Makine öğrenimi ve deprem riski tahmini
Evler ve ofisler ancak altlarındaki zemin kadar sağlamdır. Bu katı zemin sıvıya dönüştüğünde – bazen depremlerde olduğu gibi – binaları ve köprüleri devirebilir. Bu fenomen sıvılaşma olarak bilinir ve 2011’de Yeni Zelanda’nın Christchurch kentinde meydana gelen ve 185 kişinin ölümüne ve binlerce evin yıkılmasına neden olan 6.3 büyüklüğündeki depremin önemli bir özelliğiydi.
Christchurch depreminin bir avantajı, tarihin en iyi belgelenmiş depremlerinden biri olmasıydı. Yeni Zelanda sismik olarak aktif olduğundan, şehir depremleri izlemek için çok sayıda sensörle donatıldı. Olay sonrası keşif, toprağın şehir genelinde nasıl tepki verdiğine dair çok sayıda ek veri sağladı.
Araştırmacı Maria Giovanna Durante, “Alanımız için muazzam miktarda veri” dedi. “‘Binlerce veri noktamız varsa belki bir trend bulabiliriz’ dedik.”
Durante, bir mühendis olan Ellen Rathje ile birlikte çalışıyor. Austin’deki Teksas Üniversitesi ve baş araştırmacı ABD Ulusal Bilim Vakfı-finansmanlı Güvenli Tasarım doğal afetler topluluğu genelinde araştırmayı destekleyen çaba.
Rathje’nin sıvılaşma üzerine araştırması, onu Christchurch olayını incelemeye yöneltti. Araştırmasına makine öğrenimini dahil etmenin yollarını düşünüyordu ve bu dava, başlamak için harika bir yer gibi görünüyordu.
Araştırmacılar, Christchurch depremi toprağın gücünü kaybetmesine ve çevresine göre kaymasına neden olduğunda meydana gelen yanal hareket miktarını tahmin eden bir makine öğrenimi modeli geliştirdi. Sonuçlar yayınlandı deprem spektrumu.
Durante, “Geoteknik mühendisliği alanımızdaki ilk makine öğrenimi çalışmalarından biri” dedi.
NSF’nin Mühendislik Müdürlüğü’nde program direktörü olan Joy Pauschke’ye göre, bu yeni veri paylaşımı ve işbirliği paradigması DesignSafe’in merkezinde yer alıyor ve alanın daha hızlı ilerlemesine yardımcı oluyor.
Pauschke, “Araştırmacılar, doğal tehlike araştırma verileriyle yapay zeka yöntemlerini heyecan verici sonuçlarla kullanmaya başlıyor” dedi. “DesignSafe’in verilerine ve diğer kaynaklara makine öğrenimi araçlarının eklenmesi, yeni içgörülere yol açacak ve felakete karşı direnci artırabilecek ilerlemelerin hızlanmasına yardımcı olacaktır.”
Araştırmacılar, kullanılan Sınır Modeli eğitmek ve test etmek için dünyanın en hızlılarından biri olan Texas Advanced Computing Center’daki süper bilgisayar. TACC, DesignSafe projesinin önemli bir ortağıdır ve doğal afetler mühendisliği topluluğuna bilgi işlem kaynakları, yazılım ve depolama sağlar.