Yapay zekâ ‘hayalet depremleri’ araştıracak

Yapay öğrenme ve teorik fizik alanında çalışan araştırmacı Arkadaş Özakın, 20 yılı aşkın süredir ABD’de sürdürdüğü profesyonel kariyerine nokta koydu ve mezunu olduğu Boğaziçi Üniversitesi’ne dönerek yapay öğrenme ve depremler konusunda yeni bir araştırmaya başladı.

Silikon Vadisi’nde yapay öğrenme alanında çalışmalara imza atan bilim insanı, yeniden Boğaziçi’nde olmaktan heyecan duyduğunu belirterek hayalini kurduğu yerde olduğunu söylüyor. Özakın’ın araştırması, varlığından haberdar bile olmadığımız “hayalet depremler”in yapay öğrenme ile takibini konu alıyor.

Teorik fizikçi ve makine öğrenmesi araştırmacısı Arkadaş Özakın, Fizik ve Matematik çift anadal derecesiyle Boğaziçi Üniversitesi’nden 1997 yılında mezun oldu. Doktora derecesini Teorik Fizik dalında California Institute of Technology’den aldı. Ardından Georgia Institute of Technology’de Bilgisayar bölümünde yapay öğrenme, Georgia Tech Quantum Institute’ta ise Kuantum Bilgi İşleme Teknolojileri üzerine araştırmalar yaptı. Ardından Silikon Vadisi’nde özel bir şirkette çalıştı. Geçtiğimiz yıl, pandemiden hemen önce TÜBİTAK 2232 programıyla Türkiye’ye dönerek çalışmalarına mezunu olduğu Boğaziçi Üniversitesi’nde başlayan Arkadaş Özakın yapay öğrenme alanındaki birikim ve tecrübesini şimdi Boğaziçi Üniversitesi’nde yepyeni araştırma projelerinde kullanacak.

Yapay öğrenme alanında geniş bir yelpazede projeler üretmiş olan araştırmacı Arkadaş Özakın’ın yeni çalışması yapay öğrenme yöntemleriyle “hayalet depremler”in takibini konu alıyor. Proje kapsamında Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü Jeofizik bölümünden Prof. Dr. Hayrullah Karabulut, Dr. Öğr. Üyesi Çağrı Diner ve Doç. Dr. Özgün Konca ile işbirliği halinde çalışılıyor. Ayrıca Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü Jeodezi bölümünden Prof. Dr. Semih Ergintav ve Almanya’dan araştırmacı Dr. Yaman Özakın da projeye destek veriyor. Arkadaş Özakın proje hakkında şu bilgileri veriyor:

KÜÇÜK DEPREMLER GELECEKTE OLUŞACAK DEPREMLER HAKKINDA İPUCU İÇERİYOR

“Depremler her zaman hissedebileceğimiz büyüklükte gerçekleşmiyor, insanların hissetmediği, deprem tespit

Araştırmacı Arkadaş Özakın, “Küçük bir deprem, arka plandaki gürültünün içinde kendine ait hayalet gibi bir iz, bir fısıltı bırakıyor. Küçük depremleri kaçırmak, fayın verdiği bu sinyalleri de kaçırmamız anlamına geliyor. Ne kadar çok depremi yüksek hassasiyetle yakalar ve incelersek, faya dair o kadar bilgi elde edebiliyoruz” diyor.

sistemlerinin de çoğu zaman gözden kaçırdığı çok sayıda ufak deprem oluyor. Küçük bir deprem, arka plandaki gürültünün içinde kendine ait hayalet gibi bir iz, bir fısıltı bırakıyor diyebiliriz. Bir yandan da ilginç bir şekilde, küçük depremler büyük depremlere oranla çok daha sık şekilde, çok daha fazla sayıda oluyor. Projemizin amacı bu tür hayalet depremler diyebileceğimiz depremleri yapay öğrenme tekniklerini kullanarak yakalamak. Kuzey Anadolu Fay Hattı gibi büyük depremler görülen faylarda aslında çok sayıda küçük deprem oluyor. Bu küçük depremler de fayın hareketine, davranışına, belki geleceğine dair ipuçları içeriyorlar. Küçük depremleri kaçırmak, fayın verdiği bu sinyalleri de kaçırmamız anlamına geliyor. Ne kadar çok depremi yüksek hassasiyetle yakalar ve incelersek, faya dair o kadar bilgi elde edebiliyoruz. Ve bunu, daha seyrek ve daha yıkıcı olan büyük depremleri beklemeden yapabiliyoruz. Deprem tespitinin bir diğer faydası da bize yerin altındaki yapılar hakkında bilgi edinme şansı tanıması. Deprem dalgaları yerin içinde yayılırken, geçtikleri yerlere dair izler topluyorlar. Sismologlar bu izleri inceleyerek bir nevi tomografi çeker gibi yerin çeşitli katmanlarında ne gibi yapılar olduğunu öğreniyorlar. Çok fazla sayıda olan küçük depremleri yakalamak, bu

türden bilgilere ulaşmamıza da katkıda bulunuyor.” “YAPAY ÖĞRENME TEKNİKLERİ İLE FAY HATLARINI DAHA İYİ ANLAYACAĞIZ”

“Kandilli Rasathanesi dahil olmak üzere dünyanın çeşitli deprem izleme merkezlerinde küçük depremleri yakalamak için kullanılan kimi teknikler mevcut. Ama bu teknikler çok vakit alıyor ve emek istiyor. Bu yüzden bunun ötesine geçmek istiyoruz. Yapay öğrenme teknikleri, birçok alandaki klasikleşmiş tespit ve sınıflandırma problemlerinde üstün başarılar gösterdiler. Bizim amacımız da bu yaklaşımı deprem tespitinde kullanmak.”

ERKEN UYARI SİSTEMLERİNDE DE YAPAY ÖĞRENME TEKNOLOJİSİ KULLANILABİLİR

“Erken uyarı sistemlerinin çeşitli sorunları olabiliyor. Deprem dalgaları daha yeni gelmeye başlamışken uyarı yapabilmek için çok yüksek bir hassasiyet gerekiyor, ama böyle yüksek bir hassasiyet, genelde yanlış alarmları da yanında getiriyor. Yapay öğrenmenin erken uyarı sistemlerinin bu tür sorunlarını çözebileceğini, sistemin kalitesini artırabileceğini gösteren bazı göstergeler var. Projenin ilerlemesiyle birlikte üzerine çalışmayı düşündüğümüz hususlardan biri de bu. Sonuçlar iyi gelmeye devam ederse, yakalanmamış depremleri yakaladığımızı net şekilde gösterebilirsek ve bu alanda çalışan uzmanlar için yeni bilgiler üretebilirsek bu proje amacına ulaşmış olacak.”