Yapay zekâ ”hayalet depremler”i araştıracak

ABD’den Boğaziçi Üniversitesi’ne dönen bilim insanı Arkadaş Özakın’dan yeni proje

Yapay zekâ ‘hayalet depremleri’ araştıracak

Yapay öğrenme ve teorik fizik alanında çalışan araştırmacı Arkadaş Özakın, 20 yılı aşkın müddettir ABD’de sürdürdüğü profesyonel mesleğine nokta koydu ve mezunu olduğu Boğaziçi Üniversitesi’ne dönerek yapay öğrenme ve sarsıntılar konusunda yeni bir araştırmaya başladı. Silikon Vadisi’nde yapay öğrenme alanında çalışmalara imza atan bilim insanı, yine Boğaziçi’nde olmaktan heyecan duyduğunu belirterek hayalini kurduğu yerde olduğunu söylüyor. Özakın’ın araştırması, varlığından haberdar bile olmadığımız ‘’hayalet depremler’’in yapay öğrenme ile takibini bahis alıyor.

Teorik fizikçi ve makine öğrenmesi araştırmacısı Arkadaş Özakın, Fizik ve Matematik çift anadal derecesiyle Boğaziçi Üniversitesi’nden 1997 yılında mezun oldu. Doktora derecesini Teorik Fizik kolunda California Institute of Technology’den aldı. Akabinde Georgia Institute of Technology’de Bilgisayar kısmında yapay öğrenme, Georgia Tech Quantum Institute’ta ise Kuantum Bilgi Sürece Teknolojileri üzerine araştırmalar yaptı. Akabinde Silikon Vadisi’nde özel bir şirkette çalıştı. Geçtiğimiz yıl, pandemiden çabucak evvel TÜBİTAK 2232 programıyla Türkiye’ye dönerek çalışmalarına mezunu olduğu Boğaziçi Üniversitesi’nde başlayan Arkadaş Özakın yapay öğrenme alanındaki birikim ve deneyimini artık Boğaziçi Üniversitesi’nde orijinal araştırma projelerinde kullanacak.

Yapay öğrenme alanında geniş bir yelpazede projeler üretmiş olan araştırmacı Arkadaş Özakın’ın yeni çalışması yapay öğrenme sistemleriyle ‘’hayalet depremler’’in takibini bahis alıyor. Proje kapsamında Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Zelzele Araştırma Enstitüsü Jeofizik kısmından Prof. Dr. Hayrullah Karabulut, Dr. Öğr. Üyesi Davet Diner ve Doç. Dr. Özgün Konca ile işbirliği halinde çalışılıyor. Ayrıyeten Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Zelzele Araştırma Enstitüsü Jeodezi kısmından Prof. Dr. Semih Ergintav ve Almanya’dan araştırmacı Dr. Yaman Özakın da projeye dayanak veriyor.

Arkadaş Özakın proje hakkında şu bilgileri verdi:

KÜÇÜK SARSINTILAR GELECEKTE OLUŞACAK SARSINTILAR HAKKINDA İPUCU İÇERİYOR

‘’Depremler her vakit hissedebileceğimiz büyüklükte gerçekleşmiyor, insanların hissetmediği, zelzele tespit sistemlerinin de birden fazla vakit gözden kaçırdığı çok sayıda ufak sarsıntı oluyor. Küçük bir zelzele, art plandaki gürültünün içinde kendine ilişkin hayalet üzere bir iz, bir fısıltı bırakıyor diyebiliriz. Bir yandan da enteresan bir halde, küçük zelzeleler büyük zelzelelere oranla çok daha sık formda, çok daha fazla sayıda oluyorlar. Projemizin emeli bu çeşit hayalet sarsıntılar diyebileceğimiz zelzeleleri yapay öğrenme tekniklerini kullanarak yakalamak. Kuzey Anadolu Fay Sınırı üzere büyük zelzeleler görülen faylarda aslında çok sayıda küçük sarsıntı oluyor. Bu küçük sarsıntılar de fayın hareketine, davranışına, tahminen geleceğine dair ipuçları içeriyorlar. Küçük zelzeleleri kaçırmak, fayın verdiği bu sinyalleri de kaçırmamız manasına geliyor. Ne kadar çok zelzelesi yüksek hassasiyetle yakalar ve incelersek, faya dair o kadar bilgi elde edebiliyoruz. Ve bunu, daha seyrek ve daha yıkıcı olan büyük sarsıntıları beklemeden yapabiliyoruz.

Sarsıntı tespitinin bir öteki yararı da bize yerin altındaki yapılar hakkında bilgi edinme talihi tanıması. Sarsıntı dalgaları yerin içinde yayılırken, geçtikleri yerlere dair izler topluyorlar. Sismologlar bu izleri inceleyerek bir nevi tomografi çeker üzere yerin çeşitli katmanlarında ne üzere yapılar olduğunu öğreniyorlar. Çok fazla sayıda olan küçük sarsıntıları yakalamak, bu tipten bilgilere ulaşmamıza da katkıda bulunuyor’’.

‘’YAPAY ÖĞRENME TEKNİKLERİ İLE FAY SINIRLARINI DAHA UYGUN ANLAYACAĞIZ’’

‘’Kandilli Rasathanesi dahil olmak üzere dünyanın çeşitli sarsıntı izleme merkezlerinde küçük sarsıntıları yakalamak için kullanılan kimi teknikler mevcut. Lakin bu teknikler çok vakit alıyor ve emek istiyor. Bu yüzden bunun ötesine geçmek istiyoruz. Yapay öğrenme teknikleri, birçok alandaki klasikleşmiş tespit ve sınıflandırma sorunlarında üstün muvaffakiyetler gösterdiler. Bizim hedefimiz da bu yaklaşımı sarsıntı tespitinde kullanmak’’.

ERKEN İKAZ SİSTEMLERİNDE DE YAPAY ÖĞRENME TEKNOLOJİSİ KULLANILABİLİR

‘’Erken ikaz sistemlerinin çeşitli sıkıntıları olabiliyor. Sarsıntı dalgaları daha yeni gelmeye başlamışken ikaz yapabilmek için çok yüksek bir hassasiyet gerekiyor, ancak bu türlü yüksek bir hassasiyet, genelde yanlış alarmları da yanında getiriyor. Yapay öğrenmenin erken ikaz sistemlerinin bu çeşit problemlerini çözebileceğini, sistemin kalitesini arttırabileceğini gösteren birtakım göstergeler var. Projenin ilerlemesiyle birlikte üzerine çalışmayı düşündüğümüz konulardan biri de bu. Sonuçlar yeterli gelmeye devam ederse, yakalanmamış sarsıntıları yakaladığımızı net halde gösterebilirsek ve bu alanda çalışan uzmanlar için yeni bilgiler üretebilirsek bu proje hedefine ulaşmış olacak’’.

‘’SİLİKON VADİSİ BEDELLİ BİR DENEYİMDİ, FAKAT OLMAK İSTEDİĞİM YER AKADEMİ’’

‘’Silikon Vadisi’nde teknik açıdan kendime yakın hissettiğim beşerlerle çalışmak, güç sorunları birlikte çözmek heyecanlı ve hoştu. Ancak şahsi eğilimim aslında daima akademiden yana oldu, özel kesimde çalışmak başta çok planladığım bir şey değildi. Lakin o tecrübeyi de yaşadığım için mutluyum. Orada bir ekip hünerler kazandım ve daima akademide kalsaydım o maharetleri kazanamazdım diye düşünüyorum.

Şu anda bir kamu üniversitesinde, benim de mezunu olduğum Boğaziçi’nde öğrencilerimle birlikte çalışabilmek için çok bedelli. Boğaziçi, yıllar boyunca hayalini kurduğum pek çok şeyi yapmak istediğim bir yer benim için. Ders vermeye başladıktan sonra öğrencileri beklediğimden, hatta bizim zamanımızdakinden çok daha güzel buldum. Kısımda de hem tecrübeli, kıdemli hocalarımız, hem de genç ve rüzgârı olan bir akademik takımımız var. Hem öğrenciler, hem hocalar açısından bir dinamizm görüyorum ve bu çok heyecan verici’’.

Kaynak: (BHA) – Beyaz Haber Ajansı