Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş ve ekibi, Los Angeles gibi yüksek riskli deprem bölgelerinde gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarıyla,%97,97 doğrulukla deprem tahmini yaptı. Peki Cemil Emre Yavaş kimdir? Detaylar haberimizde!
Cemil Emre Yavaş kimdir?
Georgia Southern Üniversitesi, Bilgi Teknolojileri Bölümü'nde görev yapan Cemil Emre Yavaş, 30 yılı aşkın süredir IT sektöründe önemli projelere liderlik ediyor. Endüstri mühendisi olan Yavaş, dijital hizmetler alanında yürüttüğü yenilikçi projelerle dikkat çekiyor. Tam yığın (full-stack) geliştirme, mobil cihazlar ve ev otomasyonu alanında uzmanlaşan Yavaş, bu konularda ödüllü projelere imza atmış durumda.
Yavaş'ın kariyeri boyunca kazandığı 50'den fazla uluslararası ödül, onun IT alanına olan katkılarını gözler önüne seriyor. Bu başarılarının yanı sıra, Yavaş'ın kar amacı gütmeyen girişimlere odaklanan IT yatırım tröstlerini de yönettiği biliniyor.
Cemil Emre Yavaş çalışmaları
Georgia Southern Üniversitesi'nden Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş ve ekibinin yapay zeka algoritmalarıyla gerçekleştirdiği önemli bir çalışmada, İstanbul'da meydana gelebilecek depremler yüzde 91,65 oranında doğrulukla tahmin edildi. Deprem öngörüsü konusunda atılan bu büyük adım, araştırma dünyasında dikkatleri üzerine çekti.
Yapay Zeka ile Yüksek Doğruluklu Deprem Tahmini
ABD'nin Georgia Southern Üniversitesi'nde görev yapan Yavaş ve ekibi, geliştirdikleri yapay zeka modellerini İstanbul'un yanı sıra dünyanın diğer deprem riski yüksek bölgelerinde de test etti. Los Angeles bölgesi için yüksek doğruluk oranları sağlayan ekip, XGBoost algoritmasını kullanarak deprem tahminlerinde en başarılı sonuçları elde etti. İstanbul'da yüzde 91,65'lik bir doğrulukla tahmin yapabilen model, San Diego'da yüzde 98,53'lük doğruluğa ulaştı.
Çeşitli Parametrelerle Geliştirilen Deprem Tahmin Modeli
Çalışmada, olası deprem büyüklüklerini doğru bir şekilde tahmin etmek için çok sayıda faktör analiz edildi. Yeraltı yapısı, deprem sıklığı ve bölgenin tarihsel olarak en büyük depremleri gibi verilerle oluşturulan geniş kapsamlı veri seti, XGBoost algoritmasıyla değerlendirildi. Ek olarak, deprem büyüklüklerinin belirlenmesinde kritik bir veri olan Gutenberg-Richter b-değeri hesaplanarak modelin hassasiyeti artırıldı.
Kuzey Anadolu Fayı'na Yakın Bölgeler Mercek Altında
Araştırmada, depreme yatkın bölgeler arasında sayılan ve Kuzey Anadolu Fayı'na yakın olan İstanbul, geliştirilmiş modelle incelendi. Sonuçlar, bu bölgede yapılan tahminlerde yüzde 91,65'lik bir başarı oranı elde edildiğini gösterirken, San Diego bölgesi için elde edilen yüzde 98,53'lük doğruluk oranı dikkat çekti. Bu gelişme, yapay zeka teknolojilerinin doğal afet tahminlerinde ne denli etkili olabileceğini ortaya koydu.
