Deprem tahmin edilebilir mi? Yapay zekâ ne diyor, ne demiyor
- Okuma süresi: 6 dk
- Kod bilgisi gerekmez
Bir deprem haberinin ardından Ayşe Hanım’ın telefonuna aile grubundan bir paylaşım düşüyor: “Yapay zekâ bu depremi günler önce bildi, sıradaki de şu tarihte.” Altında bir harita, renkli oklar ve kendinden emin bir dil var. Ayşe Hanım korkuyor, ama paylaşımı başkalarına göndermeden önce durup düşünmek istiyor.
Bu derste böyle bir iddiayı birkaç dakikada sınamayı öğreneceksiniz. Bilim insanlarının deprem konusunda neyi yapabildiğini, neyi yapamadığını ayıracak, yapay zekânın bu alanda gerçekte nerede kullanıldığını görecek ve doğru bilgiyi hangi resmî kaynaktan alacağınızı öğreneceksiniz.
Aklınıza bir soru mu takıldı?
Bu derste neler öğreneceksiniz?
- Tahmin, olasılık hesabı ve erken uyarı arasındaki farkı kendi cümlelerinizle açıklamak.
- Bir paylaşımın gerçek bir deprem tahmini sayılması için hangi üç bilgiyi vermesi gerektiğini kontrol etmek.
- Yapay zekânın deprem araştırmalarında hangi işte kullanıldığını bir örnekle anlatmak.
- Bir iddiayı AFAD, Kandilli Rasathanesi ve USGS sayfalarıyla karşılaştırmak.
Tahmin, olasılık ve erken uyarı aynı şey değil
Amerika Birleşik Devletleri Jeoloji Araştırmaları Kurumu (USGS), bu üç kavramı birbirinden net biçimde ayırır. Paylaşımları sınarken en çok işinize yarayacak bilgi budur.
- Deprem tahmini (prediction): Gelecekteki bir depremin tarihini ve saatini, yerini ve büyüklüğünü birlikte söyleyen açıklamadır. USGS’ye göre bu bugün mümkün değildir. Kurum, ne kendisinin ne de başka bir bilim insanının büyük bir depremi bu anlamda önceden bildiğini belirtir.
- Olasılık hesabı (probability) ve tehlike haritası (hazard map): Bir bölgede belli büyüklükte bir depremin, belli bir yıl aralığında olma olasılığını verir. Gün ve saat söylemez. Geçmiş depremlerin sıklığına ve fayların hareket hızına dayanır.
- Kısa süreli öngörü (forecast): Daha kısa bir zaman aralığı için verilen olasılıktır. Çoğunlukla büyük bir depremden sonraki artçı sarsıntılar (aftershocks) için kullanılır, çünkü artçılar benzer bir düzen izler.
- Erken uyarı (early warning): Deprem başladıktan sonra çalışır. Sistem ilk dalgaları algılar ve sarsıntı size ulaşmadan saniyeler önce haber verir. Bu bir tahmin değildir; deprem zaten olmuştur.
Bu ayrımın pratik sonucu şudur: “Önümüzdeki hafta şu ilçede 6 büyüklüğünde deprem olacak” diyen her paylaşım, bilimin bugün yapamadığı bir şeyi yaptığını iddia ediyor demektir. USGS’nin yanlış bilinenler sayfası da hayvan davranışının ya da sıcak, yağmurlu havanın depremi haber verdiğine dair güvenilir bir kanıt olmadığını yazar.
Yapay zekâ deprem araştırmalarında gerçekte ne yapıyor?
Yapay zekânın bu alanda bir yeri var, ama işi tahmin değil. En güçlü olduğu yer, sismometre kayıtlarındaki çok küçük depremleri bulmak ve listelemektir. Buna deprem kataloğu (earthquake catalog) çıkarmak denir.
Stanford Üniversitesi’nden araştırmacıların geliştirdiği Earthquake Transformer adlı makine öğrenmesi (machine learning) modeli buna iyi bir örnektir. Araştırmacılar modeli, Japonya’da çalışmadan yaklaşık 20 yıl önce yaşanan 6,6 büyüklüğündeki Tottori depremine ait beş haftalık kayıtlarda denedi. Model 21.092 olay buldu. Bu, uzmanların elle bulduğunun yaklaşık iki buçuk katıydı. Uzmanların aylarca uğraşacağı iş, sıradan bir donanımda 20 dakikada bitti.
Bu daha dolu katalog, depremlerin nasıl başlayıp nasıl durduğunu anlamaya ve gizli fayları ortaya çıkarmaya yardım edebilir. Uzun vadede tehlike haritalarını iyileştirebilir. Ama Stanford’un duyurusu da modelin bir depremin gününü söylediğini iddia etmez. Yapay zekâ burada bilim insanının gözünü güçlendiren bir araçtır.
Doğru bilgiyi nereden alırsınız?
- AFAD Son Depremler: Son 100 depremi tarih, saat, derinlik, büyüklük ve yer bilgisiyle listeler.
- Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü: Ana sayfasındaki Son Depremler bölümünde güncel depremleri ve tüm listeye bağlantıyı gösterir.
- USGS: Dünya genelindeki depremler ve tahmin konusundaki bilimsel görüş için başvurulacak resmî kaynaktır.
Bu kurumlar olmuş depremleri ve bilimsel değerlendirmeleri paylaşır. Hiçbiri sosyal medyadaki gibi tarihli bir deprem takvimi yayımlamaz.
Zayıf komut
Yapay zekâ deprem tahmin etti mi?
Güçlü komut
Aşağıdaki paylaşımı sınamama yardım et. Önce paylaşımdaki iddiaları madde madde ayır. Sonra her iddiayı şu üç gruptan birine koy: tarih, yer ve büyüklük veren tahmin; olasılık ya da tehlike hesabı; erken uyarı. Paylaşımda bir kaynak, kurum ya da araştırma adı geçiyorsa yaz; geçmiyorsa geçmediğini söyle. Kendi bilgine dayanarak bir deprem tarihi ya da büyüklüğü verme. En sonda bu iddiayı AFAD, Kandilli Rasathanesi ve USGS sayfalarında nasıl kontrol edebileceğimi üç adımda yaz. Paylaşım: …
Örnek çıktı
İddia 1: Yapay zekâ bir sonraki depremin tarihini biliyor. Grup: tarih, yer ve büyüklük veren tahmin. Paylaşımda hiçbir kurum ya da araştırma adı yok. İddia 2: Haritadaki kırmızı bölgeler tehlikeli. Grup: tehlike hesabı olabilir, ama haritanın kaynağı belirtilmemiş. Kontrol: 1. AFAD Son Depremler listesinde söz edilen depreme bakın. 2. Kandilli’nin sayfasında aynı olayı karşılaştırın. 3. USGS’nin tahmin konusundaki açıklamasını okuyun; orada bugün depremin gün ve saatinin önceden bilinemediği yazar.
Sohbet araçları (ChatGPT, Gemini, Claude gibi) bir iddiayı parçalara ayırmakta işe yarar. Ama son sözü onlar değil, resmî kurumların sayfaları söyler. Araç bir tarih ya da büyüklük uydurursa onu da aynı şüpheyle karşılayın.
Adım adım uygulama
- Size gelen ya da sosyal medyada gördüğünüz bir “deprem tahmini” paylaşımını seçin. Paylaşmayın, yalnızca metnini not alın. Tamam sayılır: İddianın tam metni elinizde.
- Paylaşımda tarih ve saat, yer ve büyüklük bilgilerinden hangilerinin olduğunu işaretleyin. Tamam sayılır: Üç bilginin her biri için var ya da yok yazdınız.
- İddiayı tahmin, olasılık hesabı ya da erken uyarı olarak sınıflandırın. İsterseniz yukarıdaki güçlü komutu kullanın. Tamam sayılır: Her iddianın yanında tek bir grup adı var.
- Paylaşımda bir kurum ya da araştırma adı geçiyorsa o kurumun kendi sayfasına girip aynı bilgiyi arayın. Tamam sayılır: Bilgiyi bulduğunuz ya da bulamadığınız sayfanın adresini not ettiniz.
- AFAD Son Depremler ve Kandilli sayfalarını açıp paylaşımda geçen bir deprem varsa tarihini ve büyüklüğünü karşılaştırın. Tamam sayılır: İki resmî kaynakla paylaşım arasındaki farkı tek cümleyle yazdınız.
- Gruba iki cümlelik sakin bir yanıt hazırlayın: neyin bilinip neyin bilinmediği ve resmî kaynağın adı. Tamam sayılır: Yanıtta korku dili yok, bir resmî kaynak adı var.
Sık yapılan hatalar
- Olasılık haritasını tahmin sanmak. Bir bölgenin yüksek tehlikeli görünmesi, depremin yarın olacağı anlamına gelmez.
- Erken uyarıyı önceden bilmek sanmak. Erken uyarı deprem başladıktan sonra, sarsıntı gelmeden saniyeler önce çalışır.
- Paylaşımdaki “yapay zekâ” sözünü kanıt saymak. Hangi model, hangi araştırma, hangi kurum sorusunun yanıtı yoksa iddia da dayanaksız kalır.
İpucu
Bir paylaşım deprem için kesin bir gün veriyorsa üç soru sorun: Kim söylüyor, hangi veriyle söylüyor ve bu bilgi AFAD ya da Kandilli’nin kendi sayfasında var mı? Üçüne de net yanıt yoksa paylaşımı iletmeyin.
Kendinizi deneyin
USGS’ye göre gerçek bir deprem tahmini hangi bilgileri birlikte vermelidir?
Telefonunuza sarsıntıdan birkaç saniye önce gelen bir deprem uyarısı ne anlama gelir?
Stanford’daki Earthquake Transformer çalışması yapay zekânın hangi işte güçlü olduğunu gösterdi?
Kaynaklar
- Can you predict earthquakes? (USGS) (İngilizce)
- What is the difference between earthquake early warning, earthquake forecasts, earthquake probabilities, and earthquake prediction? (USGS) (İngilizce)
- Earthquake Facts & Earthquake Fantasy (USGS) (İngilizce)
- AI detects hidden earthquakes (Stanford Üniversitesi) (İngilizce)
- AFAD Son Depremler (Türkçe)
- Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü (Türkçe)
Son kontrol: 15 Kasım 2026. Bu bilgi 15.11.2026 tarihli kaynaklara dayanır; durum değişebilir.
Kaynak: yzdersleri.com/ders/deprem-tahmin-edilebilir-mi-yapay-zeka/ · Yapay Zeka Dersleri
Dersi bitirdiniz mi?
İşaretlerseniz menüde ve ilerleme çubuğunda görünür. Bu bilgi yalnızca sizin tarayıcınızda saklanır.
Bu ders işinize yaradı mı?
Anonim oydur; kişisel veri toplanmaz.
