Geçen hafta Kuzey Hindistan'da bir ailenin yedi üyesi evlerinde toprak kaymasıyla diri diri gömüldü şiddetli yağışlardan kaynaklanmaktadır. Temmuz ayında bir Myanmar'da bir yeşim madeninde toprak kayması 27. Bu yılın başlarında, Güney Kaliforniya'da enkaz akıyor 20'den fazla insanı öldürdü.
Toprak kaymaları, çamur kaymaları, enkaz akışları -toprak, çamur veya yokuş aşağı hızla hareket eden kayaları içeren tüm jeolojik tehlikeler- hemen hemen yamaçların olduğu her yerde olabilir. Aniden ve görünüşte uyarı vermeden ortaya çıktıklarından, genellikle ölümcüldürler. Tahminler değişse de, bu olaylar öldürüyor yılda yaklaşık 5.000 kişi .
Ancak Avustralyalı araştırmacılar bunu yapmanın bir yolunu bulmuş olabilir. heyelanları tespit etmek iki hafta öncesine kadar, bölge sakinlerine tahliye ve mühendislere yokuş yukarı çıkma fırsatı veriyor. Yapay zeka ve uygulamalı matematiği kullanarak, yaklaşan bir slaydın ince işaretlerini, çıplak gözle görülemeyecek işaretleri tanımlayabilen bir yazılım geliştirdiler.
Araştırmayı yürüten Melbourne Üniversitesi Matematik ve İstatistik Okulu'nda profesör olan Antoinette Tordesillas, şu anda [heyelanların nerede olacağıyla ilgili] birçok tahminin, birinin konumdaki içgüdülerine dayandığını söylüyor . İçgüdülere güvenmiyoruz. Burada objektif bir yöntem geliştirmek istiyoruz.
Yazılımı geliştirmek için Tordesillas ve ekibi, yamaçların yüzey hareketi hakkında son derece ayrıntılı bilgiler üreten madencilik şirketlerinden alınan radar verilerini kullandı. Ekip verileri aldı ve kalıpları aradı ve sonunda hangi hareket ağlarının kararsız konumları gösterdiğini buldu. Ayrıca algoritmanın geliştirilmesine yardımcı olmak için heyelan eğilimli bir İtalyan yanardağından gelen verileri de kullandılar.
Tordesillas, bu çok büyük bir veri seti ve bunun temelde iğnelerle dolu samanlıkta iğne bulmaya benzer bir çaba olduğunu söylüyor. Sadece herhangi bir model bulmak değil, çünkü heyelanlarla ilgili verilerde ortaya çıkan çok fazla model var. Buradaki zorluk, bu olayın gelecekte gerçekleşeceği yer hakkında size bir ipucu verebilecek tek kalıbı bulmaktır.
Yazılım ayrıca yağış ve erozyon gibi diğer heyelan risk faktörleri hakkındaki verileri de dahil ederek hedeflemeyi daha da hassas hale getirir. İzleme için kullanılan veriler, yer tabanlı radarlardan, uydulardan ve hatta dronlardan gelebilir.
Tordesillas ve ekibi, yazılımın dünyanın en savunmasız nüfuslarından bazılarına yardımcı olacağını umuyor.
Heyelanlar küresel bir sorundur, diyor. Ama özellikle Üçüncü Dünya ülkelerinde 'çöp şehirler' denilen yerlerde gerçekten yaygınlaştı.
Tordesillas, bu çöp şehirlerinin, çöplerin ortasında yaşayan, satmak veya ticaret yapmak için toplayan gecekondu nüfuslarıyla dolu çöplükler olduğunu açıklıyor. Küresel olarak yaklaşık 15 milyon insan böyle koşullarda yaşamak. Çöp şehirleri özellikle heyelanlara eğilimlidir ve doğaları gereği istikrarsızdırlar.
Tordesillas, gevşek bağlı katı maddeler, çöp içeren çöp yığınlarından bahsettiğinizi söylüyor. Bu alanlar ile doğal bir eğim arasındaki fark, doğal bir eğimde jeolojik malzemenin sabit bir malzeme oluşturmak üzere donması ve katılaşması için binlerce yıl geçmesidir.
Güney Kaliforniya gibi zengin bölgeleri etkileyen toprak kaymaları manşetlerde yer alırken, gecekondu köyleri yasa dışı olduğu için çöp şehir toprak kaymaları genellikle bildirilmiyor. Tordesillas, ekibinin yazılımının bu sakinlere erken uyarı vermeye yardımcı olabileceğini umuyor.
Bu, teknolojinin heyelanlarını inceleyen Indiana Üniversitesi'nde jeofizik profesörü Michael Hamburger'e göre umut verici görünüyor.
Hamburger, heyelan eğilimli alanların izlenmesinin muazzam miktarda veri ürettiğini ve bilim adamlarının verileri analiz etmek için daha iyi yollara ihtiyaç duyduğunu söylüyor. University of Melbourne yazılımı gibi teknolojiler, bu analizin daha hızlı gerçekleşmesine yardımcı oluyor.
Ancak Hamburger, yazılımın yalnızca izlenen alanlara yardımcı olabileceğini ve heyelan eğilimli alanların çoğunun hiç izlenmediğini söylüyor. [izlenen] çok küçük bir yüzde, diyor ve dünya çapında, özellikle dağlık bölgelerde ve özellikle gelişmekte olan ülkelerde, sistematik olarak kesinlikle izlenmeyen heyelanlara eğilimli milyonlarca ve milyonlarca mil kare var. herhangi bir sistematik şekilde.
Tordesillas, verilerin bir gün sonunda küçük taşınabilir cihazlar, hatta belki telefonlar aracılığıyla toplanabileceğini ve izlemenin daha fazla konum için daha erişilebilir hale getirilebileceğini umuyor.
Daha sonra bu verileri alabilir ve dakikalar içinde bir çöküş olasılığına geri dönebiliriz, diyor.
Ekip ayrıca, köprüler veya barajlar gibi yapıların çöküşünü tahmin ederek, araçlarını yapısal sağlık izleme için test etmeyi umuyor.
Son zamanlardaki çöküşler gibi Cenova, İtalya'da köprü 40'tan fazla kişiyi öldürdü ve Florida köprüsünün çökmesi Kolektif zihnimizde hala taze olan altı kişiyi öldüren dünya, teknolojinin başarısı için parmaklarını çarpmak isteyebilir.