Yeni nesil sismik tehlike haritaları: amaç ve kapsam:
Türkiye, 17 Ağustos Marmara Depremi’nin yıl dönümünde afetlere karşı dirençli kentler oluşturmanın önemini yeniden hatırlarken, Yaşar Üniversitesi İzmir için yapay zekâ destekli sismik tehlike haritaları geliştiriyor. "İzmir’de Sismik Tehlike Haritalarının ve Risk Azaltma Stratejilerinin Geliştirilmesinde Yapay Zekânın Uygulanması" adlı projede, yerel zemin özellikleri klasik deprem modelleriyle birlikte değerlendirilerek gelecekteki deprem senaryolarının etkileri yüksek çözünürlükle öngörülüyor.
Projenin yürütücüsü olan Dr. Öğretim Üyesi Çağlar Tuna liderliğindeki ekip, özellikle 30 Ekim 2020 İzmir depreminin ortaya koyduğu yerel zemin farklılıklarını daha doğru anlamayı hedefliyor. Amaç; kentsel dönüşüm, yapı güçlendirme, kritik altyapı planlaması ve afet riskinin azaltılmasına yönelik karar süreçlerine bilimsel veri sağlamak.
Hibrit yaklaşım: fiziksel modeller ve yapay zekânın birleşimi:
Çalışmanın en belirgin özelliği, klasik deprem mühendisliği yöntemlerini yapay zekâ ile tamamlayıcı şekilde kullanması. Dr. Öğretim Üyesi Şahin Çağlar Tuna projenin mantığını şu sözlerle özetliyor: "Deprem tehlikesini belirleyen fiziksel modeller uzun yıllardır güvenle kullanılan bilimsel yöntemlerdir. Biz yapay zekâyı bu modellerin yerine koymuyoruz. Tam tersine, fiziksel modellerin açıklamakta zorlandığı yerel zemin farklılıklarını yapay zekâ ile öğrenerek sistemi daha doğru hale getiriyoruz."
Bu hibrit yapı, yerel zemin heterojenliğinin klasik ortalama tehlike haritalarında gözden kaçan etkilerini açığa çıkarıyor ve farklı deprem kaynakları ile büyüklükleri için dinamik senaryolar üretilmesini sağlıyor.
Veri, yöntem ve çıktıların ayrıntıları:
Araştırmada İzmir genelinde 17.657 ölçüm noktası için zemin büyütme katsayıları hesaplandı. Ekip, Destek Vektör Regresyonu (SVR), Rastgele Orman (Random Forest), XGBoost ve Yapay Sinir Ağları gibi makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak farklı fay ve deprem senaryoları altında yer hareketi haritaları üretti. Bu sayede aynı büyüklükte bir depremde bile birbirine yakın iki bölgenin neden farklı şiddetlerde sarsılabileceği daha ayrıntılı şekilde gösterilebiliyor.
Üretilen haritalar yalnızca tehlikeyi görselleştirmekle kalmıyor; hangi bölgelerde detaylı zemin etütlerine ihtiyaç olduğu, hangi yapılar ve mahallelerin öncelikli güçlendirme gerektirdiği gibi uygulamaya dönük bilgiler de sunuyor.
Uygulama alanları ve karar destek işlevi:
Projenin çıktıları, yerel yönetimler, kamu kurumları ve mühendislik uygulamaları açısından önemli bir kaynak oluşturuyor. Dr. Öğretim Üyesi Tuna, kaynakların sınırlı olduğu koşullarda "en riskli bölgeleri bilimsel verilerle doğru belirlemenin" hayati önem taşıdığını vurguluyor. Geliştirilen haritalar, kentsel dönüşüm önceliklendirmesi, yapı güçlendirme programları, kritik altyapı yatırımları ve acil durum planlamalarında doğrudan kullanılabilecek veri tabanları sağlıyor.
Sonuç olarak, proje deprem tehlikesinin evrensel fiziksel modellerle yapay zekânın öğrenme gücünü birleştirerek yerel düzeyde daha nüanslı ve kullanışlı risk analizleri üretmeyi hedefliyor. Amaç, afet gerçekleşmeden önce doğru önceliklendirmelerle can ve mal kayıplarının azaltılmasına katkı sunmak.
YAŞAR ÜNİVERSİTESİ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DR. ÖĞRETİM ÜYESİ ÇAĞLAR TUNA
Henüz yorum yapılmamış
Bu içerik hakkında ilk yorumu siz yapın!