17 Ağustos Marmara Depremi’nin yıl dönümünde afet bilincinin önemi bir kez daha gündeme gelirken, Yaşar Üniversitesi’nden dikkat çeken bir teknolojik hamle geldi. İnşaat Mühendisliği Bölümü Dr. Öğretim Üyesi Çağlar Tuna liderliğinde yürütülen çalışma, yapay zekâ teknolojilerini sismik tehlike analizleriyle entegre ederek İzmir’in deprem risk haritasını dijital çağa taşıyor.
Geleneksel yöntemlerin ötesine geçen bu proje, özellikle 30 Ekim 2020 İzmir depreminin ardından elde edilen verileri, makine öğrenmesi algoritmalarıyla işleyerek bölgeye özel sarsıntı senaryoları üretiyor.
Hibrit model ile yüksek doğruluk hedefi
Projenin temelinde, klasik deprem mühendisliği prensipleri ile modern yapay zekâ tekniklerinin bir arada kullanılması yatıyor. Dr. Öğretim Üyesi Çağlar Tuna, fiziksel modellerin tek başına açıklayamadığı yerel zemin farklılıklarının, yapay zekâ sayesinde çok daha hassas bir şekilde çözümlendiğini belirtiyor. Tuna, yapay zekânın mevcut bilimsel modellerin yerini almadığını, aksine onları tamamlayarak sistemin hata payını minimize ettiğini vurguluyor.
Şehir genelinde 17 bin 657 farklı noktada gerçekleştirilen detaylı ölçümler, Destek Vektör Regresyonu ve Yapay Sinir Ağları gibi gelişmiş makine öğrenmesi yöntemleriyle analiz edildi. Bu sayede, birbirine çok yakın iki farklı noktanın neden farklı şiddette sarsılabileceği, zemin büyütme katsayıları üzerinden bilimsel olarak kanıtlanabiliyor.
Afet yönetiminde stratejik karar desteği
Geliştirilen bu dinamik haritalama sistemi, yerel yönetimler ve kamu kurumları için kritik bir yol haritası sunuyor. Klasik haritaların sunduğu tek tip tehlike değerlerinin aksine, bu sistem farklı deprem büyüklükleri ve kaynakları için özelleştirilmiş senaryolar oluşturuyor.
Projenin çıktıları, kentsel dönüşüm alanlarının belirlenmesinden yapı güçlendirme önceliklerine, kritik altyapı yatırımlarından acil durum planlamalarına kadar pek çok alanda karar vericilere rehberlik edecek. Sınırlı kaynakların en riskli bölgelere odaklanmasını sağlayan bu bilimsel çalışma, afet öncesinde atılacak adımlarla can ve mal kayıplarının en aza indirilmesini hedefliyor.
