TRACE

TRACE, Türkiye'de yapay zeka destekli deprem izleme ve analiz yöntemleri geliştiren bilimsel bir araştırma projesidir.

Gerçek zamanlı veri işleme ve kataloglama çalışmaları daha hızlı ve güvenilir deprem değerlendirmelerine olanak tanır ve erken uyarı alanındaki araştırmaları destekler.

Proje kapsamı

TRACE kapsamında deprem verilerini daha hızlı ve güvenilir değerlendirebilmek için yapay zekadan yararlanıyoruz. Gerçek zamanlı analiz ve kataloglama üzerine yürüttüğümüz çalışmalarla deprem izleme süreçlerini geliştirmeyi ve erken uyarı araştırmalarına katkı sağlamayı amaçlıyoruz.

Gerçek zamanlı deprem kataloğu

Kesintisiz akan sismik veriler içindeki deprem sinyallerini mümkün olduğunca erken belirlemek için çalışıyoruz. Elde edilen bilgileri uzmanların inceleyip doğrulayabileceği güncel bir deprem kataloğunda bir araya getirmeyi amaçlıyoruz.

Yapay zeka destekli izleme ve analiz

Yapay zeka modellerinin ürettiği sonuçları veri kalitesi ve uzman görüşüyle birlikte değerlendiriyoruz. Böylece deprem verilerinin daha hızlı yorumlanmasını sağlarken bilimsel güvenilirliği korumayı amaçlıyoruz.

Erken uyarı araştırmaları

Erken uyarıda hız kadar bilginin doğruluğu da önem taşıyor. Bu nedenle depremin ilk anlarında güvenilir bilgi üretmeyi etkileyen koşulları inceliyor ve geliştirilen yöntemlerin mevcut çalışmalara nasıl katkı sağlayabileceğini değerlendiriyoruz.

Bilimsel kapasite ve araştırmacı gelişimi

Farklı disiplinlerden araştırmacıların, öğrencilerin ve mühendislerin birlikte çalışmasını destekliyoruz. Bu sayede kariyerinin başındaki araştırmacılar deneyim kazanıyor ve yeni beceriler geliştiriyor.

Araştırma alanları

Sismoloji

Deprem izleme ve kataloglama çalışmalarında gözlem ağlarından gelen verileri sismoloji bilgisi ve uzman değerlendirmeleriyle birlikte kullanıyoruz.

Sinyal işleme

Sismik kayıtlardaki deprem sinyallerini gürültüden ayırmak ve daha anlaşılır hale getirmek için sinyal işleme yöntemleri kullanıyoruz.

Yapay zeka

Yapay zeka modellerini deprem sinyallerini ve sismik fazları tespit etmek için kullanıyoruz. Model sonuçlarının güvenilirliğini değerlendiriyor ve deprem kataloglarının içeriğini geliştiriyoruz.

Uygulamalı matematik

Deprem verilerinin analizinde hız, doğruluk ve belirsizliği birlikte ele alan matematiksel ve istatistiksel yöntemler geliştiriyoruz.

Hesaplamalı yöntemler

Büyük miktardaki sismik veriyi gerçek zamanlı ve tekrarlanabilir biçimde işleyebilen yazılım ve veri altyapıları geliştiriyoruz.

Veri analizi ve görselleştirme araçları

Araştırmacıların sinyalleri, model çıktılarını ve deprem kataloglarını inceleyip karşılaştırabileceği veri analizi ve görselleştirme araçları tasarlıyoruz.