündüğümüzden fazla deprem oluyor. Kandilli Rasathanesi’nden elde edilen verilere göre, dün sadece Türkiye sınırları içerisinde şiddeti 1.5 ile 3.5 arasında değişen 33 deprem yaşandı. Belki bu yaşanan depremleri hissetmeyebiliriz ama bu depremlerin neden meydana geldiğini çözebilirsek, yaşanacak daha yüksek şiddetteki depremleri önceden tahmin edebiliriz.

Derin öğrenme alanında çalışan bilim insanı Thibaut Perol ve ekibi, yapay zekâ sismik aktiviteleri ölçmek amacıyla kullanmanın bir yolunu buldu. ConvNetQuake adı verilen yapay sinir ağı, gelişmiş algoritması sayesinde mikrosismik hareketleri geleneksel yöntemlerden daha iyi kategorize ederek, depremi gerçekleştiren yüzey ve kütle dalgalarını ses dalgalarından ayırabiliyor.

Araştırmacılar, ConvNetQuake’i eğitmek ve test etmek için Oklahama’daki sismik aktivite verilerini kullandı. Yapılan çalışma sonunda ConvNetQuake, Oklahama Jeolojik Araştırması’nın deprem kataloğundaki kayıtlı depremlerden tam 17 kat fazla deprem tespit etti. Yapay zekânın, sismik aktiviteyi belirleme ve kategorize etme konusundaki bu başarısı, ileride yapay  zekâ destekli erken uyarı sistemiyle sayısız hayat kurtarabileceğimize işaret ediyor.

Kaynak : Futurism

Posted by Özge Uçar

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir