Afyon Kocatepe Üniversitesi (AKÜ) öğretim üyelerinin de yer aldığı araştırma ekibi, Anadolu Levhası genelinde deprem olasılığının mekânsal dağılımını açıklanabilir makine öğrenmesi yöntemleriyle modelleyerek dikkat çeken bir çalışmaya imza attı.
AKÜ’DEN BİLİMSEL KATKIYLA MODEL GELİŞTİRİLDİ
AKÜ’den Doç. Dr. Halil İbrahim Solak ve Prof. Dr. İbrahim Tiryakioğlu’nun yer aldığı çalışmada, Random Forest, Extra Trees, XGBoost ve LightGBM olmak üzere dört farklı ağaç tabanlı makine öğrenmesi modeli karşılaştırmalı olarak analiz edildi ve sınıflandırma sürecine toplam 11 mekânsal değişken dahil edildi.
AKÜ ÇALIŞMASINDA GNSS VERİLERİ İLK KEZ KULLANILDI
AKÜ akademisyenlerinin katkı sunduğu araştırmada, Küresel Navigasyon Uydu Sistemleri (GNSS) verilerinden elde edilen jeodezik gerinim bilgisinin ilk kez deprem olasılığı modellemesine entegre edilmesiyle yer kabuğundaki deformasyonun dinamik etkisi modele yansıtıldı. Elde edilen bulgular, fay hatlarına yakınlık, tepe yer ivmesi ve jeodezik gerinim değişkenlerinin deprem olasılığının belirlenmesinde kritik rol oynadığını ortaya koyarken, oluşturulan mekânsal dağılım haritalarının Anadolu’daki başlıca tektonik yapılarla yüksek düzeyde uyum gösterdiği tespit edildi. AKÜ akademisyenleri, geliştirilen açıklanabilir yapay zeka yaklaşımının farklı coğrafyalarda yürütülecek sismik tehlike analizlerinde de güvenilir ve şeffaf bir karar destek aracı olarak kullanılabileceğini belirterek, çalışmanın afet yönetimi ve planlama süreçlerine bilimsel katkı sunmayı hedeflediğini vurguladı.
