Baş Danışman Hakan Kantaş, Fintechtime Mart sayısı için yazdı “Yapay Zekâ ve Deprem: Afet Yönetiminde Teknolojik Dönüşüm”.
“6 Şubat Kahramanmaraş depreminde olduğu gibi, yüksek deprem riski taşıyan bölgelerde yaşayanların her an depreme karşı hazırlıklı olması gerekiyor. Şubat ayının başında, Santorini Adası merkezli olarak Ege Denizi’nde meydana gelen sayısız deprem ve bu konuda alınan ya da alınması gereken önlemler, ülke olarak odağımızdaydı. Bu iki önemli konunun üst üste gelmesi ve her ikisinin de Afet Yönetimi kapsamında değerlendirilmesi nedeniyle, bu ay Yapay Zeka teknolojisi ve depremler konusunu ele alacağım”
Yapay Zekâ ve Deprem: Afet Yönetiminde Teknolojik Dönüşüm
Bildiğiniz gibi 6 Şubat, hepimizi çok üzen Kahramanmaraş ve Hatay depremlerinin yıldönümü idi. Böylesine üzücü bir olayın yıl dönümünü hatırlamak, deprem riskli yerlersde yaşayanlar için tedbirli olmak adına hayati bir konu. Bunun yanında yine Şubat başında Santorini adası odaklı Ege Denizindeki sayısız depremler ve bu konuda alınan ya da alınması gereken aksiyonlar ilgi odağımızdı. İşte üst üste gelen bu iki konu ve bu konunun da Afet Yönetimi kapsamında olması sebebiyle bu ayki Yapay Zeka teknolojisi ve Deprem’I ele alacağım. İş Sürekliliği ve Afet Yönetimi kapsamında yıllardır yaptığım çalışmalar son dönemde Yapay Zeka’nın bu konudaki etkinliğinin artması ile şekilde değiştirdi. Deprem konusunda alınan aksiyonlar malum… peki bu konuda madem tedbirler yeterli değil o zaman Yapay Zeka’dan bu konuda nasıl faydalanabiliriz işte bu ay bu konuya değinecek ve yapay zekanın deprem konusunda hangi alanlarda destek olabileceğini değerlendireceğiz.
Afet yönetiminin temel amacı, toplumun afetlere karşı hazırlığını ve direncini artırmaktır. Bu nedenle, etkin bir şekilde hazırlanmak için operasyonlar ve stratejiler uygulanmaktadır, hızlı bir şekilde müdahale etmek, kurtarma operasyonları sağlamak, kaynakları verimli bir şekilde tahsis etmek, düzeltmek ve nihayetinde olumsuz etkileri en aza indirirken toplumu korumak aksiyonların sadece bir kısmı. Ayrıca, afet risklerinin azaltılması sadece maliyet etkin bir yöntem değildir. Gelecekteki kayıpları önlemek için yatırım yapmak, aynı zamanda sürdürülebilir kalkınmaya katkıda bulunmak alınması gereken ek tedbirlerdir. Ülkemizdeki en büyük ve yıkıcı afetlerden en başta geleni Deprem’dir. Depremler, tarihin en acımasız doğa olaylarından biri olarak varlığını sürdürmekte. Yalnızca can kayıpları değil, beraberinde getirdiği ekonomik ve sosyal yıkımlarla da tüm dünyayı derinden etkiliyor. Özellikle gelişmekte olan ülkelerde, depremlerin neden olduğu hasarlar katlanarak artıyor.
Neyse ki, son yıllarda yapay zekâ (YZ) alanında yaşanan baş döndürücü gelişmeler, depremle mücadelede yepyeni ve umut dolu bir kapı aralıyor. Aşağıda, bir İş Sürekliliği ve Yapay Zeka uzmanı bakışıyla, YZ’nın deprem konusunda nasıl bir fark yaratabileceğini ve hangi alanlarda kullanılabileceğini inceleyeceğiz.
Geleneksel Afet Yönetim Sistemi
Yapay Zeka’nın bu konuda yapabileceklerini ele almadan önce geleneksel Afet Yönetim Sistemini kısaca açıklamakta fayda var. Böylece YZ’nın bu sistemin neresinde ve nasıl katkı sağladığını ya da sağlayabileceğini daha iyi analiz edebiliriz.
Geleneksel afet yönetim döngüsü, afetlerin etkilerini en aza indirmek ve toplumların afetlere karşı daha dirençli hale gelmesini sağlamak amacıyla ‘risk ve zarar azaltma, hazırlık, müdahale ve iyileştirme’ şeklinde dört temel aşamadan oluşur (Şekil-1).
Önleme ya da çizimdeki adlandırmayla ‘risk ve zarar azaltma’ aşaması, afetlerin olumsuz etkilerini azaltmaya yönelik uzun vadeli çalışmaları kapsar. Bu aşamada, risk haritalarının oluşturulması, yapıların depreme dayanıklı hale getirilmesi, çevresel faktörlerin göz önünde bulundurularak şehir planlamasının yapılması gibi stratejiler uygulanır. Aynı zamanda, toplumda afet bilincini artırmak ve riskleri minimize etmek amacıyla eğitim programları düzenlenir.
Hazırlık aşamasında, afet anında hızlı ve etkili müdahaleyi sağlamak için gerekli planlamalar yapılır. Erken uyarı sistemlerinin geliştirilmesi, acil durum tatbikatlarının düzenlenmesi ve kurtarma ekiplerinin eğitilmesi gibi faaliyetler bu aşamanın temel unsurlarıdır. Ayrıca, gıda, su, ilaç ve barınma malzemelerinin afet bölgelerinde önceden depolanması gibi lojistik hazırlıklar da bu süreçte önemli rol oynar.
Müdahale aşaması, afet meydana geldiğinde can ve mal kayıplarını en aza indirmek için gerçekleştirilen acil durum çalışmalarını içerir. Arama-kurtarma operasyonları, sağlık hizmetlerinin hızla sağlanması, güvenli tahliye süreçlerinin yürütülmesi ve kriz iletişiminin yönetilmesi bu aşamada kritik öneme sahiptir. Afet sonrası ilk saatler, insan hayatını kurtarmak açısından büyük önem taşıdığından, bu süreçte koordinasyon ve hızlı hareket etmek hayati bir gereklilik haline gelir.
İyileştirme aşaması, afetin ardından etkilenen bölgelerin yeniden inşası ve toplumun normal yaşantısına dönmesi için yapılan uzun vadeli çalışmaları içerir. Hasar gören altyapının onarılması, ekonomik toparlanma sürecinin hızlandırılması ve psikososyal destek hizmetlerinin sağlanması bu aşamada önceliklidir. Ayrıca, gelecekteki afetlere karşı daha dayanıklı bir toplum inşa etmek amacıyla risk azaltma stratejileri gözden geçirilir ve yeni politikalar geliştirilir.
Bu dört aşamadan oluşan afet yönetim döngüsü, afetlere karşı hazırlıklı olmayı ve etkili müdahale stratejileri geliştirmeyi amaçlayan bir sistemdir. Yapay zekâ, veri analitiği ve otomasyon teknolojileri ile bu süreçlerin her birinde önemli katkılar sağlayarak afet yönetimini daha hızlı ve verimli hale getirmektedir.
Yapay Zekâ ile Deprem Tahmini ve Erken Uyarı Sistemleri
Depremler, öngörülmesi en zor doğal afetler arasında yer alır. Geleneksel deprem tahmin yöntemleri, genellikle geçmiş deprem kayıtları, fay hatlarının incelenmesi ve jeolojik gözlemler gibi verilere dayanır. Ancak, bu yöntemlerin kesin sonuçlar vermesi ve depremin ne zaman, nerede ve ne büyüklükte olacağını önceden kestirmek oldukça zor. Deprem tahmini, sayısız değişkenin bir araya gelmesiyle oluşan karmaşık bir süreç olduğundan, geleneksel yöntemlerle yapılan tahminler genellikle tutarlı olmamaktadır.
Bu güne kadar sayısız bilimsel çalışmalar yapılmış ancak hiçbir çalışmada depremi sadece birkaç on saniye öncesinde tespit etmenin ötesine geçilememiştir. Ancak teknolojideki gelişmeler, özellikle yapay zekâ (YZ) tabanlı sistemler, bu alanda umut vadeden çözümler sunmaya başladı. Yapay zekâ (YZ), büyük veri analizi ve makine öğrenimi gibi teknikleri sayesinde deprem tahmininde devrim yaratabilecek çözümler sunmaktadır. Bu Teknoloji ile büyük veri yığınlarını analiz etme, karmaşık ilişkileri öğrenme ve desenleri tanıma becerileri sayesinde deprem tahmininde çığır açabilir. YZ algoritmaları, sismik veriler, yer kabuğu hareketleri, yeraltı suyu seviyeleri, hava durumu verileri ve hatta sosyal medya paylaşımları gibi farklı kaynaklardan elde edilen bilgileri bir araya getirerek daha isabetli ve güvenilir tahminler yapabilir. Geleneksel sismolojik yöntemler, fay hatlarını ve geçmişte yaşanan depremleri analiz ederek tahminlerde bulunurken, yapay zekâ çok daha kapsamlı verileri analiz edebilmesinin yanında bu süreçleri daha ileriye taşıyarak anlık veri analizlerini de dahil ederek çok daha hassas öngörülerde bulunabilir.
Makine öğrenimi ve Derin öğrenme algoritmaları, sismik hareketleri sürekli olarak analiz ederek belirli bölgelerdeki risk seviyelerini ölçebilir. Google ve Japonya Meteoroloji Ajansı iş birliği ile geliştirilen bazı sistemler, yapay zekâ destekli analizler ile erken uyarı sinyalleri göndererek bölgelerdeki insanları depremden çok kısa bir süre de olsa bilgilendirme yetisine sahiptir. Benzer şekilde, Kaliforniya merkezli birçok teknoloji şirketi, YZ destekli sismik analiz araçları geliştirerek fay hatlarının hareketlerini gerçek zamanlı olarak takip etmektedir. Ancak buna rağmen bu tekniklerin hiç biri o bölgedeki tüm insanların zamanında tahliye edilmesini sağlayacak kadar erken tahminlerde bulunamamaktadır.
Erken Uyarı Sistemleri: Hayat Kurtaran Saniyeler
YZ tabanlı erken uyarı sistemleri, deprem dalgaları algılandığı anda hızlı bir şekilde uyarı mesajları göndererek insanların ve yapıların zarar görmesini engelleyebilir. Bu sistemler, sensörlerden gelen verileri gerçek zamanlı olarak analiz ederek depremin şiddetini ve etkisini tahmin edebilir ve buna göre uyarı mesajları gönderebilir. Erken uyarı sistemleri, özellikle hayati öneme sahip altyapıların (hastaneler, okullar, enerji santralleri) korunması ve insanların güvenli bölgelere tahliye edilmesi için kritik bir rol oynar.
Erken uyarı sistemlerinin başarısı, uyarı mesajlarının ne kadar hızlı ve doğru bir şekilde iletildiğine bağlıdır. YZ, sensör verilerini anında analiz ederek uyarı mesajlarını saniyeler içinde gönderebilir. Bu sayede, insanlar ve yapılar depreme karşı hazırlıklı olabilir ve gerekli önlemler olabildiği kadarıyla alınabilir.
Deprem tahmininde yapay zekâ, büyük veri ile beslenen sensörler ve Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları sayesinde sürekli olarak güncellenen modeller oluşturmaktadır. Yapay zekâ destekli erken uyarı sistemleri, saniyeler ya da dakikalar öncesinde deprem uyarıları verebilir ve bu süre, insanların hayatta kalmasını sağlayacak kritik önlemleri alabilmeleri için büyük önem taşımakla birlikte halen yetersizdir.
Ayrıca, yapay zekâ ve derin öğrenme modelleri, geçmiş depremlerin özelliklerini analiz ederek benzer sismik hareketleri tespit edebilir. Bilim insanları, yapay zekânın sağladığı verileri kullanarak olası büyük depremleri tahmin etme sürecini geliştirmektedir. Japonya, ülke olarak çok kritik fayların üzerinde olması sebebiyle bu ülkede deprem konusunda ciddi çalışmalar yürütülmektedir. Japonya’daki Tokyo Üniversitesi, bu tür bir yapay zekâ destekli sistemler geliştirerek olası deprem bölgelerini belirleme konusunda aktif çalışmalar yürütmektedir. Ancak onlar bile ne yazık ki depremi erken tespit edecek bir yöntemi henüz geliştirememiştir.
Afet Sonrası Arama Kurtarma ve Kaynak Yönetimi
Deprem sonrasında en kritik süreçlerden biri arama kurtarma faaliyetleridir. Yapay zekâ, enkaz altında kalan kişileri tespit etme, acil müdahale ekiplerini yönlendirme ve kaynakları verimli kullanma konusunda büyük bir yardımcıdır. Bu Teknoloji afet yönetiminde insanlara büyük destek sağlayarak enkaz altında kalan kişilerin yerlerini tespit etme, acil müdahale ekiplerinin yönlendirilmesi ve kaynakların verimli kullanımı gibi alanlarda etkin bir şekilde kullanılmaktadır.
YZ tabanlı görüntü işleme teknolojileri sayesinde uydu görüntüleri ve drone’lar aracılığıyla elde edilen veriler analiz edilerek en çok hasar gören bölgeler belirlenebilir. Örneğin, OpenAI ve NASA’nın geliştirdiği yapay zekâ tabanlı haritalama sistemleri, deprem sonrası hasarın büyüklüğünü analiz edip kurtarma ekiplerinin en acil noktalara yönlendirilmesini sağlayabilmektedir.
Ayrıca, robotik sistemler ve yapay zekâ destekli insansız hava araçları (İHA’lar), arama kurtarma çalışmalarını hızlandırarak insanların erişemeyeceği bölgelere ulaşabilir. Boston Dynamics’in robot köpekleri gibi yapay zekâ destekli robotlar, enkaz altındaki boşluklara girerek termal kameralar ve sensörler yardımıyla hayatta kalanları tespit edebilir. Bu tür sistemler, geleneksel arama kurtarma operasyonlarına kıyasla ya da ekiplerin henüz ulaşamadığı yerlerde daha hızlı ve etkili sonuçlar vermektedir.
Kaynak yönetimi açısından da yapay zekâ büyük bir avantaj sağlamaktadır. Afet sonrası ihtiyaç duyulan gıda, su ve tıbbi malzeme gibi kaynakların doğru noktalara yönlendirilmesi için yapay zekâ tabanlı lojistik sistemleri kullanılabilir. Örneğin, IBM’in Watson AI sistemi, büyük afetlerden sonra lojistik süreçleri optimize ederek yardımların en hızlı şekilde ihtiyaç sahiplerine ulaşmasını sağlayacak analizler yapmaktadır.
Bunun yanı sıra, afet sonrası psikolojik destek konusunda da yapay zekâ çözümleri geliştirilmektedir. Yapay zekâ destekli sohbet botları, depremzedelere fiziksel psikolojik destek sağlanamadığı durumlarda travma sonrası stres bozukluğunu azaltmaya yardımcı olabilir.
Yapısal Hasar Tespiti: Gözle Görülmeyen Tehlikeler
Depremlerin en büyük yıkımlarından biri, binalarda ve diğer yapılarda meydana gelen hasarlar. YZ, yapısal sağlık izleme sistemleriyle entegre olarak hasar tespitini daha hızlı ve doğru bir şekilde yapabilir. Sensörler aracılığıyla toplanan veriler (titreşim, gerilme, sıcaklık vb.) YZ algoritmaları tarafından analiz edilerek yapıların durumu hakkında gerçek zamanlı bilgi sağlar. Bu sayede hasar görmüş yapılar tespit edilebilir ve onarım çalışmaları için önceliklendirilebilir.
YZ tabanlı hasar tespit sistemleri, sadece hasarın boyutunu değil, aynı zamanda hasarın nedenini de belirleyebilir. Bu da onarım çalışmalarının daha etkili bir şekilde yapılmasını ve gelecekteki hasarların önlenmesini sağlar.
Şekil-2’de yer alan resimler, deprem bölgesi Islahiye’den çekilmiştir. Amerikan Savunma Bakanlığının xView2 projesi kapsamında yürütülen bu çalışma ile hedeflenen, resimlere ek olarak araştırma ekiplerinin verileriyle beslenerek hasar tespit çalışmasının yapılmasıdır. Burada sağdaki koyu renkli binalar hasarın çok yüksek olduğu ve yardıma ihtiyaç olan noktaları göstermektedir. İşte Yapay Zeka, bu tür analizlerle hangi bölgelere daha çok ya da hızlı yardım ulaştırılması konusunda çok tutarlı veriler ile destek sağlamaktadır.
Deprem Risk Yönetimi ve Yapı Güvenliği
Deprem öncesinde alınacak önlemler, can ve mal kayıplarının azaltılmasında kritik rol oynar. Yapay zekâ, yapı güvenliği konusunda mühendislik çalışmalarına büyük katkılar sunarak binaların deprem dayanıklılığını artırmak için de önemli analizler gerçekleştirmektedir.
YZ tabanlı simülasyon sistemleri, binaların deprem sırasında nasıl bir davranış göstereceğini modelleyerek mühendislerin daha güvenli yapılar tasarlamalarına yardımcı olmakta. Örneğin, Japonya’da kullanılan yapay zekâ destekli bina modelleme sistemleri, yüksek risk taşıyan bölgelerdeki yapıların güçlendirilmesi için öneriler sunmakta ve ülkenin yapılaşmasında bu veriler göz önüne alınmaktadır.
Ayrıca, binalara yerleştirilen akıllı sensörler, sismik aktiviteleri sürekli izleyerek yapısal deformasyonları tespit edebilir. Bu veriler, yapay zekâ destekli analiz sistemleriyle değerlendirilerek binaların hasar görme olasılığı belirlenebilir ve güçlendirme çalışmaları için öneriler sunulabilir. Çin ve ABD gibi ülkelerde, akıllı şehir projeleri kapsamında bu tür yapay zekâ tabanlı yapı izleme sistemleri giderek yaygınlaşmaktadır. Bu aksiyonlar tahmin edeceğiniz gibi ciddi teknolojik yatırımlar gerektirmektedir. Ülkemiz bu konuda, yatırım anlamında geride olduğu için istisnalar dışında bildiğim kadarıyla bizde böyle bir uygulama yok.
Bir diğer önemli alan ise kentsel planlama süreçleridir. Yapay zekâ, şehirlerin deprem risk haritalarını çıkararak yapılaşma politikalarının daha güvenli bir şekilde oluşturulmasına yardımcı olabilir. Örneğin, Google’ın AI for Social Good programı kapsamında geliştirilen projeler, deprem bölgelerindeki riskleri analiz ederek şehir planlamacılarının daha güvenli yapılaşma politikaları oluşturmasına katkı sağlamaktadır.
Toplumsal Farkındalık ve Eğitim: Bilinçli Bir Toplum
YZ, sadece teknik alanlarda değil, aynı zamanda toplumsal farkındalık ve eğitim çalışmalarında da kullanılabilir. YZ destekli platformlar, deprem eğitimi ve bilgilendirme materyallerini daha etkili bir şekilde yaymak için kullanılabilir. Ayrıca, YZ tabanlı simülasyonlar ve oyunlar, insanların deprem sırasında nasıl davranmaları gerektiğini öğrenmelerine yardımcı olabilir.
YZ tabanlı toplumsal farkındalık ve eğitim çalışmaları, insanların deprem konusunda daha bilinçli olmalarını ve deprem sırasında doğru davranışları sergilemelerini sağlayabilir. Bu da aynen Japonya’da uygulandığı gibi depremlerin yol açtığı can kayıplarının azaltılmasına katkıda bulunur.
Sonuç
Yapay zekâ, depremle mücadelede büyük bir potansiyele sahip. Deprem tahmini, yapısal sağlık izleme, arama kurtarma çalışmaları ve afet yönetimi gibi birçok alanda YZ’nin sunduğu imkanlar, depremlerin yol açtığı zararları azaltmaya yardımcı olabilir. Bu gelişmeler, hem bireylerin hem de devletlerin afetlere karşı daha hazırlıklı olmasını sağlayarak gelecekte olası can ve mal kayıplarını minimize etme konusunda büyük bir potansiyel sunmaktadır. YZ’nin etkin bir şekilde kullanılabilmesi için büyük veri setlerine, gelişmiş algoritmalara ve uzman bilgi birikimine ihtiyaç vardır. Bu nedenle, YZ araştırmalarına yatırım yapmak ve YZ teknolojilerini depremle mücadele çalışmalarına entegre etmek, toplumların deprem direncini artırmak için hayati öneme sahiptir. Yapay zekâ teknolojilerinin afet yönetiminde daha da yaygınlaşmasıyla birlikte, depremlere karşı daha dirençli bir toplum oluşturmak mümkün olacaktır. Ülkemizi de bu konuda en kısa zamanda Amerika ya da Japonya gibi ülkelerin seviyesinde görmeyi ümit ediyoruz.
