Yapay zekâ ‘hayalet’ depremleri takip edecek

Yapay öğrenme ve teorik fizik alanında çalışan araştırmacı Arkadaş Özakın, 20 yılı aşkın süredir ABD’de sürdürdüğü profesyonel kariyerine nokta koydu ve geçen yıl Şubat ayında, mezunu olduğu Boğaziçi Üniversitesi’ne dönerek yapay öğrenme ve depremler konusunda yeni bir araştırmaya başladı. Özakın, yeniden Boğaziçi’nde olmaktan heyecan duyduğunu belirterek hayalini kurduğu yerde olduğunu söylüyor. Özakın ve ekibi, varlığından haberdar bile olmadığımız ‘hayalet’ depremlerin yapay öğrenme ile takibi üzerine çalışıyor.
Kenan Özcan

Teorik fizikçi ve makine öğrenmesi araştırmacısı Arkadaş Özakın, Fizik ve Matematik çift anadal derecesiyle Boğaziçi Üniversitesi’nden 1997 yılında mezun oldu. Doktora derecesini Teorik Fizik dalında California Institute of Technology’den aldı. Ardından Georgia Institute of Technology’de Bilgisayar bölümünde yapay öğrenme, Georgia Tech Quantum Institute’ta ise Kuantum Bilgi İşleme Teknolojileri üzerine araştırmalar yaptı. Ardından Silikon Vadisi’nde özel bir şirkette çalıştı.

Geçtiğimiz yıl, pandemiden hemen önce TÜBİTAK 2232 programıyla Türkiye’ye dönerek çalışmalarına mezunu olduğu Boğaziçi Üniversitesi’nde başlayan Arkadaş Özakın yapay öğrenme alanındaki birikim ve tecrübesini şimdi Boğaziçi Üniversitesi’nde yepyeni araştırma projelerinde kullanacak.

Yapay öğrenme alanında geniş bir yelpazede projeler üretmiş olan araştırmacı Özakın’ın yeni çalışması yapay öğrenme yöntemleriyle ‘’hayalet depremler’’in takibini konu alıyor.

20 yılı aşkın süredir ABD’deydiniz. Geçtiğimiz yıl Şubat ayında Boğaziçi Üniversitesi’ne katıldınız, ancak araya pandemi girdi. Öncelikle gecikmiş bir hoşgeldiniz’le başlayalım. Sizi tanıyabilir miyiz kısaca?

Boğaziçi’nden Fizik ve Matematik çift anadal derecesiyle 1997’de mezun oldum. Daha sonra Caltech’te Sicim Teorisi ve çok boyutlu kara delikler üzerine doktora yaptım. Doktora çalışmalarım sırasında meraktan başka derslere de giriyordum. Bu derslerden biri de Yapay Öğrenme, diğer adıyla Makine Öğrenmesi adlı dersti. Dersi veren Yaser Abu-Mostafa adlı Mısırlı hoca ders anlatma konusunda gördüğüm en yetenekli insanlardan biriydi. Son derece karmaşık konuları muazzam basitlikte anlatıyordu. Tüm dönem boyunca büyük bir merak ve istekle Yaser hocanın derslerini takip ettim. Resmen almadığım bir dersti, sırf meraktan girmiştim ve o ders sayesinde yapay öğrenmeyi öğrendim.

Doktoradan sonra yapay öğrenmeyle ilgili Intel’de bir staj programına başvurdum ve kabul edildim. Üç aylık stajın sonunda artık yapay öğrenme alanında paralel bir kariyer götürmeye karar vermiştim. Georgia Institute of Technology’ye girdim ve dokuz yıl kadar araştırmacı öğretim üyesi olarak çalıştım. Bu süre zarfında zamanımı ikiye bölerek hem bilgisayar bölümünde yapay öğrenme üzerine hem de Kuantum Enstitüsü’nde kuantum bilgi işleme teknolojileri üzerine çalıştım. Proteinlerin yapısını tahmin etmekten gökcisimlerine dek yapay öğrenmeyle ilgili çok çeşitli projeler yaptık. Aynı zamanda doktora düzeyinde dersler de verdim.

Daha sonra Georgia Institute of Technology’de birlikte çalıştığım bir meslektaşım Silikon Vadisi’nde dağıtık yapay öğrenme platformu denilen yaklaşımın ilk örneklerinden birini oluşturan bir şirket kurdu ve beni de davet etti. Bu vesileyle üç yıl kadar Silikon Vadisi’nde çalıştım. Orada büyük miktarlarda verilerde çok hızlı çalışan bir yapay öğrenme platformunda farklı şirketlerin verilerini değerlendirerek oldukça geniş bir yelpazede araştırmalar yaptık. Kredi kartı kullanımında suistimal tespitinden tutun da metallerdeki bozulmaların ultrasonik yöntemlerle tespitine kadar birbirinden çok farklı konularda yapay öğrenme uygulamaları geliştirdik ve geliştirdiğimiz yazılım programını ihtiyaç duyan şirketlere sattık.  Samsung, American Express, Allstate gibi büyük firmalara projeler yaptık, eğitimler verdik.

Silikon Vadisi’ndeki şirketten ayrıldıktan sonra iki akademisyenin kurduğu bir serbest yatırım (hedge) fonunda finans üzerine çalıştım. Burada da yine yapay öğrenme teknikleriyle  hisse senedi gibi finansal araçlar için gelecek tahmini ve portfolyo optimizasyonu problemleri üzerine araştırmacı olarak görev aldım.

‘’Hayalini kurduğum yerdeyim’’

Türkiye’de ve Boğaziçi’nde olmaktan memnun musunuz?

Boğaziçi’ne dönmüş olmaktan çok memnunum zira yıllar boyunca hayalini kurduğum pek çok şeyi yapmak istediğim bir yer benim için Boğaziçi. Geçen yıl ders vermeye başladıktan sonra öğrencileri beklediğimden, hatta bizim zamanımızdakinden çok daha iyi buldum. Çok daha istekli ve hevesliler. Bunu görmek gerçekten çok güzel.  Bölümde de hem deneyimli, kıdemli hocalarımız, hem de genç ve rüzgârı olan bir akademik kadromuz var. Hem öğrenciler, hem hocalar açısından bir dinamizm görüyorum ve bu çok heyecan verici.

Uzun yıllar yapay öğrenme konusunda projeler geliştirdiniz, üstelik çok farklı alanlarda. Yeni projenizde ise yapay öğrenme ile deprem analizleri konusunda çalışıyorsunuz, bu konu nasıl radarınıza girdi?

Birkaç şekilde girdi aslında… Öncelikle kardeşim Yaman Özakın da Boğaziçi Fizik mezunudur, daha sonra ABD’de Jeofizik doktorası yaptı ve Kandilli Enstitüsü’nde çalıştı. Yıllardır onunla olan sohbetlerimizin bu projeye yönelmemde önemli katkıları oldu. Ayrıca ABD’de doktora yaparken oradaki Türk arkadaş çevremdeki isimlerden biri olan ve şu anda Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü Jeofizik Ana Bilim Dalı’nda çalışmakta olan Doç. Dr. Özgün Konca önemli destek verdi.  Jeofizik, doktora dönemimde kişisel meraktan takip ettiğim derslerden de biriydi. Dolayısıyla konuya teknik olarak da biraz aşinaydım. Tüm bu saydıklarımın etkisi oldu. TÜBİTAK 2232 programı için bir proje yazmam gündeme gelince, birkaç olasılığı değerlendirdim ve Türkiye açısından hızla kayda değer bir katkı yapmanın anlamlı olacağı bir alan olduğu için de yapay öğrenme ve depremlere odaklandım. 

Peki, biraz projenizin içeriğini öğrenebilir miyiz?

Bu projede peşine düştüğümüz birkaç konu var, ama öncelikle odaklandığımız konu zayıf depremlerin tespiti.

Depremler her zaman hissedebileceğimiz büyüklükte gerçekleşmiyor, insanların hissetmediği, deprem tespit sistemlerinin de çoğu zaman gözden kaçırdığı çok sayıda ufak deprem oluyor. Yer aslında her an titreşiyor, arka planda sürekli bir gürültü var ve bahsettiğim küçük depremler o gürültünün içinde kayboluyorlar.  Küçük bir deprem, arka plandaki gürültünün içinde kendine ait hayalet gibi bir iz, bir fısıltı bırakıyor diyebiliriz.  Bir yandan da ilginç bir şekilde, küçük depremler büyük depremlere oranla çok daha sık şekilde, çok daha fazla sayıda oluyorlar. 

Projemizin amacı bu tür hayalet depremler diyebileceğimiz depremleri yapay öğrenme tekniklerini kullanarak yakalamak, tespit etmek.

Hayalet depremlerin takip edilebilmesi deprem izleme faaliyetleri açısından neden önemli?

Bir fay üzerinde büyük bir deprem olduğunda bu kolayca tespit ediliyor, fayın hareketi analiz ediliyor, yerdeki gerilim değişimleri hesaplanıyor. Ama Kuzey Anadolu Fay Hattı gibi büyük depremler görülen faylarda aslında çok sayıda küçük deprem de oluyor. Bu küçük depremler de fayın hareketine, davranışına, belki geleceğine dair ipuçları içeriyorlar. Küçük depremleri kaçırmak, fayın verdiği bu sinyalleri de kaçırmamız anlamına geliyor. Ne kadar çok depremi yüksek hassasiyetle yakalar ve incelersek, faya dair o kadar bilgi elde edebiliyoruz. Ve bunu, daha seyrek ve daha yıkıcı olan büyük depremleri beklemeden yapabiliyoruz.

Deprem tespitinin bir diğer faydası da bize yerin altındaki yapılar hakkında bilgi edinme şansı tanıması. Deprem dalgaları yerin içinde yayılırken, geçtikleri yerlere dair izler topluyorlar. Sismologlar bu izleri inceleyerek bir nevi tomografi çeker gibi yerin çeşitli katmanlarında ne gibi yapılar olduğunu öğreniyorlar. Çok fazla sayıda olan küçük depremleri yakalamak, bu türden bilgilere ulaşmamıza da katkıda bulunuyor.

Sonuç olarak, iki önemli faydadan söz edebiliriz;  hem fayların hareketini çok daha hassas şekilde takip edebilmiş oluyoruz, hem de dünyanın içinde neler olduğuna dair daha fazla bilgiye sahip oluyoruz.

Yapay öğrenme deprem analizlerini nasıl kolaylaştırabilir?

Kandilli Rasathanesi dahil olmak üzere dünyanın çeşitli deprem izleme merkezlerinde küçük depremleri yakalamak için kullanılan kimi teknikler mevcut. Ama bu teknikler çok vakit alıyor ve emek istiyor. Ayrıca bu tekniklerin de her zaman başarılı olamadığını biliyoruz. Bu yüzden bunun ötesine geçmek istiyoruz. Yapay öğrenme teknikleri, birçok alandaki klasikleşmiş tespit ve sınıflandırma problemlerinde üstün başarılar gösterdiler. Bizim amacımız da bu yaklaşımı deprem tespitinde kullanmak. TÜBİTAK projemiz bünyesinde bunun üzerine çalışıyoruz.

Çalışmalarımız sonucunda bu yaklaşımın işe yaradığını gösterebilirsek, geliştirdiğimiz yöntemle yakalanan depremler jeofizikçi meslektaşlarımız tarafından incelenecek, ve elde edilen sonuçlar ülkemizdeki fay hatlarına dair anlayışımızı ileri taşıyacak.

Projemizin daha pratik bir uygulaması da, halihazırda çalışan otomatik deprem yakalama sistemlerinin içine yeni geliştireceğimiz tekniğin de eklenmesi olabilir. Bunu gerçekleştirebilirsek, birçoğumuzun Twitter’dan vb. takip ettiği günlük deprem uyarılarının içinde bir yapay öğrenme modülünün çıktılarını da görmemiz mümkün olabilir.

Projenin diğer bir uzantısı da erken uyarı sistemlerine yönelik olabilir diye düşünüyoruz. Erken uyarı sistemlerinin çeşitli sorunları olabiliyor. Deprem dalgaları daha yeni gelmeye başlamışken uyarı yapabilmek için çok yüksek bir hassasiyet gerekiyor, ama böyle yüksek bir hassasiyet, genelde yanlış alarmları da yanında getiriyor. Yapay öğrenmenin erken uyarı sistemlerinin bu tür sorunlarını çözebileceğini, sistemin kalitesini arttırabileceğini gösteren bazı göstergeler var. Projenin ilerlemesiyle birlikte üzerine çalışmayı düşündüğümüz hususlardan biri de bu.

Şu anda hangi safhadasınız?

Kimi ümit verici sonuçlar elde etmeye başladık ama henüz erken bir aşamadayız. Sonuçlar iyi gelmeye devam ederse, yakalanmamış depremleri yakaladığımızı net şekilde gösterebilirsek ve bu alanda çalışan uzmanlar için yeni bilgiler üretebilirsek bu proje amacına ulaşmış olacak.

Projemiz TÜBİTAK 2232 programı tarafından desteklenen üç yıllık bir proje. Pandemi nedeniyle başlamakta geçikmiş olduk ama daha sonra hızlı çalışarak programı yakaladık. Şu an iki yılımız daha var. Bu iki yılın sonunda amacımız bir örnek model hazırlamak ve bu modelin standart yöntemlerden daha iyi deprem tespiti yapabildiğini göstermek. Bunu başardığımızda da bu tekniği bir ürün haline getirmeyi planlıyoruz.

Kullanacağınız yapay öğrenme teknikleri hakkında kısaca bilgi verebilir misiniz?

Uygulamalı yapay öğrenme projeleri, genellikle büyük miktarda örnek verinin toplanması ile başlıyor. Bu veriler güçlü bilgisayarlarda yazılan yapay öğrenme programları ile taranıyor ve program, verinin matematiksel bir temsilini oluşturuyor. Bu temsil sayesinde daha önce görülmemiş örneklere dair çıkarımlar yapmak mümkün oluyor. Biz bu projede bugünlerde çok yaygın şekilde kullanılan yapay sinir ağları teknikleriyle daha klasik literatürden teknikleri de birleştiren yaklaşımlar deniyoruz.

Projeniz TÜBİTAK tarafından finanse ediliyor, peki insan kaynağı açısından nasıl bir destek alıyorsunuz?

Projede 20 lisans öğrencimiz çalışıyor. Başlangıçta lisans öğrencileri ile çalışma konusunda tereddütlerim vardı açıkçası, zira bir araştırma projesinde verimli şekilde çalışmak biraz daha ciddi bir hazırlık gerektiriyor. Ancak 20 öğrencimiz de muazzam bir hızla öğrendiler ve üretken hale geldiler. Projeye başlarken yapay öğrenme ve deprem hakkında bilgisi olmayan bu öğrencilerimiz şu anda Kandilli’den verileri indirip yapay öğrenme modülü oluşturup analiz edebiliyorlar. Şaşkınlıkla ve mutlulukla izliyorum.

Projemize Dr. Yaman Özakın Almanya’dan destek veriyor, Jeofizik bölümünden Prof. Dr. Hayrullah Karabulut, Dr. Öğr. Üyesi Çağrı Diner ve Doç. Dr. Özgün Konca ile de işbirliği halinde çalışıyoruz. Jeodezi bölümünden Prof. Dr. Semih Ergintav da destek veriyor. Ayrıca yeni başlayan doktora öğrencilerimiz de mevcut.

Bu çerçevede belirtmek isterim, jeofizik ve sismoloji aslında fiziğe çok yakın disiplinler, matematik ile de yakından ilgililer. Fakat Fizik bölümü öğrencilerimiz bu alanın çok farkında değil. Biz bu proje sayesinde Boğaziçi Üniversitesi’nde Fizik ve Jeofizik bölümleri arasında da bir köprü kurmuş oluyoruz, bu anlamda da heyecan verici bir proje bizim için.

‘’Boğaziçi’nde yetenekli öğrenciler ve yetkin meslektaşlarımla beraber olmak çok değerli’’

Kişisel hikâyeniz ve kariyeriniz, özellikle Silikon Vadisi tecrübeniz pek çok insan için heyecan verici. Benzer bir yolu takip etmek isteyen gençlere neler tavsiye edersiniz?

Benim şahsi eğilimim aslında hep akademiden yana oldu, özel sektörde çalışmak başta çok planladığım bir şey değildi. Ama o tecrübeyi de yaşadığım için memnunum. Orada bir takım beceriler kazandım ve hep akademide kalsaydım o becerileri kazanamazdım diye düşünüyorum. Bir projeyi yönetirken akademide biraz daha parantezler açmaya meyilli oluyorsunuz, sorular farklı sorular getiriyor, derine dalmaya meylediyorsunuz. Özel sektörde ise temelde kar etme önceliği olduğu için daha hızla sonuç alma eğilimi var. Her ne kadar derin düşünmeyi, derin buluşlar yapmayı daha çok seviyor olsam da diğer yaklaşımın da faydası olduğunu düşünüyor ve o tecrübe sayesinde kendi adıma bir denge yakalamaya daha çok yaklaştığıma inanıyorum.

Silikon Vadisi’nde teknik açıdan kendime yakın hissettiğim insanlarla çalışmak, zor problemleri beraber çözmek heyecanlı ve güzeldi. Ama zaman zaman kendime  ‘’Peki ben son tahlilde ne yapıyorum?’’ sorusunu soruyordum. Son tahlilde bir şirketin daha fazla para kazanması için bir şeyleri optimize ediyordum. Özel sektörde kurduğunuz kişisel ilişkiler bile bu çerçevenin gölgesinden etkileniyor. Çoğu zaman her şey iyi de gitse, bazı çarpıcı anlarda aslında soğuk bir makinanın içinde olduğunuzu hissediyorsunuz. Ancak özel sektörde çalışmak tümüyle kötüdür gibi bir şey söylemeye çalışmıyorum elbette.

‘’Bir araştırma grubum olsun ve kendi kendini geliştiren bir yapı kurayım’’ diye yıllardır kafa yoruyordum. Üstelik bir kamu üniversitesinde, benim de mezunu olduğum Boğaziçi’nde öğrencilerimle birlikte çalışabilmek bu yüzden benim için çok değerli. Öğrencilerimin kendi inisiyatifleriyle güzel işler yaptıklarını görmekten mutlu oluyorum.

Tavsiyelere gelince… Kendini yetiştirmeye çalışmak önemli. İnternet çağında bilgi çok kolay erişilebilir durumda, ancak çok fazla dikkat dağıtan şey var. Bir konuya odaklanmak, bir konuda derin bilgi ve tecrübe kazanmak belki eskiye göre daha çok disiplin gerektiriyor. Ama bu disiplin de öğrenilebilen bir şey.

Meraklı, hevesli genç arkadaşlara uzmanlaşmak istedikleri konularda amaçlar belirleyip takip etmelerini, örneğin internetten bir ders seçip, başından sonuna götürmelerini tavsiye ederim. Karşılaşılan her zorlukta bir başka pırıltılı konuya yönelmek yerine, bir konuyu zorluklarıyla birlikte sonuna kadar götürüp, sonra bir başkasına yönelerek kendini geliştirmek, uzun vadede daha verimli oluyor. İnsanın ilgi duyduğu konulara düzenli şekilde ayırdığı vakitler, uzun vadede katlanarak geri dönüyor.

Bir de, insanın kendisiyle benzer yollardan geçmiş insanların tecrübelerinden faydalanması önemli. Birçok insan tavsiye vermeye, mentörlük yapmaya gönüllü aslında, sadece sormak gerekiyor.