Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi (BEUN) Mühendislik Fakültesi Geomatik Mühendisliği Jeodezi Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Şenol Hakan Kutoğlu, vatandaşların binalarının zemin durumu, depremsellik seviyesi ve yapının genel görünümündeki zayıflıkları yapay zeka destekli olarak raporlayan yenilikçi bir uygulama geliştirdiklerini açıkladı.
Depremlerde yaşanan kayıpların ardından, zemin ve yapı ilişkisinin öneminin toplumda daha fazla fark edildiğini belirten Prof. Dr. Kutoğlu, vatandaşların yapılarının oturduğu zemine ve depremsellik seviyesine ulaşmada zorluklar yaşadığını ifade etti.
“Yapı okuryazarlığı oranımız düşük”
Kutoğlu, yapı okuryazarlığı eksikliğine dikkat çekerek, “Deprem gerçeği ile yüzleşen bir toplum olarak, zemin ve yapı ilişkisinin hayatta kalma açısından kritik olduğunu biliyoruz. Ancak, yapılan değerlendirmelerde vatandaşların, yapılarının oturduğu zemin bilgilerine ve depremsellik seviyesine ulaşmada ciddi sıkıntılar yaşadığı ortaya çıkıyor. Birçok kişi, bu bilgileri nasıl edineceğini bilmiyor. Ayrıca, yapı ile ilgili bilgi eksikliği de var. Örneğin, bir konut alırken veya kiralarken, binanın depreme dayanıklılığı hakkında bilgi sahibi olamıyoruz” dedi.
Binaların deprem yönetmeliklerine uygun inşa edilmesinin ve beton kalitesinin önemine değinen Kutoğlu, uluslararası düzeyde “hızlı görsel değerlendirme” olarak bilinen ve FEMA 154 standardına atıfta bulundu. Dışarıdan bakıldığında bile tespit edilebilecek yapısal zayıflıkların varlığını vurguladı.
Tek fotoğraf ve konum ile yapay zeka analizi
Kutoğlu, vatandaşların yapı okuryazarlığını artırmak için yapay zeka destekli geliştirdikleri sistem hakkında bilgi vererek şunları aktardı:
“Biz, vatandaşlarımızın yaşadıkları veya kiralamayı düşündükleri binalarla ilgili bilgi edinmelerini sağlamak amacıyla bir uygulama geliştirdik. Kullanıcılar, binalarının en az bir fotoğrafını ve konumunu cep telefonlarından veya bilgisayarlarından yüklediklerinde; hem zemin sınıfını (zemin sert mi, yumuşak mı, depremsellik seviyesi) öğrenebilecek hem de binalarının depreme karşı zayıf noktalarını yapay zeka yardımıyla tespit edebilecekler. Binalarda uzmanların bildiği bazı özellikler var. Örneğin, kısa kolon, yumuşak kat, çıkma veya geri yaslama gibi unsurlar, beton kalitesi yüksek olsa bile depremler karşısında zayıflıklar yaratabiliyor. Geliştirdiğimiz yazılım, zemin bilgilerini ve binadaki olası zayıflıkları yapay zeka ile analiz ederek vatandaşlarımıza sunuyor.”
Raporlar 10-15 dakika içinde hazır
Sistemin nasıl çalıştığını anlatan Kutoğlu, vatandaşların ‘yapianaliz.beun.edu.tr’ adresine girerek bir hesap açmaları gerektiğini belirtti. Hesap üzerinden konum ve fotoğraf yüklemesi yapıldığında, 10-15 dakika içinde raporun hazırlandığını ve hem sistemdeki hesaptan görüntülenebildiğini hem de kullanıcının e-posta adresine gönderildiğini açıkladı.
“6 Şubat’ta yeni binalar yıkılırken eski binalar ayakta kaldı”
6 Şubat depremlerinden çıkarılan derslere değinen Prof. Dr. Kutoğlu, geometrik kusurların etkisini şu şekilde özetledi: “6 Şubat depremlerinde, bazı yeni binaların yıkıldığını, hemen yanındaki eski binaların ise ayakta kaldığını gözlemledik. Beton kalitesi önemli olmakla birlikte, binaların geometrik zayıflıkları da yıkıcı sonuçlar doğurabiliyor. Örneğin, geniş çıkmalar, geri yaslamalar ve katlardaki düzensizlikler binayı zayıflatıyor. Vatandaşlarımızın bu konudaki bilgi düzeyinin artmasını hedefledik ve üniversitemizin Teknoloji Transfer Ofisi olarak böyle bir hizmet geliştirdik.”
