Cumhuriyet.com.tr'de yer alan habere göre Stanford Üniversitesi'nden bir grup araştırmacı, sismik dalgaları okuma yeteneğini geliştirmek ve depremlerin nasıl başladığını, ilerlediğini ve durduğunu daha iyi anlamak amacıyla yapay zeka (AI) kullanımını içeren yeni bir yöntemi açıkladı. Nature Communications'da yayınlanan makale, deprem tespitini otomatikleştiren ve aynı zamanda sismik verilere özgü gürültüyü ayarlayabilen bir yöntemin detaylarını içeriyor.
Mostafa Mousavi ve ekibi, yapay zeka kullanarak yerkabuğundaki milyonlarca küçük kaymaya odaklanıyor. Bu küçük hareketlerin, büyük depremlerin uyarı işaretlerini daha iyi anlamamıza yardımcı olabileceğini umuyorlar.
Stanford jeofizikçisi Gregory Beroza, "Bu çok küçük depremleri tespit etme ve yerlerini belirleme becerimizi geliştirerek, depremlerin fay boyunca nasıl etkileşime girdiği veya yayıldığı, nasıl başladığı ve hatta nasıl durduğu hakkında daha net bir görüş elde edebiliriz" dedi.
Araştırmacılar, çeşitli makine öğrenme sistemleri geliştirdi, bunlar arasında 2019'da geliştirilen ve sesle tetikleme algoritmalarından esinlenen CRED de bulunuyor. Yeni makale, zayıf sinyallerin genellikle gözden kaçtığı çok küçük depremleri tespit edebilen bir model olan en son iterasyonlarından olan "Deprem Dönüştürücüsü" adlı sistemlerini detaylandırıyor. Bu sistem, bir "dikkat mekanizması" kullanarak büyük miktarda veriyi gözden geçiriyor ve en önemli unsurlara odaklanıyor.
JAPONYA'DA MEYDANA GELEN DEPREMDE BAŞARILI OLDU
Ekip, Deprem Dönüştürücüsü'nü test etmek için dünya genelinde son yirmi yılda kaydedilen bir milyon sismogram içeren verilerle algoritmalarını eğitti. Testlerde, modelin Japonya'da meydana gelen Tottori depremi ve artçı sarsıntıları sırasında kaydedilen veriler üzerinde başarılı olduğu görüldü.
Gregory Beroza, sistemlerinin depremlerin gerçek zamanlı tespiti için kullanılmaya hazır olduğunu belirtti. Beroza, "Makine öğrenimini neredeyse gerçek zamanlı olarak kullanarak deprem izleme çok yakında geliyor. Küçük depremlerin daha iyi izlenmesi, derin, üç boyutlu fay yapısı hakkında daha fazla bilgi edinmemizi sağlayacak ve gelecekte gizlenen depremleri daha iyi tahmin etmemize yardımcı olacaktır." dedi.