Yapay zeka Marmara ve Bingöl faylarında 7.6'ya kadar deprem riskini işaret etti

İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) ve Kandilli Rasathanesi Deprem Araştırma Enstitüsü (KOERI) araştırmacılarının katıldığı, uluslararası bir hakemli dergede yayımlanan çalışma, yapay zekanın sismik risk analize getirdiği yeni boyutu ortaya koydu. Derin öğrenme algoritmaları, Türkiye'nin iki kritik fay hattı için 7.2 ile 7.6 büyüklüğü arasında değişen maksimum beklenen deprem büyüklüklerini (Mw) hesapladı.

Marmara Ereğlisi-Silivri segmenti: İstanbul için kritik eşik

Çalışmanın odak noktalarından biri Kuzey Anadolu Fayı'nın (KAF) Marmara Denizi segmenti oldu. Modeller, Marmara Ereğlisi'nden Silivri'ye uzanan fay segmentinde, biriken sismik enerjinin boşalması durumunda 7.4 - 7.6 Mw aralığında bir ana şok potansiyeli olduğunu öngörüyor. Bu segment, 1999 Gölcük ve İzmit depremlerinin kırılmadığı, "sismik boşluk" olarak literatürde tanımlanan ve İstanbul'u doğrudan tehdit eden bölgedir. Yapay zeka, geleneksel istatistiksel yöntemlerin (Gutenberg-Richter vb.) yakalayamadığı, fay yüzeyindeki karmaşık gerilme birikimi desenlerini tarihsel deprem kataloğu ve GPS ölçümleriyle eşleştirerek bu sonuca ulaştı.

Bingöl Yedisu fayı: Doğu Anadolu'nun yeni odak noktası

İkinci kritik alan Doğu Anadolu Fayı sistemine bağlı Bingöl Yedisu fayı segmenti olarak belirlendi. Algoritmalar, bu fay hattında en fazla 7.2 - 7.3 Mw büyüklüğünde bir kırılma senaryosu üretti. Bölge, 2020 Elazığ ve 2023 Kahramanmaraş depremlerinden sonra gerilme transferi almış, sismik aktivitesi artan bir yapıya bürünmüş durumda. Çalışma, Yedisu segmentinin kilitli (locked) olduğunu ve biriken gerilimin büyük bir depremle boşalabileceğini işaret ediyor.

Yöntem: Fizik tabanlı simülasyon ile veri odaklı öğrenmenin birleşimi

Araştırmacılar, sadece geçmiş verilerle eğitilen "kutu" modellerden kaçınarak, fay mekaniği yasalarını (rate-and-state friction) kodlayan fizik tabanlı simülasyon verileriyle gerçek gözlemleri (katalog, InSAR, GNSS) hibrit bir yapıda eğittiler. Bu yaklaşım, modelin "yanıltıcı korelasyonlar" yerine, fayın fiziksel kırılma eşiğini öğrenmesini sağladı. Çalışma, bu yöntemin özellikle uzun dönemli (yıllar-onlar) deprem tahmininde, deterministik tahmin değil, olasılıksal risk haritalamasında güçlü bir araç olduğunu vurguluyor.

Bilim insanları, elde edilen bu büyüklük tahminlerinin, deprem "ne zaman" sorusuna cevap vermediğini, ancak "ne büyüklükte" ve "nerede" sorularına bilimsel dayanağı en güçlü cevapları sunduğunu, bu verilerin afet risk azaltma politikaları ve yapı denetim önceliklendirmesinde referans alınması gerektiğini kaydetti.