Akademik Veri Yönetim Sistemi
AKAGÜNDÜZ E. (Yürütücü)
TÜBİTAK Projesi, 1001 - Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı, 2024 - 2027
Depremler, ülkemizde gerçekleşen afetler arasında sosyoekonomik etkisi en yüksek olanlardan biridir. Depremlerin ne zaman ve nerede olacağı kesin olarak tahmin edilemese de, deprem istasyonu kayıtları, tarihsel deprem bilgilerini içeren deprem katalogları ve fay haritaları vasıtasıyla deprem tehlikesi değerlendirilebilmektedir. Günümüzde deprem tehlikesini değerlendirebilmek için yeni ve daha etkili yöntemlere ve hatta bu amaca yönelik akıllı sensörlere ihtiyaç vardır. Bu akıllı sensörler yoluyla bir kuvvetli yer hareketinin gerçekleşme anında depremin yıkıcı etkisinin kontrol altına alınması sağlanabilir. Yakın zamanda deprem mühendisliğinde yürütülen çalışmaların yapay-zeka yöntemlerini içerecek şekilde bu amaca yönelik evrimleştiği görülmektedir.
Bu projede, derin üretken modeller kullanarak, Türkiye üzerinde herhangi bir yerde hissedilen ya da hissedilmesi muhtemel bir kuvvetli yer hareketinin, bir yapı üzerinde yaratacağı tepkiyi, erken uyarı ve ileri tarihli tahmin amacıyla hesaplayacak algoritmalar geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaçla projemizde çalışmayı amaçladığımız ``ivme tepki spektrumu'' sinyali, tek dereceli serbestlikli bir sistemin, belirli bir deprem hareketine sistemin doğal periyodu ve sönümleme oranının fonksiyonu olarak maksimum ivme tepkisini tanımlar.
Bir yer hareketinin bir yerde yaratacağı ivme tepki spektrumunun depremin erken aşamasındaki tahmini depremin vereceği zararın o anda tahmin edilmesinde ve acil durum müdahale planlanmasının yapılıp hızlı bir şekilde yönlendirilmesinde fayda sağlayacaktır. Bununla birlikte, ivme tepki spektrumunun geleceğe yönelik tahmini sismik tehlike analizlerinin geliştirilmesinde, yeni yapıların tasarımında ve de mevcut yapıların güçlendirilmesi ile ilgili kararlar verilmesinde yardımcı olacaktır. Projemizde bu amaçla geliştirilecek algoritmalar girdi olarak sensör tepkisi çıkarılmış ivmeölçer kayıtları ve ivme tepkisi tahmin edilecek konumdaki jeolojik ve jeofizik özellikleri kullanacaktır. Bu amaçla literatürde örneği olmayan kapsamda bir veri kümesi oluşturulacak ve bu küme ülkemizde AFAD ve Kandilli rasathanelerinde kaydedilmiş bütün üç kanallı kuvvetli yer hareketi ivmeölçer kayıtlarına ek olarak, deprem istasyonu konumu çevresindeki jeolojik ve jeofizik bir takım veriyi de içerecektir. Algoritma ve derin öğrenme modeli geliştirme çalışmalarına ek olarak, erken uyarı amaçlı geliştirilecek derin üretken modelin gerçek-zamanlı operasyonu için, gömülü sistemler üzerinde algoritma optimizasyonu çalışmaları da projeye dahil edilmiştir. Bu sayede, bir depremin başlangıç aşamasında, bir bölgedeki ivme tepkisini tahmin edebilen erken uyarı modelinin gerçek-zamanlı gömülü sistem prototipinin oluşturulması proje kapsamında hedeflenmektedir.
Proje ``veri çalışmaları'', ``model geliştirme'' ve ``gömülü sistem geliştirme'' safhalarına ayırabileceğimiz üç ana bölümden ve bu bölümlerin farklı safhalarına karşılık gelen beş iş paketinden oluşmaktadır. Veri çalışmaları bölümü İP1 (Veri Kümesi Oluşturma) ve İP2 (İTS Kümesi Oluşturma) olmak üzere iki iş paketini kapsamaktadır.
Model geliştirme bölümü derin öğrenme tabanlı model üretim, eğitim ve geliştirme çalışmalarını içermektedir ve IP3 - ``Erken Uyarı Üretken Modeli Geliştirme'' ve IP4 - ``İleri Tarihli Tahmin Modeli Geliştirme'' olmak üzere iki iş paketini kapsamaktadır. IP3 bir depremin başlangıç aşamasındaki sinyalleri kullanarak, bir konumdaki ivme tepkisini tahmin edebilen erken uyarı modelinin geliştirilmesi, İP4 ise bir istasyona geçmişte gelen birden çok ivmeölçer kaydının tamamına dair sinyalleri ve bu konumdaki jeolojik ve jeofizik verileri ortak şekilde kullanarak, bu konumda bir sonraki kuvvetli yer hareketi ile oluşacak ivme tepkisini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Son iş paketi İP5, İP3 kapsamında geliştirilen erken uyarı modeline ait gerçek-zamanlı gömülü sistem prototipinin oluşturulmasını amaçlamaktadır.
Ekibimizde proje yöneticisi Doç. Dr. Erdem Akagündüz'e ek olarak, Kadir Has Üni İnşaat Mühendisliği bölümünden Dr. Öğr. Üyesi Salih Tileylioğlu araştırmacı olarak bütün iş paketlerinde görev alacaktır. Otuz aylık takvim boyunca iki tam zamanlı doktora ve iki yarı zamanlı yüksek lisans bursiyerinin çalışmaları yürütmesi planlanmaktadır.
Ülkemizde yakın gelecekte gerçekleşme ihtimali yüksek olan büyük depremlerin Türkiye Cumhuriyetinin ekonomik bağımsızlığını yitirmesine varacak felaketler ile sonuçlanması ihtimali, ülkemizdeki bazı otoriteler tarafından sıklıkla telaffuz edilmektedir. Bu anlamda ülkemizde kullanılacak yapay-zeka destekli deprem sensörleri, toplumsal ve ekonomik anlamda ülkemizin kaderini değiştirecek nitelikte olacaktır. Aynı zamanda proje kapsamında geliştirilecek prototip sistemlerin ürüne dönüştürülmesi durumunda ciddi ihracat potansiyeli olup, bu projenin başarılı çıktılarının yeni teknoloji şirketlerinin kurulmasına vesile olması ve yeni iş olanakları yaratması mümkündür.