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, tekrar 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 husus 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 kısmında 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 yesyeni araştırma projelerinde kullanacak.
Yapay öğrenme alanında geniş bir yelpazede projeler üretmiş olan araştırmacı Arkadaş Özakın’ın yeni çalışması yapay öğrenme formülleriyle ‘’hayalet depremler’’in takibini husus 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 Sarsıntı Araştırma Enstitüsü Jeodezi kısmından Prof. Dr. Semih Ergintav ve Almanya’dan araştırmacı Dr. Yaman Özakın da projeye takviye veriyor.
Arkadaş Özakın proje hakkında şu bilgileri verdi:
KÜÇÜK SARSINTILAR GELECEKTE OLUŞACAK SARSINTILAR HAKKINDA İPUCU İÇERİYOR
‘’Depremler her vakit hissedebileceğimiz büyüklükte gerçekleşmiyor, insanların hissetmediği, sarsıntı tespit sistemlerinin de birden fazla vakit gözden kaçırdığı çok sayıda ufak sarsıntı oluyor. Küçük bir sarsıntı, art plandaki gürültünün içinde kendine ilişkin hayalet üzere bir iz, bir fısıltı bırakıyor diyebiliriz. Bir yandan da enteresan bir formda, küçük zelzeleler büyük zelzelelere oranla çok daha sık formda, çok daha fazla sayıda oluyorlar. Projemizin hedefi bu çeşit hayalet zelzeleler diyebileceğimiz depremleri yapay öğrenme tekniklerini kullanarak yakalamak. Kuzey Anadolu Fay Hattı gibi büyük depremler görülen faylarda aslında çok sayıda küçük deprem oluyor. Bu küçük depremler de fayın hareketine, davranışına, belki geleceğine dair ipuçları içeriyorlar. Küçük depremleri kaçırmak, fayın verdiği bu sinyalleri de kaçırmamız anlamına geliyor. Ne kadar çok depremi yüksek hassasiyetle yakalar ve incelersek, faya dair o kadar bilgi elde edebiliyoruz. Ve bunu, daha seyrek ve daha yıkıcı olan büyük depremleri beklemeden yapabiliyoruz.
Deprem tespitinin bir diğer faydası da bize yerin altındaki yapılar hakkında bilgi edinme şansı tanıması. Deprem dalgaları yerin içinde yayılırken, geçtikleri yerlere dair izler topluyorlar. Sismologlar bu izleri inceleyerek bir nevi tomografi çeker gibi yerin çeşitli katmanlarında ne gibi yapılar olduğunu öğreniyorlar. Çok fazla sayıda olan küçük depremleri yakalamak, bu türden bilgilere ulaşmamıza da katkıda bulunuyor’’.
‘’YAPAY ÖĞRENME TEKNİKLERİ İLE FAY HATLARINI DAHA İYİ ANLAYACAĞIZ’’
‘’Kandilli Rasathanesi dahil olmak üzere dünyanın çeşitli deprem izleme merkezlerinde küçük depremleri yakalamak için kullanılan kimi teknikler mevcut. Ama bu teknikler çok vakit alıyor ve emek istiyor. Bu yüzden bunun ötesine geçmek istiyoruz. Yapay öğrenme teknikleri, birçok alandaki klasikleşmiş tespit ve sınıflandırma problemlerinde üstün başarılar gösterdiler. Bizim amacımız da bu yaklaşımı deprem tespitinde kullanmak’’.
ERKEN UYARI SİSTEMLERİNDE DE YAPAY ÖĞRENME TEKNOLOJİSİ KULLANILABİLİR
‘’Erken uyarı sistemlerinin çeşitli sorunları olabiliyor. Deprem dalgaları daha yeni gelmeye başlamışken uyarı yapabilmek için çok yüksek bir hassasiyet gerekiyor, ama böyle yüksek bir hassasiyet, genelde yanlış alarmları da yanında getiriyor. Yapay öğrenmenin erken uyarı sistemlerinin bu tür sorunlarını çözebileceğini, sistemin kalitesini arttırabileceğini gösteren bazı göstergeler var. Projenin ilerlemesiyle birlikte üzerine çalışmayı düşündüğümüz hususlardan biri de bu. Sonuçlar iyi gelmeye devam ederse, yakalanmamış depremleri yakaladığımızı net şekilde gösterebilirsek ve bu alanda çalışan uzmanlar için yeni bilgiler üretebilirsek bu proje amacına ulaşmış olacak’’.
‘’SİLİKON VADİSİ DEĞERLİ BİR TECRÜBEYDİ, AMA OLMAK İSTEDİĞİM YER AKADEMİ’’
‘’Silikon Vadisi’nde teknik açıdan kendime yakın hissettiğim insanlarla çalışmak, zor problemleri beraber çözmek heyecanlı ve güzeldi. Ama şahsi eğilimim aslında hep akademiden yana oldu, özel sektörde çalışmak başta çok planladığım bir şey değildi. Ama o tecrübeyi de yaşadığım için memnunum. Orada bir takım beceriler kazandım ve hep akademide kalsaydım o becerileri kazanamazdım diye düşünüyorum.
Şu anda bir kamu üniversitesinde, benim de mezunu olduğum Boğaziçi’nde öğrencilerimle birlikte çalışabilmek için çok değerli. 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 iyi buldum. Bölümde de hem deneyimli, kıdemli hocalarımız, hem de genç ve rüzgârı olan bir akademik kadromuz var. Hem öğrenciler, hem hocalar açısından bir dinamizm görüyorum ve bu çok heyecan verici’’.
Kaynak: (BHA) – Beyaz Haber Ajansı