Yapay Zeka ile Deprem Tahmini

ABD’deki Stanford Üniversitesi’nden uzmanlar, deprem izleme ağlarının net sinyal almasını sağlayacak bir derin öğrenme algoritması geliştirdiler.  Science Advances’da yayınlanan makaleye göre, bu algoritma ile özellikle şehrin gürültüsünden dolayı algılanamayan deprem titreşimleri ayırt edilebilecek.

Şehirlerdeki gürültü depremlerin tespit edilmesini zorlaştırıyor. Stanford Üniversitesi’nden uzmanlar bu gürültüyü filtrelemek için derin öğrenmeye dayalı bir gürültü giderme algoritması geliştirdiler. UrbanDenoiser adlı bu algoritma ile kentsel gürültünün filtrelenmesi bu sayede depremin sinyal kalitesinin artarak zayıf sinyallerin tespit edilmesi amaçlanıyor. Bu doğrultuda algoritma, 80 bin sismik gürültü örneği ve 33 bin sinyal örneğinden oluşan veri setleriyle eğitildi. Veriler Kaliforniya eyaletine bağlı nüfusun kalabalık olduğu Long Beach ve kırsalda kalan San Jacinto şehrinden toplandı. Long Beach Bölgesi’nden elde edilen veri seti, sismolojik gürültü için zengin bir veri kaynağını temsil ederken San Jacinto’dan alınan veri seti ise deprem sinyallerini içeren SNR bakımından zengin veri kümelerini temsil ediyor. Temelde gürültü ve deprem sinyalleri ile eğitilen algoritma kentsel gürültüyü bastırarak deprem sinyallerine odaklanabiliyor.

 

Yapay Zeka ile Depremler Önceden Tahmin Edilebilecek

Yapay zekayı depremleri algılama amacıyla kullanan başka projelerde de mevcut.  MIT Technology Review’da yer alan habere göre Penn State Üniversitesi’nden araştırmacılar da gelecek depremleri doğru bir şekilde tahmin etmek için derin öğrenme algoritmalarını eğitiyorlar.

Londra Royal Holloway Üniversitesi’nde deprembilimci olarak çalışan Paula Koelemeijer, derin öğrenme algoritmalarının özellikle depremleri incelemek için yararlı olabileceğini ve bu algoritmaların sismolagların yükünü hafifleteceğini belirtti. Gürültüyü ayırt etmek için eğitilen bu algoritmaların Türkiye gibi kalabalık ve deprem bölgesi olan ülkelere faydalı olup olmayacağını ise zaman gösterecek.

Daha fazla bilgi için tıklayınız

Benzer Haberler

Makine Öğrenimi İle “Yıldırım” Tahmini

 

Yasin Demirkaya

Recent Posts

TRAI 9. Yıl Çalıştayı’nda Ana Gündem Ajan Tabanlı Yapay Zeka Oldu

Türkiye’nin yapay zeka merkezi olarak, ekosistemi bir araya getirdiğimiz 9. Yıl Çalıştayı’nı gerçekleştirdik. Çalıştay boyunca…

3 gün ago

OpenAI, ChatGPT’nin yeni görsel üretim modelini duyurdu

OpenAI, ChatGPT’ye entegre yeni görsel üretim modeli ChatGPT Images 2.0’ı duyurdu. 21 Nisan 2026 tarihli…

4 gün ago

TRAI Meet-Up #104: Veri Merkezi, Bulut ve Altyapı Dönüşümünde Öne Çıkan Başlıklar

2017 yılından beri her ayın üçüncü çarşamba akşamı düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 104. etkinliğini İTÜ…

1 hafta ago

Stanford AI Index 2026: Yapay zekada büyüme sürüyor, denetim yavaş kalıyor

Stanford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü’nün (HAI) yayımladığı AI Index Report 2026, yapay zekanın…

1 hafta ago

TRAI Girişim Haritası’ndaki Yapay Zeka Startup Sayısı 482’ye Ulaştı

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) olarak 2017’den bu yana sürdürdüğümüz haritalama çalışması, Türkiye’de yapay zeka…

3 hafta ago

Türkiye’nin Yapay Zeka Sınavı: Fırsat Penceresi Kapanmadan Ne Yapmalıyız?

Yapay zeka artık geleceğin konusu değil. Bugünün ekonomi, rekabet ve kalkınma meselesi. Dünyada oyunun kuralları…

3 hafta ago