Afganistan depremi yapay zekanın vaatlerini ve sınırlarını gösteriyor



Makale işlemleri yüklenirken yer tutucu

Çarşamba günü, doğu Afganistan bir depremle harap oldu, 1000’den fazla kişinin ölümüne ve 1.600 kişinin de yaralanmasına neden oldu ve son yirmi yılda ülkedeki en ölümcül deprem oldu.

O zamandan beri, arama-kurtarma çalışmaları yağmur ve toprak kaymaları nedeniyle aksadı, kasaba ve köyler ambulanslara ve yardıma kapatıldı. Sakinler, molozların arasından sevdiklerini, evlerini ve değerli eşyalarını kazmak zorunda kaldı. Çocuklar bir gecede ebeveynlerini kaybetti.

Afet yönetimine odaklanan yapay zeka uzmanlarının engellemeye çalıştığı senaryolar bunlar. Son yıllarda, hükümetlerin sel, tsunami ve deprem gibi afetleri daha iyi tahmin etmesine ve bunlara müdahale etmesine yardımcı olmaya çalışan bir teknoloji ve araştırma telaşı yaşandı.

Araştırmacılar, derin öğrenme algoritmaları kullanıyor. filtrelemek şehir gürültüsü, böylece deprem verileri daha iyi toplanabilir. Algoritmalar, depremleri daha erken tahmin etmek ve insanları daha hızlı bilgilendirmek için önceki depremlerden gelen sismik verileri analiz eder.

Stanford Üniversitesi’nde jeofizik ve depremler konusunda uzmanlaşmış bir yapay zeka araştırmacısı olan Mostafa Mousavi, “AI çok hızlı olabilir – insanlar için daha fazla uyarı süresi verebilir” dedi. “On saniye bile birçok hayat kurtarabilir.”

Afganlar ölülerin yasını tutuyor, yıkıcı depremden sonra sığınak arıyor

Ancak araştırmacılar, Afganistan’daki durumun, altyapının çöktüğü yerlerde yapay zekanın karşılaştığı yapısal zorlukları gösterdiğini belirtiyor.

Daha fazla bilgi edinmek için The Washington Post, doğal afet yönetimi için yapay zekaya odaklanan ortak bir BM çalışma grubunun başkanı Monique Kuglitsch ve Mousavi ile görüştü.

Bu röportaj uzunluk ve netlik için düzenlendi.

Yapay zekanın depremlerle ne ilgisi var?

Kuglitsch: Depremler için yapay zeka kullanarak gerçek zamanlı tahmin ve iletişim var. Bu, gerçek zamanlı veri akışlarını kullanarak bir olayı tespit etmek ve sonraki günlerde, haftalarda, aylarda veya mevsimlerde ne olacağını tahmin etmek anlamına gelir. Ayrıca, bir erken uyarı sistemi veya karar destek sistemi aracılığıyla iletişime yardımcı olmak veya tahmin yapmak da vardır.

Musavi: Daha yakın yıllarda, derin öğrenme ve gelişmiş yapay zeka kullanarak, yer sarsıntısını tahmin etme ve tahmin etmede umut verici sonuçlar görüyoruz. Teknoloji, sismik izleme istasyonlarının deneyimlediklerine dayalı olarak yer sarsıntısının yoğunluğunu tahmin edebilir. Bu gözlemleri, sallanma yoğunluğunun ne olacağını saniyeler içinde tahmin etmek için kullanabilirsiniz.

Afganistan’da yapay zeka nasıl yardımcı olabilirdi?

Musavi: AI çok hızlı olabileceğinden, insanlara daha fazla uyarı süresi verebilir. 20 saniyeye, 30 saniyeden bir dakikaya çıkarmak. Uyarı, özellikle deprem bölgesindeki binaların çoğunun kötü inşa edilmiş tek katlı binalar olduğu Afganistan gibi durumlarda hayat kurtarmada çok yardımcı olabilir. Çok uzun ya da iri değillerdi. Bu durumda 10 saniye bile birçok hayat kurtarabilir çünkü insanlar hızla kaçabilir.

Yetkililer, Afganistan depreminde 1000’den fazla kişinin öldüğünü, 1.600 kişinin yaralandığını söylüyor

Kuglitsch: En iyi senaryoda, bir olayın olacağını önceden bilirdik. Daha sonra olay gerçekleştiğinde, insanların zamanında tahliye olabilmesi için tetiklenen bir erken uyarı sistemimiz olurdu. Olay gerçekleştiğinde, toplulukların hemen toparlanmasına yardımcı olacak bu tür karar destek araçlarına, panolara ve sohbet botlarına sahip olacağız.

Afganistan gibi ülkelerde yapay zeka çözümleri ne gibi zorluklarla karşılaşıyor?

Musavi: Afganistan’da, bir AI deprem erken uyarı sisteminin yardım etme şansı belki de o kadar fazla değildi. Asıl sorun, bu erken uyarı sistemlerinin bölge çevresinde sinyaller kullanmasıdır, bu nedenle depremin yakınında kaç tane sismik istasyon veya sensöre sahip olduğumuza bağlıdır. Afganistan’da veri toplama açısından, o bölgede var olan en yakın sismik istasyonun depreme 150 kilometre uzaklıktaki Kabil’de olduğunu gösteriyor.

ABD ve Taliban yetkilileri birbirini suçlarken Afganlar aç kalıyor

Kuglitsch: İlk zorluk, verilerin kullanılabilirliği olacaktır. Haiti’de yanılmıyorsam 10 tane sismik izleme istasyonu var. Bu oldukça yıkıcı sismik olaylardan etkilenen bir ada için çok az. Elbette, istikrarlı iletişim, altyapı ve elektriğe de ihtiyacınız var – tüm bunlar. Bu modelleri çalıştırmak için ayrıca hesaplama gücüne de ihtiyacınız var. Bu tür bir altyapının gelişimini desteklemek için yapabileceğimiz her şey, tüm bölgeler için, özellikle de en çok etkilenen bölgeler için son derece faydalı olacaktır.

Deprem AI çözümleri hangi daha geniş zorluklarla karşı karşıya?

Musavi: Kullandığımız veriler [is mostly] öznel. Depremler açısından, depremin nerede olduğunu, yerini, büyüklüğünü söylemek gerçekten zor. Bunun için elimizdeki araçlar sadece verileri ve bazı geleneksel teknikleri kullanarak çıkarımlarda bulunmaktır – ama siz yine de sadece tahminde bulunuyorsunuz. Etiketlenmesi çok daha kolay olan bir kedi resmine karşı bir köpek resmi gibi değil.

Kuglitsch: Depremler hakkında çok sınırlı uzun vadeli veriler var. Enstrümantal veriler, sismik kayıtlar, enstrümanlardan elde edilen veriler sadece 150 yıl öncesine dayanmaktadır. Ve tam bir deprem döngüsü binlerce yıl sürebilir. Bir depremi modellemek için temel olarak binlerce yıllık veriye ihtiyacınız var. Binlerce yıllık veriye sahip değiliz. En iyi ihtimalle paleo verilerini alabiliriz; bu, tortullarda neler olduğuna baktığınızda ve bunu depremlerin ne sıklıkta olduğunu bulmak için kullandığınızda.

Bunun için, fiziksel deprem anlayışımız ve sismik model gibi şeylere dönüyoruz. Ve bunları temelde laboratuvar laboratuvarı depremleri gibi yapıyoruz. Ve bunları, temel olarak nasıl yanıt vermeleri gerektiğini tahmin etmek için AI tabanlı modellerde kullanıyoruz. Elimizdeki en iyisi bu. Ama kesinlikle, bilirsiniz, enstrümantal bir ölçümün yerini alabilecek hiçbir şey yoktur.


Kaynak : https://www.washingtonpost.com/technology/2022/06/24/afghanistan-earthquake-artificial-intelligence/?utm_source=rss&utm_medium=referral&utm_campaign=wp_business-technology

Yorum yapın