Depremi yapay zeka ile tahmin etmek mümkün mü?
Atıf Ünaldı

Depremi tespit etme konusunda yapılan ilk cihaz bundan neredeyse 2000 yıl önce Çin’de yapılmış. Cihaz içinde sarkaç bulunanan bir vazo. Deprem anında etrafındaki 8 ejderha başının içindeki toplardan biri düşüyor. Bu depremin yönünü belirtiyormuş.
Aradan geçen 2000 yıl içinde gelişen bilim bize, deprem ölçümü konusunda birçok imkanı sağlasa da ne yazık ki, hala oluşundan önce doğru bir şekilde tahmin etme imkanını bulamıyoruz. Ancak son depremden sonra dostlarımla konuyu tartışırken, predictive (tahmin edici) yapay zekanın, depremi tahmin etmesi mümkün olabilir mi diye bir düşünce gelişti. Tabii bunu ilk düşünenin ben olmadığımı varsayarak hemen araştırmaya başladım.
2020’nin Kasım ayında Harvard Üniversitesi, fizik profesörü David A. Weitz liderliğinde depremin, Google’ın Kaggle platformunda bir yarışma düzenlenmiş. Yarışmacılar, laboratuvar sismik verilerinin yalnızca küçük bir kısmına dayanarak, birbirini izleyen laboratuvar deprem olaylarının bir sonraki depreminden önce kalan süreyi tahmin etmekle görevlendirilmiş.
4500’den fazla katılımcını ekip, yarışma için 400’den fazla bilgisayar yazılımı oluşturmuş. Yarışmacılar yüzlerce farklı predictive AI şablonu kullanmış. Bunlar arasında depremi bir arıza olarak tanımlayıp, bir sonraki arıza anını hesaplamak gibi oldukça garip fikirler var. Yarışmayı büyük farkla kazanan “The Zoo” adlı ekip birbiri ile o ana kadar hiç çalışmamış farklı disiplinlerden Amerikalı ekip elemanlarına sahip. Çok basitçe anlatmak gerekirse takımın stratejisi verileri birer grafik olarak algılayıp, deseni yakalamak olmuş. Ancak verilerin laboratuarda üretildiğini unutmamakta yarar var.
Gerçek dünyada oluşan veriler, bu derece açık olmuyor ne yazık ki. Bu konuda en umut veren çalışma, birkaç ay önce yayınlanmış. Kun Wang, Christopher W. Johnson, Kane C. Bennett, Paul A. Johnson isimli akademisyenler, doğal dil işleme metodlarını kullanarak yapay zekanın deprem tahmini gerçekleştirmesini sağlamaya çalışmışlar. Buradaki desen tamamen boşlukları doldurup, geleceği tahmin yolunda.
Ancak yaşanan en büyük sorun yapay zekanın çalışması için ihtiyaç duyulan veri setlerinde olmuş. lk aşamada geçmiş deprem verileri kullanılmaya çalışılmış ama bu veriler az olduğu için eğitim gerçekleşememiş. Araştırmacılar saniyeler içinde yaşanan depremlerin verilerinin yanında yavaş olan ve çoğunlukla hissetmediğimiz sismik hareketlerin verilerini de kullanarak sonuç almayı başarmışlar.
Depremin ölçüm birimi “richter”in isim babası Charles Francis Richter, “Ancak aptallar, yalancılar ve şarlatanlar depremi önceden tahmin edebilir” demiş. Sanıyorum yakın bir zamanda, predictive yapay zeka sayesinde o sözdeki aptalı abdala çevirme imkanımız olabilecek.
Not: Yazıda kullanılan yöntemler yapay zeka ve özellikle makine öğrenimi konusuna hakim olmayanlar tarafından çok garip görünebilir ama bu genel şablonlar dünya Go şampiyonunu yenen makineden, otonom sürüşe kadar birçok alandaki başarılı yapay zeka uygulamalarında kullanılan bilimsel başarısı kabul edilmiş yöntemlerdir.