New York Post'ta yer alan habere göre, Kaliforniya'dan Washington'a kadar geniş bir bölgeden veri toplayan uygulama, cep telefonlarına konum bazlı uyarılar gönderdi. Berkeley Üniversitesi Sismoloji Laboratuvarı Direktörü Richard Allen, uyarının süresinin, depremin konumuna ve telefonların yer aldığı ağa bağlı olarak değiştiğini belirtti.
Yapay Zeka ile Deprem Tahmini: Çin Çalışması
Yapay zeka destekli sistemlerin gelecekteki depremlerin tahmini üzerindeki etkisi büyüyor. Teksas Üniversitesi'nden Sergey Fomel'in Çin'de yürüttüğü yedi aylık çalışmada, yapay zeka algoritmaları kullanılarak depremlerin yüzde 70 doğruluk oranıyla tahmin edilebileceği ortaya kondu. Fomel, bu başarıyı, yapay zeka ile istatistiki verilerin analizine ve tahminlerin iyileştirilmesine borçlu olduklarını ifade etti.
Gelecekteki Depremleri Tahmin Etme Çalışmaları
Berkeley Üniversitesi'nden Kelian Dascher-Cousineau, gelecekteki depremlerin zamanlamasını tahmin etmek için RECAST (Tekrarlayan Deprem Tahmini) modelini geliştirdiklerini belirtti. Bu model, geçmiş depremleri inceleyerek gelecekteki olayların zamanlamasına dair en iyi tahminleri sağlamayı hedefliyor.
Kesin Zaman Tahmini Mümkün mü?
Depremlerin kesin zamanını tahmin etmenin hala büyük bir zorluk olduğuna dikkat çeken Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü'nden jeofizikçi Tom Heaton, bugüne kadar bu konuda tam anlamıyla başarılı bir sistem geliştirilmediğini vurguladı.
Japonya Meteoroloji Ajansı, yüksek teknolojiye rağmen depremleri tahmin etmek yerine, uyarı metinleri yayınlamayı tercih ediyor. Japon yetkililer, depremleri tarih, saat ve yer belirterek tahmin etmenin yanıltıcı olabileceğini belirtti.
Fransa'nın Nice kentindeki Cote d'Azur Üniversitesi'nden sismolog Quentin Bletery, depremlerden önce meydana gelen asismik kaymalar üzerine yaptığı araştırmalarda, depremlerden iki saat önce yatay hareketlerde belirgin bir hızlanma yaşandığını keşfetti. Bu keşif, daha hassas sensörlerin üretimiyle birlikte depremlerin önceden tahmin edilebileceği umudunu taşıyor.
Son çalışmalar, yapay zekanın sismik olarak aktif bölgelerde etkili tahminler yapma potansiyelini gösteriyor. Teksas Üniversitesi'nden Yangkang Chen, yapay zekanın veri odaklı yaklaşımı sayesinde fiziksel önyargılardan bağımsız ve etkili tahminler sağlama kapasitesine dikkat çekti.
