Depremler yapay zeka ile önceden tahmin edilebilir mi?

Depremlerin zamanlamasının ve büyüklüğünün tahmin edilmesi hedefleniyor.

Japonya’dan bir araştırma ekibi, ‘sinir ağı’ olarak bilinen çalışma ile gelecekteki yıkıcı depremlerin zamanlamasını ve büyüklüğünü tahmin etmek için yapay zekayı kullanma yolunda ilk adımı attı.  Depremler, genellikle yerkabuğunun katmanlarında aniden çatlamalar ve kırılmalar nedeniyle oluşan hareketlerin yer yüzeyini sarsmasıyla meydana geliyor. Bu sarsıntılar bazen Türkiye ve Suriye'deki Şubat depreminde olduğu gibi büyük yıkımlara yol açabiliyor.  Depremin önceden tahmin edilmesi, insanlara evlerini boşaltmaları için yeterli zaman kazandırabilir ve hayatlar kurtarabilir. Ancak bilim insanlarına göre depremin zamanını tahmin etmek oldukça zor.

Araştırmacılar, depremlerin matematiksel modellerini oluşturmak için genellikle kristal yapılar içindeki fayların yer kabuğundaki faylara modellemesini yapıyorlar.

Bu modeller, yerkabuğu faylarının hareketine uygulandığında ise deprem sırasında yer kabuğunun hareketini ve deformasyonunu tanımlıyor.

Buna karşılık, RIKEN Gelişmiş Zeka Projesi Merkezi'nden (AIP) Nanori Ueda liderliğindeki bir Japon ekibi, ‘fizik bilgili sinir ağı’ adı verilen fizik yasalarını öğrenen bir uygulamayı inceledi.

Sinir ağları, girdiler ve çıktılar arasındaki işlevsel ilişkileri (sıradan diferansiyel denklemler) öğrenirken, ‘fizik bilgili sinir ağı’ birden fazla değişken içeren matematiksel fonksiyonları ayırt etmek için kısmi farklılaşmanın kullanıldığı kısmi diferansiyel denklemlerle öğreniyor.

Ancak ekip, ‘fizik bilgili sinir ağının korteks deformasyon modelleri gibi durumlara doğrudan uygulanmasının, fay hattı boyunca yer değiştirmelerin süreksiz olduğu yerlerde zor olacağını tespit etti. Bu sorunla başa çıkmak için özel olarak tasarlanmış bir koordinat sistemi kullandılar ve bu da yer kabuğunun deformasyonunu doğru bir şekilde modellemelerine olanak sağladı.

Nanori Ueda, RIKEN internet sitesi tarafından cumartesi günü yayınlanan raporda faylara yakın bölgelerde bile ‘önerilen modellemenin yüksek doğrulukta tahmin elde etme potansiyeline sahip olduğunu’ söyledi.

Araştırmacılar sinir ağlarını, veri elde etmenin zor olabileceği uygulamalar için fiziksel yasaları kullanarak eğittiler.

Bu yaklaşımın aktifliğini kanıtlamak için araştırmacılar kendi fizik bilgili sinir ağlarını uyguladılar.

Ağ, gezegenimizin kabuğunun iki bloğunun dikey bir kırılma etrafında yatay olarak hareket ettiği kayma faylarını modellemek için, Dünya içindeki belirli bir konum hakkındaki bilgileri o noktadaki kabuk yer değiştirme miktarının tahminine dönüştürebiliyor.

Çalışmanın ortak yazarı Tomohisa Okazaki yaptığı açıklamada “Bu çalışma, fizik bilgili bir sinir ağının karmaşık yapılar üzerindeki kabuk deformasyonunu doğru bir şekilde modelleme yeteneğini gösterdi” dedi.

Fizik bilgili sinir ağları, nispeten yeni bir makine öğrenimi biçimini temsil ediyor. Araştırmacılar, yaklaşımlarının kortikal deformasyonu içeren bir dizi başka soruna uygulanabileceğini umut ediyorlar.

Kahire Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Petrol Mühendisliği Bölümü, Arama Mühendisliği ve Stratigrafi Değerlendirmesi Profesörü AbdülAziz Muhammed Abdülaziz, Şarku'l-Avsat'a şu açıklamada bulundu:

“Araştırmacıların vardığı sonuç, herhangi bir sağlam tahminin üç unsuru olan depremlerin zamanlamasını, yerini ve gücünü tahmin etmeyi amaçlayan uzun bir yolda atılan ilk adım oldu.”

Araştırmacıların yaptığı, yerde olanları simüle eden gerçek bir fiziksel değil, basit bir modeldi. Çünkü depremlerin derinliği, kayaların kırılmasına neden olan itici güç ve kayaların özellikleri gibi elde edilmesi zor veriler bulunuyor. Abdülaziz konuya dair şunları söyledi:

“Bu modelin, sinir ağlarına yardımcı olan bilgilerle donanma olasılığı olduğunda, gelecekte depremleri tahmin edebilen diğer, daha gelişmiş modellere dönüşebilir.”

Hazım Bedir / Şarku'l Awsat Kahire