Mısır’dan depremlerin erken uyarılmasında yapay zeka adımı

Riskleri azaltmak için otomatik olarak devreye giren ihtiyati tedbirler hayata geçirildi.

Depremlerin erken uyarılmasında yapay zekadan yararlanılabileceği belirtiliyor. (Journal “Geoscience Frontiers”)
Depremlerin erken uyarılmasında yapay zekadan yararlanılabileceği belirtiliyor. (Journal “Geoscience Frontiers”)
TT

Mısır’dan depremlerin erken uyarılmasında yapay zeka adımı

Depremlerin erken uyarılmasında yapay zekadan yararlanılabileceği belirtiliyor. (Journal “Geoscience Frontiers”)
Depremlerin erken uyarılmasında yapay zekadan yararlanılabileceği belirtiliyor. (Journal “Geoscience Frontiers”)

Mısır, ‘riskleri azaltmak için otomatik ihtiyati tedbirleri etkinleştirerek’ depremleri erken uyaran bir yapay zekâ kullanmayı amaçlıyor. Mısır Ulusal Astronomi ve Jeofizik Araştırmaları Enstitüsü Başkanı Câd el-Kâdî, Şarku’l Avsat’a yaptığı açıklamada şunları söyledi:
“Mısır, depremlerin erken uyarısında yapay zekâdan yararlanma yönünde pratik adımlar atıyor. Şu an Mısır Ulusal Sismik Ağı'nda yapay zeka sisteminin (algoritmaların) depremlerin erken uyarısını etkinleştirmek için kullanılması çalışmalar devam ediyor. Bu uygulama sayesinde depremin şiddetini büyük ölçüde azaltan ve insan hayatını kurtaran bazı acil önlemler otomatik olarak harekete geçirilebiliyor.”
Kâdî açıklamasının devamında bu yaklaşımın, Mısır'ın 2030 vizyonuna ve sürdürülebilir kalkınma stratejisine, özellikle de çevresel sürdürülebilirlik, risklerle ve doğal afetlerle yüzleşebilme hedefine hizmet ettiğini ve ulusal güvenliğin korunmasını sağladığını vurguladı.
Ulusal Astronomi ve Jeofizik Araştırmaları Enstitüsü Depremler Bölümü'nde yapay zekâ konusunda uzmanlaşmış bir araştırmacı olan Ömer es-Saîd de “Depremlerin erken uyarılmasında yapay zekânın kullanılmasına yönelik ilk adımlar, ulusal deprem ağındaki istasyon sayısının artırılmasıyla başladı” dedi. Saîd, Şarku’l Avsat’a yaptığı açıklamasını şöyle sürdürdü:
“Ulusal Sismik Ağa bağlı istasyon sayısı 100'e çıkarıldı ve bu istasyonlar yapay zeka algoritmalarında kullanılacak günlük verileri sağlıyor. Depremlerin ilk dalgasını tespit etmek için yapay zekanın eğitimi devam ediyor.”
Depremlerin algılanamayan ilk dalgası, insanların hissettiği yıkıcı dalgadan birkaç saniye önce geliyor ve büyük miktarda veri ile desteklenen algoritmalar bu dalgayı tespit edebiliyor. Örnek olarak, Japonya'da yürürlükte olan bir sistem, depremin yerini ve gücünü belirleyebiliyor.
Saîd konuya dair şunları söyledi:
“Japonya'daki erken uyarı sistemleri elektrik, su, gaz ve yol şebekelerine bağlı, böylece ilk deprem dalgası algılandığında otomatik olarak kapatılıyor. Depremden etkilenmesi muhtemel bölgelerdeki vatandaşlara cep telefonlarından mesajlar da gönderiliyor.”
Mısır her ne kadar deprem kuşağında olmasa da Saîd, bilimin tüm sorunlara çözüm üretmeye hazır olması gerektiğini vurguladı. Japonya'da olduğu gibi bu bilimin uygulama sorumluluğunun enstitünün yetki alanına girmediğini kaydetti.
Saîd ve enstitüden bir araştırma ekibi son olarak Çin'de düzenlenen ‘Yapay Zeka ile Deprem Tahmin Organizasyonu’ yarışmasında birincilik kazanmayı başarmıştı. Bu yarışmada yapay zekâ algoritmaları depremleri tahmin etmek gibi başka bir amaç için kullanılıyordu ve bir algoritma, deprem istasyonları tarafından sağlanan verileri okuyacak şekilde geliştiriliyordu. Bunun ardından depremlerin önerilen zamanlaması, yerleri ve şiddetleri hakkında bir tahminde bulunuyordu.
Saîd, Çin’deki yarışmaya dair şunları söyledi:
“Çin'deki bu yarışma her yıl düzenleniyor. Çin'deki (Yunnan) ve (Sichuan) bölgelerinde kurulan 120 deprem istasyonundan sağlanan verilerin kullanıldığı 2022 yarışmasının sonuçları geçtiğimiz mart ayında açıklandı. Makine öğrenimine dayalı bir algoritmayı eğiterek haftalık olarak depremlerin meydana gelip gelmeyeceğinin tahmin edilmesi amaçlanıyor. Algoritma, depremler meydana gelmeden önce proaktif sinyalleri belirleyebildiğinden ve beklenen bir deprem olması durumunda, meydana geldiği yerini tahmin edebiliyor. Meydana gelen depremin konum ve gücü ile ilgili tahmin ne kadar yakınsa yarışan ekiplerin kazanma ihtimali de o kadar büyük oluyor. Yarışmayı bu sene kazanan Mısırlı ekip yüzde 70'lik bir doğruluk elde etmeyi başardı.”
Ulusal Astronomi ve Jeofizik Araştırmaları Enstitüsü Deprem Bölümü Başkanı Şerif el-Hadi de konuyla ilgili olarak şunları söyledi:
“Yapay zekanın yönettiği ulusal sismik ağ, şu anda maden ve taş ocaklarındaki patlamalar gibi bazı endüstriyel sarsıntıları izleyen algoritmalar uyguluyor. Yapay zekâ kullanılarak, kazı çalışmalarından kaynaklanan çatlak ve kırıkların yerleri de belirleniyor. Bu endüstriyel depremlerin izlenmesi ve yerlerinin ve güçlerinin belirlenmesi, bireyleri ve toplumu depremden büyük ölçüde koruyacaktır. Çünkü bu endüstriyel bir iş.”



"Asya tek boynuzlu atı"nın genom haritası ilk kez çıkarıldı: Yok olmalarını engelleyebilir mi?

Laos'ta 1999'da kameralara yakalanan saolanın en iyi tahminlere göre 100'den az üyesi kaldı (Ban Vangban Village/Wildlife Conservation Society)
Laos'ta 1999'da kameralara yakalanan saolanın en iyi tahminlere göre 100'den az üyesi kaldı (Ban Vangban Village/Wildlife Conservation Society)
TT

"Asya tek boynuzlu atı"nın genom haritası ilk kez çıkarıldı: Yok olmalarını engelleyebilir mi?

Laos'ta 1999'da kameralara yakalanan saolanın en iyi tahminlere göre 100'den az üyesi kaldı (Ban Vangban Village/Wildlife Conservation Society)
Laos'ta 1999'da kameralara yakalanan saolanın en iyi tahminlere göre 100'den az üyesi kaldı (Ban Vangban Village/Wildlife Conservation Society)

Son derece nadir rastlanan "Asya tek boynuzlu atı" saolanın ilk defa genom haritası çıkarıldı. Yeni çalışma nesli kritik tehlike altındaki türün yaşamasını sağlayabilir. 

İlk kez 1992'de tanımlanan saola (Pseudoryx nghetinhensis), en yakın zamanda keşfedilen büyük memeli türü. Vietnam ve Laos'un dağlık ormanlarında yaşayan bu sığır türü, boynuzlarının yanı sıra çok nadir görülmesi nedeniyle "Asya tek boynuzlu atı" diye biliniyor.

Dünya Doğa ve Doğal Kaynakları Koruma Birliği'ne (IUCN) göre nesli kritik tehlike altındaki bu türün 100'den daha az üyesi kaldığı tahmin ediliyor. Üstelik en son 2013'te görülmesi, soyunun çoktan tükenmiş olabileceği ihtimalini de gündeme getiriyor. 

Uluslararası bir araştırma ekibi, avcıların evlerinden toplanan saola kalıntılarından alınan parçaları analiz ederek 26 saolanın tam genomunu çıkardı. Türünün ilk örneği olan bu çalışma, saolanın geçmişini anlama ve geleceğini güvence altına alma yolunda kritik bilgiler sundu. 

Bulguları hakemli dergi Cell'de 5 Mayıs Pazartesi günü yayımlanan çalışmaya göre saolalar 5 bin ila 20 bin yıl önce iki ayrı popülasyona ayrılmış. 

Makalenin başyazarı Genís Garcia Erill "Saolanın önemli genetik farklılıklara sahip iki popülasyona ayrıldığını görmek bizi epey şaşırttı" diyerek ekliyor: 

Bu daha önce hiç bilinmiyordu ve genetik veriler olmadan bilmemizin yolu yoktu. Bu önemli bir sonuç çünkü türün genetik varyasyonunun nasıl dağıldığını etkiliyor.

Bilim insanları ayrıca iki popülasyonun da Son Buzul Çağı'ndan itibaren azaldığını saptadı. Ekip, toplam saola nüfusunun 10 bin yıldır hiçbir zaman 5 binin üstüne çıkmadığını tahmin ediyor.

Bu durum, iki grubun da genetik çeşitliliğini kaybettiği anlamına geliyor. Ancak her biri genetik kodlarının farklı kısımlarını kaybetmiş. Araştırmacılara göre bu, nesillerinin tükenmesini önlemede kritik bir rol oynayabilir. 

Garcia Erill "Bir popülasyonda kaybolan genetik varyasyon diğerini tamamlıyor. Yani eğer bunları karıştırırsak, diğerindeki eksiklik giderilebilir" diye açıklıyor.

Bilim insanları saolaların hayatta kalması için esaret altında çiftleşmelerini sağlayacak bir program geliştirmeye çalışıyor. Yeni çalışmayı yürüten ekibin hesaplamalarına göre böyle bir program, tükenme riski karşısında en etkili çözümü sunuyor. 

Çalışmanın bir diğer yazarı Rasmus Heller şöyle diyor:

Gelecekteki bir popülasyonun temelini oluşturmak için en az bir düzine saolayı (ideal olarak her iki popülasyonun karışımı) bir araya getirebilirsek, modellerimiz türlerin uzun vadede hayatta kalma şansının yüksek olacağını gösteriyor.

En son 2013'te görülen bir türün 12 üyesini bulmak zorlu bir iş. Ancak araştırmacılar, yeni çalışmanın bu sorunu çözebileceğine inanıyor. Saolanın genetik haritasının çıkarılması, daha kapsamlı arama çalışmalarının önünü açabilir. 

Makalenin yazarlarından Minh Duc Le, "Birçok araştırmacı, suda ve hatta aynı habitatta yaşayan kan emiciler olan sülüklerde, saola DNA'sının izlerini bulmayı deneyip başaramadı" diyerek ekliyor:

Bu tekniklerin hepsi küçük DNA parçalarını tespit etmeye dayanıyor ama artık saola genomunun tamamını bildiğimize göre, bu parçaları bulmak için çok daha geniş bir el kitabımız var.

Independent Türkçe, Science Alert, Phys.org, Cell