Türkiye, 17 Ağustos Marmara Depremi’nin yıl dönümünde, afetlere karşı dayanıklı şehirlerin inşa edilmesinin gerekliliğini bir kez daha vurgularken; Yaşar Üniversitesi, yapay zekâ destekli sismik tehlike haritaları geliştirerek gelecekteki deprem risklerini önceden tespit etmeyi amaçlıyor.
“İzmir’de Sismik Tehlike Haritalarının ve Risk Azaltma Stratejilerinin Geliştirilmesinde Yapay Zekânın Uygulanması” projesi kapsamında, yapay zekâ tabanlı yeni nesil deprem tehlike haritaları oluşturuluyor. Projeyi yürüten Yaşar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Dr. Öğretim Üyesi Çağlar Tuna, yerel zemin özelliklerini klasik deprem modelleriyle entegre ederek analiz eden bir sistem geliştirdi. Bu sistem, farklı deprem senaryoları altında İzmir’in hangi bölgelerinde sarsıntının daha etkili olabileceğini yüksek çözünürlükle tahmin etme kapasitesine sahip. Projenin, kentsel dönüşüm, yapı güçlendirme, kritik altyapı planlaması ve afet riskinin azaltılmasına yönelik çalışmalarda karar vericilere bilimsel destek sunması planlanıyor.
Özellikle 30 Ekim 2020 İzmir depreminin ortaya koyduğu yerel zemin etkilerini daha doğru bir şekilde analiz etmeyi hedefleyen proje, klasik deprem modelleri ile makine öğrenmesini bir araya getiriyor. Bu araştırma ile çeşitli deprem senaryolarına dair yüksek çözünürlüklü sarsıntı haritaları oluşturulmakta; böylece kentin hangi bölgelerinde depremin daha şiddetli hissedileceği önceden öngörülebiliyor.
Hibrit sistem
Bilimsel çalışmanın en önemli özelliklerinden biri, klasik deprem mühendisliği yaklaşımlarını yapay zekâ ile zenginleştirmesi. Dr. Öğretim Üyesi Şahin Çağlar Tuna, “Deprem tehlikesini belirleyen fiziksel modeller uzun yıllardır güvenilir bilimsel yöntemlerdir. Biz yapay zekâyı bu modellerin yerine koymuyoruz; aksine, fiziksel modellerin açıklamakta zorlandığı yerel zemin farklılıklarını yapay zekâ ile öğrenerek, sistemi daha hassas hale getiriyoruz. Böylece klasik yöntemlerle yapay zekâyı birbiriyle tamamlayan iki bileşen olarak kullanıyoruz.” dedi.
17 bin 657 nokta analiz edildi
Araştırma çerçevesinde İzmir genelinde 17 bin 657 farklı ölçüm noktası için zemin büyütme katsayıları hesaplandı. Destek Vektör Regresyonu (SVR), Rastgele Orman (Random Forest), XGBoost ve Yapay Sinir Ağları gibi makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak, farklı fay ve deprem senaryoları altında yer hareketi haritaları üretildi. Dr. Öğretim Üyesi Tuna, klasik haritaların genellikle tek bir ortalama tehlike değeri sunduğunu belirterek, “Biz ise depremin büyüklüğüne, kaynağına ve yerel zemin koşullarına bağlı olarak değişken dinamik senaryolar oluşturuyoruz. Bu sayede, aynı depremde birbirine yakın olan iki bölgenin niçin farklı şiddette sarsılabileceğini daha ayrıntılı bir şekilde açıklayabiliyoruz. Bu sistem, sadece deprem tehlikesini göstermekle kalmıyor; hangi bölgelerde detaylı zemin etüdü yapılması gerektiği ile güçlendirme ve kentsel dönüşüm çalışmalarının nerelerde öncelikli hale geleceğini de ortaya koyuyor.” ifadelerini kullandı.
Afet yönetimine bilimsel destek
Proje sonuçlarının yerel yönetimler, kamu kurumları ve mühendislik uygulamaları açısından önemli katkılar sağlayacağını dile getiren Dr. Öğretim Üyesi Çağlar Tuna, “Kaynaklarımız sınırlı. Bu yüzden en riskli bölgeleri bilimsel verilerle doğru bir şekilde belirlemek büyük önem taşıyor. Geliştirdiğimiz haritalar sayesinde kentsel dönüşüm, yapı güçlendirme, kritik altyapı yatırımları ve acil durum planlamalarını daha sağlıklı bir şekilde gerçekleştirebileceğiz. Amacımız, afet gerçekleşmeden önce doğru kararların alınmasına yardımcı olarak can ve mal kayıplarının azaltılmasına destek olmaktır.” şeklinde konuştu.
