Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi (BEUN) Geomatik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Şenol Hakan Kutoğlu, binaların yalnızca fotoğraflarına bakarak deprem karşısında zayıf ve güçlü yönlerini analiz eden yapay zeka tabanlı bir uygulama geliştirdi. Sistem, yapıların dış cephe görüntülerinden mimari ve yapısal özellikleri çıkararak olası bir depremde hasar görebilirliğini yüksek doğrulukla tahmin ediyor.
Fotoğraftan binanın deprem performansı nasıl ölçülüyor?
Prof. Dr. Kutoğlu'nun geliştirdiği yapay zeka modeli, binanın fotoğrafındaki geometrik oranlar, kat yükseklikleri, kolon-kiriş düzeni, çıkma ve düzensizlikler gibi görsel parametreleri tarıyor. Bu verileri, daha önce depremlerde hasar görmüş yapıların fotoğraflarıyla eğitilmiş derin öğrenme algoritmaları ile karşılaştırarak bir risk puanı oluşturuyor. Böylece mühendislik raporu olmayan binalar için hızlı ve düşük maliyetli bir ön değerlendirme imkanı sunuluyor.
Uygulama hangi durumlarda kullanılabilecek?
Geliştirilen sistem, özellikle kentsel dönüşüm öncesi tarama, sigorta şirketlerinin risk değerlendirmesi, emlak alım-satımında hızlı durum tespiti ve acil durum ekiplerinin hasar tespit çalışmaları için ideal. Prof. Dr. Kutoğlu, uygulamanın şu an için prototip aşamasında olduğunu, ancak testlerde %90'ın üzerinde başarı oranı yakaladığını belirtti. Pilot uygulama için Zonguldak'taki bazı binalar üzerinde çalışılıyor.
Deprem gerçeği ve teknolojik çözümler
Türkiye, 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş depremlerinde binlerce binanın yıkılmasıyla yapı stoku güvenliğini bir kez daha sorguladı. Mevcut yapıların büyük kısmının deprem yönetmeliği öncesi inşa edildiği biliniyor. Bu tür yapay zeka çözümleri, tek tek mühendislik incelemesi gerektiren binaların hızlıca taranmasını sağlayarak kaynakların daha verimli kullanılmasına yardımcı olabilir. BEUN bünyesinde geliştirilen proje, TÜBİTAK'ın da desteklediği yenilikçi araştırmalar arasında yer alıyor.
Uygulamanın, fotoğraf çekimi sırasında ışık, açı ve gölge gibi değişkenlerden bağımsız olarak doğru tahmin yapabilmesi için farklı koşullarda eğitilmesi sürüyor. Ayrıca, sadece dış cephe değil, iç mekan fotoğraflarından da yapısal düzensizlikleri belirleme özelliği eklenmesi planlanıyor.
Bağımsız değerlendirme: Yapay zeka destekli bu tür sistemler, deprem risk yönetiminde devrim yaratma potansiyeli taşıyor. Ancak teknolojinin, nihai karar mekanizması olarak değil, ön tarama aracı olarak kullanılması ve mühendislik denetiminin yerini almaması gerektiği unutulmamalı. Uygulamanın yaygınlaşması, binaların hızlıca sınıflandırılmasını sağlayarak kentsel dönüşümün hızlanmasına katkıda bulunabilir.
