Türkiye, 17 Ağustos Marmara Depremi’nin yıl dönümünde afetlere karşı dirençli kentler oluşturmanın önemini bir kez daha gündeme taşırken, Yaşar Üniversitesi de deprem risklerinin daha ayrıntılı belirlenmesine yönelik önemli bir çalışma yürütüyor. Üniversite tarafından geliştirilen yapay zekâ destekli sismik tehlike haritalarıyla, gelecekte meydana gelebilecek depremlerde İzmir’in hangi bölgelerinde sarsıntının daha şiddetli yaşanabileceğinin önceden belirlenmesi hedefleniyor.
“İzmir'de Sismik Tehlike Haritalarının ve Risk Azaltma Stratejilerinin Geliştirilmesinde Yapay Zekânın Uygulanması” projesi kapsamında yapay zekâ destekli yeni nesil deprem tehlike haritaları oluşturuluyor. Yaşar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Dr. Öğretim Üyesi Çağlar Tuna’nın yürütücülüğünü yaptığı projede, yerel zemin özellikleri klasik deprem modelleriyle birlikte analiz ediliyor.
Geliştirilen sistem, farklı deprem senaryolarında İzmir’in hangi bölgelerinde sarsıntının daha şiddetli yaşanabileceğini yüksek çözünürlükte tahmin ediyor. Projeden elde edilecek sonuçların kentsel dönüşüm, yapı güçlendirme, kritik altyapı planlaması ve afet risklerinin azaltılmasına yönelik çalışmalarda karar vericilere bilimsel destek sağlaması hedefleniyor.
İzmir depremi incelendi
Proje, özellikle 30 Ekim 2020 tarihinde meydana gelen İzmir depreminin ortaya çıkardığı yerel zemin etkilerinin daha doğru analiz edilmesini amaçlıyor. Klasik deprem modelleri ile makine öğrenmesinin aynı sistemde buluşturulduğu araştırmada, farklı deprem senaryolarına yönelik yüksek çözünürlüklü sarsıntı haritaları hazırlanıyor.
Bu yöntem sayesinde kentin hangi bölgelerinde depremin daha şiddetli hissedilebileceğinin önceden öngörülebilmesi amaçlanıyor. Böylece yerel zemin koşullarının deprem sırasında oluşturabileceği farklılıkların daha ayrıntılı şekilde ortaya konulması hedefleniyor.
Hibrit sistem kullanılıyor
Bilimsel çalışmanın en önemli özelliklerinden birinin klasik deprem mühendisliği yaklaşımlarının yapay zekâ ile güçlendirilmesi olduğunu belirten Dr. Öğretim Üyesi Şahin Çağlar Tuna, deprem tehlikesini belirleyen fiziksel modellerin uzun yıllardır güvenle kullanılan bilimsel yöntemler olduğunu söyledi.
Tuna, yapay zekânın mevcut fiziksel modellerin yerine kullanılmadığını belirterek, bu modellerin açıklamakta zorlandığı yerel zemin farklılıklarının yapay zekâ aracılığıyla öğrenildiğini ifade etti. Tuna, klasik yöntemler ile yapay zekânın birbirini tamamlayan iki bileşen olarak kullanıldığını vurguladı.
17 bin 657 nokta
Araştırma kapsamında İzmir genelinde 17 bin 657 farklı ölçüm noktası için zemin büyütme katsayıları hesaplandı. Çalışmada Destek Vektör Regresyonu (SVR), Rastgele Orman (Random Forest), XGBoost ve Yapay Sinir Ağları gibi makine öğrenmesi yöntemlerinden yararlanıldı.
Bu yöntemler kullanılarak farklı fay ve deprem senaryoları altında yer hareketi haritaları oluşturuldu. Dr. Öğretim Üyesi Tuna, klasik haritaların çoğunlukla tek bir ortalama tehlike değeri sunduğunu belirterek, yürütülen çalışmada ise depremin büyüklüğüne, kaynağına ve yerel zemin koşullarına göre değişen dinamik senaryolar üretildiğini söyledi.
Tuna, bu yöntem sayesinde aynı deprem sırasında birbirine çok yakın iki bölgenin neden farklı şiddette sarsılabileceğinin daha ayrıntılı biçimde ortaya konulabildiğini belirtti.
Geliştirilen sistemin yalnızca deprem tehlikesini göstermekle kalmadığını ifade eden Tuna, hangi bölgelerde ayrıntılı zemin etüdü yapılması gerektiğinin yanı sıra güçlendirme ve kentsel dönüşüm çalışmalarının nerelerde öncelik kazanacağını da ortaya koyduğunu kaydetti.
Afet yönetimine destek
Projenin çıktılarının yerel yönetimler, kamu kurumları ve mühendislik uygulamaları açısından önemli katkılar sağlamasının hedeflendiğini ifade eden Dr. Öğretim Üyesi Çağlar Tuna, afet risklerinin azaltılması için kaynakların doğru bölgelere yönlendirilmesinin önemine dikkat çekti.
Tuna, “Kaynaklarımız sınırlı. Bu nedenle en riskli bölgeleri bilimsel verilerle doğru belirlemek büyük önem taşıyor” dedi. Geliştirilen haritalar sayesinde kentsel dönüşüm, yapı güçlendirme, kritik altyapı yatırımları ve acil durum planlamalarının daha sağlıklı yapılabileceğini belirten Tuna, çalışmanın amacının afet gerçekleşmeden önce doğru kararların alınmasına katkı sağlamak olduğunu ifade etti.
Tuna, geliştirilen sistemle can ve mal kayıplarının azaltılmasına destek olunmasının hedeflendiğini belirterek açıklamalarını tamamladı.
