Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş liderliğindeki ekip, Los Angeles gibi yüksek riskli deprem bölgelerinde gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak depremleri yüzde 97,97 doğruluk oranıyla tahmin etmeyi başardı. Bu yenilik, sismik tahmin alanında önemli bir dönüm noktası olarak değerlendiriliyor.
Araştırmanın sonuçları, özellikle deprem riski yüksek olan İstanbul gibi şehirler için büyük bir umut kaynağı oluşturuyor. Elde edilen veriler, yerel yönetimler ve afet müdahale ekipleri için hazırlık ve risk yönetiminde kritik bir araç sağlayabilir.
BİLİM DÜNYASINA SES GETİRDİ
Ekibin araştırması, saygın bilim dergisi Scientific Reports by Nature’da yayımlandı. Yayınlanan makalede, makine öğreniminin deprem tahminindeki katkıları vurgulanarak çalışmanın küresel etkisi ele alındı. Ayrıca, Birleşmiş Milletler’in afet risk azaltma platformu olan PreventionWeb'te de yer alarak uluslararası ölçekte dikkat çekti.
TEHLİKELİ ALANLARDA CAN GÜVENLİĞİNİ ARTIRMA KAPASİTESİNE SAHİP
Araştırma lideri Cemil Emre Yavaş, “Modelimizin yüzde 97,97 doğruluk oranına ulaşması, geleneksel yöntemlerle kıyaslandığında büyük bir ilerleme kaydedildiğini gösteriyor ve bu bilgiler yüksek riskli bölgelerde hayat kurtarabilir” dedi.
UZMANLARDAN OLUMLU YORUMLAR GELDİ
Ekipten Profesör Lei Chen, “Bu çalışma, makine öğreniminin afet risk yönetimindeki kullanımını genişleterek hazırlık süreçlerinde gerçek bir fark yaratacak tahmin araçları sunuyor” şeklinde konuştu. Profesör Yiming Ji de, “Gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarının entegrasyonu, sismik tahmin alanında yeni ufuklar açmamıza olanak sağladı” ifadelerini kullandı.
Profesör Christopher Kadlec ise, “Ekibimizin çalışması sadece deprem tahmininde çığır açmakla kalmıyor, aynı zamanda diğer doğal afetlerin tahmininde de makine öğrenimi uygulamaları için temel oluşturuyor” yorumunda bulundu. Bu araştırma, kamu güvenliği ve acil durum yönetiminde büyük etki yaratma potansiyeline sahip.
