Yapay Zeka Araçları, Depremlerden Hemen Sonra Artçı Şok Riskini Saniyeler İçinde Tahmin Ediyor

Edinburgh Üniversitesi, Britanya Jeoloji Araştırmaları Kurumu (BGS) ve Padova Üniversitesi'nden uzmanların yer aldığı uluslararası bir araştırma ekibi, artçı şok risklerini öngörebilen yapay zeka (YZ) tabanlı bir araç geliştirdi. 2025 yılının sonlarında sonuçları duyurulan bu teknoloji, ana şoktan sonraki ilk 24 saat içinde 4.0 ve üzeri büyüklüğündeki artçı şokların olasılığını ve sayısını neredeyse anında değerlendirebiliyor.

Geliştirilen derin öğrenme sistemi, yüksek sismik aktiviteye sahip beş farklı bölgeden toplanan ayrıntılı sismik verilerle eğitildi. Bu bölgeler; Kaliforniya, Yeni Zelanda, İtalya, Japonya ve Yunanistan'dı. Bu yeni geliştirme, birçok ülkede operasyonel standart olan yerleşik Epidemic-Type Aftershock Sequence (ETAS) modelinin tahmin kalitesiyle kıyaslanabilir bir performans sergiliyor. Araştırmanın lideri, Edinburgh Üniversitesi ve BGS'den doktora öğrencisi Foteini Dervisi, yeni YZ çözümünün temel avantajının hız olduğunu vurguladı. ETAS modelinin binlerce simülasyonu çalıştırması saatler veya günler sürerken, YZ modelleri sonuçları yalnızca saniyeler içinde sunabiliyor.

Tahminlerin bu denli hızlı olması, afet bölgelerinde hayati önem taşıyor. Zira artçı şoklar, zaten hasar görmüş yapıların yıkılmasına neden olabilir ve kurtarma çalışmalarını ciddi ölçüde aksatabilir. Şubat 2023'te Türkiye'yi vuran yıkıcı deprem gibi tarihi olaylar, kriz yönetimi için bu tür hızlı araçlara duyulan acil ihtiyacı bir kez daha gözler önüne sermiştir.

Araştırmacılar, SmaAt-UNet ve Earthformer gibi bu YZ modellerinin, makine öğrenimi yoluyla neredeyse gerçek zamanlı olarak üretilen yüksek hassasiyetli sismik kataloglarla entegre edilmesinin, operasyonel sismolojinin gelişimindeki bir sonraki aşamayı temsil ettiğini belirtiyorlar. Bu, kaynak yoğun sismolojik analizlerden, kritik bilgilerin neredeyse anında sağlanmasına doğru bir geçişi işaret ediyor. Bu başarının bir kısmı, Avrupa Birliği'nin Maria Skłodowska-Curie Yenilikçi Eğitim Ağı kapsamında yürütülen “Ufuk 2020” programı tarafından kısmen desteklenmiştir.

Bu teknolojik ilerleme, afetlere hazırlık stratejilerinde bir dönüm noktası olabilir. Geleneksel yöntemlerin yavaşlığı, acil durum ekiplerinin risk değerlendirmesi yapmasını geciktirirken, YZ tabanlı saniyeler süren tahminler, tahliye kararlarının daha hızlı alınmasını ve kaynakların daha etkin dağıtılmasını sağlayacaktır. Bu, bilimsel araştırmanın doğrudan insan hayatını kurtarmaya yönelik pratik uygulamalarından biri olarak öne çıkmaktadır.

Özetle, Edinburgh merkezli ekibin bu çalışması, sismik tahminlerdeki zaman kısıtlamasını aşarak, deprem sonrası müdahale süreçlerini kökten değiştirme potansiyeli taşıyor. Hız ve doğruluk arasındaki dengeyi kuran bu YZ araçları, gelecekteki sismik tehlike yönetiminin temel taşlarından biri olmaya adaydır.