Depremleri tahmin etme ve öngörme konusunda büyük bir gelişme yaşandı. ABD'deki Georgia Southern Üniversitesi'nden Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş ve ekibinin İstanbul'daki depremleri yüzde 91,65'lik bir oranla doğru tahmin ettiklerini açıkladı.
Araştırma, özellikle Los Angeles bölgesinde, yüksek doğruluk oranı sunan bir tahmin modeli oluşturmak için çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını test etti. Ekip, verilerin analizinde en başarılı sonuçları XGBoost algoritmasıyla elde etti. Sonrasında ise farklı şehirlerde algoritma tekrar denendi.
Makalede, dünyanın 'depreme en yatkın bölgelerinden' biri olan Kuzey Anadolu Fayı'na yakın bir şehir olan İstanbul'da yüzde 91,65'lik bir doğruluk oranı edildiği açıklanırken, geliştiren çalışmalarda San Diego için yüzde 98,53'lük bir doğruluk oranı elde edildiği ifade edildi.
Çeşitli faktörler analiz edildi
Çalışmada, deprem büyüklüğünü etkileyebilecek çeşitli faktörler göz önüne alınarak bir veri seti oluşturuldu. Deprem sıklığı, bölgenin yeraltı yapısı ve geçmişteki en büyük depremin büyüklüğü gibi parametreler analiz edildi. Ayrıca, deprem büyüklüklerini tahmin etmede kritik bir veri olan Gutenberg-Richter b-değeri de hesaplanarak modelin doğruluğu artırılmaya çalışıldı.
'Predictive Modeling of Earthquakes in Los Angeles With Machine Learning and Neural Networks' ve konuyla alakalı bir diğer makale olan 'Improving earthquake prediction accuracy in Los Angeles with machine learning', Scientific Reports by Nature'da yayınlandı.