ABD den Boğaziçi Üniversitesi ne dönen bilim insanı Arkadaş Özakın dan yeni proje
Yapay zekâ Eryaman Escort ‘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 Sincan Escort 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 Etlik Escort yerde olduğunu söylüyor Özakın ın araştırması varlığından haberdar bile olmadığımız hayalet depremler in yapay öğrenme ile takibini bahis 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 kolunda 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 yepisyeni araştırma projelerinde kullanacak
Yapay öğrenme alanında geniş bir yelpazede projeler üretmiş olan araştırmacı Arkadaş Özakın ın yeni çalışması yapay öğrenme prosedürleriyle 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 Zelzele Araştırma Enstitüsü Jeodezi kısmından Prof. Dr. Semih Ergintav ve Almanya’dan araştırmacı Dr. Yaman Özakın da projeye dayanak veriyor.
Arkadaş Özakın proje hakkında şu bilgileri verdi
KÜÇÜK ZELZELELER GELECEKTE OLUŞACAK ZELZELELER HAKKINDA İPUCU İÇERİYOR
Depremler her vakit hissedebileceğimiz büyüklükte gerçekleşmiyor insanların hissetmediği sarsıntı tespit sistemlerinin de birden fazla vakit gözden kaçırdığı çok sayıda ufak zelzele oluyor Küçük bir sarsıntı art plandaki gürültünün içinde kendine ilişkin hayalet üzere bir iz bir fısıltı bırakıyor diyebiliriz Bir yandan da farklı bir halde küçük sarsıntılar büyük zelzelelere oranla çok daha sık formda çok daha fazla sayıda oluyorlar Projemizin hedefi bu çeşit hayalet sarsıntılar diyebileceğimiz zelzeleleri yapay öğrenme tekniklerini kullanarak yakalamak Kuzey Anadolu Fay Sınırı üzere büyük sarsıntılar görülen faylarda aslında çok sayıda küçük zelzele oluyor Bu küçük sarsıntılar de fayın hareketine davranışına tahminen geleceğine dair ipuçları içeriyorlar Küçük zelzeleleri kaçırmak fayın verdiği bu sinyalleri de kaçırmamız manasına geliyor Ne kadar çok sarsıntısı yüksek hassasiyetle yakalar ve incelersek faya dair o kadar bilgi elde edebiliyoruz Ve bunu daha seyrek ve daha yıkıcı olan büyük sarsıntıları beklemeden yapabiliyoruz
Deprem tespitinin bir öteki yararı da bize yerin altındaki yapılar hakkında bilgi edinme talihi tanıması Zelzele dalgaları yerin içinde yayılırken geçtikleri yerlere dair izler topluyorlar Sismologlar bu izleri inceleyerek bir nevi tomografi çeker üzere yerin çeşitli katmanlarında ne üzere yapılar olduğunu öğreniyorlar Çok fazla sayıda olan küçük sarsıntıları yakalamak bu tipten bilgilere ulaşmamıza da katkıda bulunuyor
YAPAY ÖĞRENME TEKNİKLERİ İLE FAY SINIRLARINI DAHA UYGUN ANLAYACAĞIZ
Kandilli Rasathanesi dahil olmak üzere dünyanın çeşitli zelzele izleme merkezlerinde küçük sarsıntıları yakalamak için kullanılan kimi teknikler mevcut Lakin bu teknikler çok vakit alıyor ve emek istiyor Bu yüzden bunun ötesine geçmek istiyoruz Yapay öğrenme teknikleri birçok alandaki klasikleşmiş tespit ve sınıflandırma sorunlarında üstün muvaffakiyetler gösterdiler Bizim maksadımız da bu yaklaşımı sarsıntı tespitinde kullanmak
ERKEN İKAZ SİSTEMLERİNDE DE YAPAY ÖĞRENME TEKNOLOJİSİ KULLANILABİLİR
Erken ihtar sistemlerinin çeşitli meseleleri olabiliyor Sarsıntı dalgaları daha yeni gelmeye başlamışken ihtar yapabilmek için çok yüksek bir hassasiyet gerekiyor lakin bu türlü yüksek bir hassasiyet genelde yanlış alarmları da yanında getiriyor Yapay öğrenmenin erken ikaz sistemlerinin bu tıp problemlerini çözebileceğini sistemin kalitesini arttırabileceğini gösteren kimi göstergeler var Projenin ilerlemesiyle birlikte üzerine çalışmayı düşündüğümüz konulardan biri de bu Sonuçlar yeterli gelmeye devam ederse yakalanmamış zelzeleleri yakaladığımızı net biçimde gösterebilirsek ve bu alanda çalışan uzmanlar için yeni bilgiler üretebilirsek bu proje emeline ulaşmış olacak
SİLİKON VADİSİ KIYMETLİ BİR DENEYİMDİ LAKİN OLMAK İSTEDİĞİM YER AKADEMİ
Silikon Vadisi nde teknik açıdan kendime yakın hissettiğim beşerlerle çalışmak sıkıntı sorunları birlikte çözmek heyecanlı ve hoştu Lakin şahsi eğilimim aslında daima akademiden yana oldu özel dalda çalışmak başta çok planladığım bir şey değildi Ancak o tecrübeyi de yaşadığım için mutluyum Orada bir ekip marifetler kazandım ve daima akademide kalsaydım o marifetleri kazanamazdım diye düşünüyorum
Şu anda bir kamu üniversitesinde benim de mezunu olduğum Boğaziçi nde öğrencilerimle birlikte çalışabilmek için çok kıymetli 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 yeterli buldum Kısımda de hem tecrübeli kıdemli hocalarımız hem de genç ve rüzgârı olan bir akademik takımımız var Hem öğrenciler hem hocalar açısından bir dinamizm görüyorum ve bu çok heyecan verici
Kaynak BHA Beyaz Haber Ajansı
