DOLAR 34,4677 0.01%
EURO 36,3815 0.05%
ALTIN 2.962,050,93
BITCOIN 33789494.70707%
İstanbul
17°

HAFİF YAĞMUR

15:25

İKİNDİYE KALAN SÜRE

Telefonlar dedektöre dönüştü: Yapay zeka depremi tahmin edebilir mi?
  • Hangi Haber
  • Genel
  • Telefonlar dedektöre dönüştü: Yapay zeka depremi tahmin edebilir mi?

Telefonlar dedektöre dönüştü: Yapay zeka depremi tahmin edebilir mi?

Valilik ve üniversite araştırmacılarının işbirliği, Los Angeles'taki 4.4 büyüklüğündeki depremin sürpriz olmasının önüne geçerek depremden önce cep...

ABONE OL
Eylül 9, 2024 10:00
Telefonlar dedektöre dönüştü: Yapay zeka depremi tahmin edebilir mi?
0

BEĞENDİM

ABONE OL

Haberin DevamıKaliforniya eyaletindeki Berkeley Üniversitesi ile Kaliforniya Valiliği Acil Durum Hizmetleri Ofisi ortak çalışması, 13 Ağustos’ta Los Angeles’ı sarsan 4.4 büyüklüğündeki depremin sürpriz olmasının önüne geçti.New York Post’ta yer alan habere göre, Los Angeles’ta yaşayan yaklaşık 4 milyon insan, valilik ve üniversitenin birlikte faaliyete geçirdiği uygulama ile cep telefonlarına deprem uyarısı aldı.Kalifroniya’dan Washington’a kadar cep telefonlarına gelen verileri derleyen uygulama, deprem uyarısını telefonun konumuna göre gönderiyor.Berkley Üniversitesi Sismoloji Laboratuarı Direktörü Richard Allen, “Uyarının süresi, depremin konumuna ve telefonların mevcudiyetine bağlı olarak değişiyor” ifadesinde bulundu.Teksas Üniversitesi’nden Sergey Fomel, Çin’de yedi ay süren bir deprem tahmin denemesini yönetti. Ekibi ile deprem tahmin etme konusunda önemli adımlar atan Fomel, yapay zeka algoritması kullanarak depremleri yüzde 70 doğrulukla tahmin etti.Haberin DevamıFomel, çalışmayı “Önceki girişimlerin çoğu depremlerin karmaşık yapısını çözmeye odaklandı. Bizim yaklaşımımızda, yapay zeka kullanılarak istatistiki veriler analiz edildi. Yapılan analizler ise, en iyi tahmin için kullanıldı. Başarı oranı hayret vericiydi. Kimse böyle bir sonuç beklemiyordu” sözleriyle açıkladı.Gelecekte yaşanacak bir depremin zamanlamasını tahmin etmeye odaklanan Berkeley Üniversitesi’nden Kelian Dascher-Cousineau, RECAST (Tekrarlayan Deprem Tahmini) modelini geliştirmeye odaklandıklarını ve RECAST ile daha önce meydana gelen depremlerin incelenerek gelecek depremlerin zamanlamasına ilişkin en iyi tahmini oluşturmaya çalıştıklarını belirtti.KESİN ZAMANI BİLMEK MÜMKÜN MÜ?Birkaç saniyenin hayati öneme sahip olduğu deprem anına ilişkin net bir tahminde bulunulabilmesi hala tartışma konusu. Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü’nden jeofizikçi Tom Heaton, “Tecrübelerime göre hiç kimse depremleri önceden tahmin edecek bir sistem geliştirmedi” dedi.Dünyanın en aktif deprem noktalarından birine sahip olan Japonya, yüksek teknoloji ürünleri üretmesine rağmen, deprem tahmini yapmak yerine uyarı metni yayınladı.Haberin DevamıJaponya Meteoroloji Ajansı ilk “mega deprem tavsiyesini” yayınlayarak ikinci ve daha güçlü bir depremin “normalden daha yüksek” bir ihtimal olduğu uyarısında bulundu. Bu uyarının kesinlik anlamına gelmediğini açıklayan Japonya Meteoroloji Ajansı, “Depremleri tarih, saat ve yer belirterek tahmin eden bilgiler bir aldatmacadır” dedi.Yapay zeka kullanılarak yapılan son çalışmalar, depremleri tahmin etme konusunda umut verici sonuçlar ortaya koyarken Teksas Üniversitesi’nden Yangkang Chen, ABD’nin Batı Kıyısı, Japonya ve Akdeniz gibi sismik olarak aktif bölgelerde test etmeyi planladıklarını söyledi. Chen, yapay zekanın veri odaklı yaklaşımı sayesinde fiziksel önyargılardan bağımsız olarak etkili tahminler yapabileceğini belirtti.Haberin DevamıFransa’nın Nice kentindeki Cote d’Azur Üniversitesi’nden sismolog Quentin Bletery, birçok büyük depremden önce meydana gelen ve sismik dalgalar üretmeyen “asismik kaymalar” üzerine yaptığı araştırmalarla dikkat çekti.Bletery ve ekibinin keşfi, bir depremden iki saat önce yatay hareketlerde belirgin bir hızlanma yaşandığını göstermesi oldu. Mevcut GPS teknolojilerinden 100 kat daha hassas sensörler üretilmesi gerektiğini savunan Bletery, ancak bu gerçekleşirse, “depremleri önceden tahmin etmeyi umabiliriz” dedi.

En az 10 karakter gerekli


HIZLI YORUM YAP
300x250r
300x250r