Hollandalı “deprem tahmincisi” Frank Hoogerbeets, Kahramanmaraş ve Suriye depremlerini tahmin etmesinden bu yana, depremlerle ilgili her türlü tartışmada taraf haline geldi. Hoogerbeets, bu kez, depremleri “tahmin etmek” ve “öngörmek” arasındaki farkı çevreleyen tartışma bağlamında yerini aldı.
Bu tartışma, Mısır'daki Ulusal Astronomi ve Jeofizik Araştırmaları Enstitüsü'nden bir araştırma ekibinin Çin’de gerçekleşen uluslararası deprem tahmini yarışmasında birinciliği kazandığının duyurulmasının ardından ortaya çıktı. Enstitünün bu haberi Facebook sayfasında kutlaması, araştırmacıların Hoogerbeets'in depremlerin ne zaman meydana geleceğine ilişkin söylediklerini kınadıkları bir sırada, şaşırtıcı sorulara sebep oldu.
Şarku’l Avsat'a konuşan ekip lideri Ömer es-Said: “Bizim yaptığımız ile Hoogerbeets'in yaptığı arasındaki fark, bilim ile astroloji arasındaki fark gibidir. Bizim yaptığımız, bir algoritmanın sismik istasyonlar tarafından sağlanan verileri okumak için tasarlanıp, daha sonra depremlerin zamanlaması, yeri ve yoğunluğu hakkında bir tahmin veren yapay zeka algoritmalarının kullanımına dayanırken, Hoogerbeets ve diğer habercilerin yaptıkları, gezegenlerin konumlarını depremlerin oluşumuyla ilişkilendirdiği için sismologların, bilimle ambalajlanmış astroloji olduğunu söylediği bir metodolojiye dayanıyor.”
Söz konusu Mısırlı araştırma ekibi, sonuçları mart ayında açıklanan ve Çin'de “Yapay Zekâ Kullanarak Deprem Tahmin Etme Organizasyonu" tarafından her yıl düzenlenen yarışmada 2021 yılında ikincilik kazanmıştı. 2023 mart ayında açıklanan 2022 yarışmasının ise birincisi oldu.
Araştırmacı Ömer es-Said (Şarku’l Avsat)
Es-Said, araştırma ekibinin çalışmasının, Çin'in “Yünnan” ve “Siçuan” eyaletlerinde kurulan 120 deprem istasyonundan sağlanan verilere dayanarak, haftalık deprem tahminleri sunduğunu ve altı ay sürdüğünü ifade etti. Buna ek olarak, 2016 yılında kurulan istasyonların, 2017'den bugüne kadar çok sayıda bilgi sağladığı ve bu bilgilerin, haftalık bazda depremlerin meydana gelip gelmeyeceğini tahmin etmek için makine öğrenimi tabanlı bir algoritmayı eğitmek için kullanıldığını söyledi.
Es-Said: “Algoritma, depremler meydana gelmeden, önleyici sinyalleri belirleyebiliyor ve bir deprem beklendiğinde depremin yerini tahmin edebiliyor. Meydana gelen depremin yeri ve şiddeti ne kadar yakın tahmin edilirse, yarışan ekiplerin değerlendirmesi de o kadar büyük oluyor. Bizim algoritmamız 70'e varan bir doğruluk oranına ulaşmayı başardı” dedi.
Depremleri önceden tahmin etmeyi amaçlayan araştırmalar henüz emekleme aşamasında olsa da ABD Jeoloji Araştırmaları Kurumu’ndaki (USGS) Deprem Tehlikeleri Programı'nda görevli bir bilim insanı olan Susan Hough, bu araştırmaların, tahmincilerin deprem tahminleri hakkında konuşmak için kullandıkları bir yönteme dönüştüğü için yeni bir şey söylüyormuş gibi görünmek adına, tahmin ile öne sürdükleri teori arasında bağlantı kurmaya dikkat kesildiklerini ifade etti.
Hough, Hoogerbeets'in Türkiye ve Suriye'deki depremin ardından meydana gelen 5,6 büyüklüğündeki artçı sarsıntılardan birini tahmin ettiği bir tiviti de bu duruma örnek olarak gösterdi.
