Xəbərlər

29 May 2025

Diqər xəbərlər

BİR SUAL

“Süni intellekt texnologiyasının geniş tətbiq olunduğu bir dövrdə seysmik təhlükənin qiymətləndirilməsi zamanı bu cür texnologiyanın rolunu siz necə görürsünüz?”

Sualı Geologiya və Geofizika İnstitutu Seysmologiya və seysmik təhlükənin qiymətləndirməsi şöbəsinin əyani doktorantı, kiçik elmi işçi Tural Babayev cavablandırır.

- Süni intellekt texnologiyasının inkişafında yeni bir era yaşanır. Xatırladım ki, birinci sənaye inqilabı buxar texnologiyalarının tətbiqi ilə istehsalatı avtomatlaşdırdı. İkinci sənaye inqilabı elektrik enerjisi və kütləvi istehsal üsulları ilə sənayeni yenidən formalaşdırdı. Üçuncü sənaye inqilabı isə kompüterlər və rəqəmsal texnologiyalar sayəsində avtomatlaşdırmanı daha da dərinləşdirdi. Sonuncu sənaye inqilabı, yəni indiki süni intellekt və maşın öyrənməsi dövrü insanın qərarvermə prosesini avtomatlaşdıraraq sənaye və xidmət sahələrində yeni dəyişikliklər yaradır. Hazırkı dövr istehsalatdan səhiyyəyə, maliyyədən elmə qədər bütün sahələrdə sürətli inkişaf və innovasiyaları qaçılmaz edir.

Süni intellekt və onun sahələri olan maşın öyrənməsi, dərin öyrənmə kimi texnologiyalar, elmdə inanılmaz inkişaflar və tətbiqlər üçün geniş imkanlar yaradır. Bu sahələr, xüsusilə data analizi, modellərin qurulması və proqnozlaşdırma sahələrində mühüm rol oynayır. Süni intellektin tətbiqi ilə böyük verilənlər təhlil edilərək çox dəqiq nəticələr əldə edilir, elmi modellər daha mürəkkəb və etibarlı hala gətirilir. Seysmik təhlükənin qiymətləndirilməsi və qrunt hərəkətinin modelləşdirilməsi (ground motion modeling) tədqiqatlarında süni intellekt və maşın öyrənməsi metodlarının tətbiqi özündə böyük potensialı ehtiva edir. Bu sahələrdə zəlzələ qeydləri, seysmik dalğaların zamanla dəyişən hərəkətləri, yaranan qrunt hərəkətlərinin təcili, sürəti kimi parametrlər maşın öyrənməsinə daxil edilənlər (inputlar) kimi verilir və bunlar yazılan alqoritmlərin köməyilə təhlil olunaraq modelləşdirilir.

Beləliklə, süni intellekt, yaxud maşın öyrənməsi metodları ilə zəlzələ qeydlərindən əldə edilən məlumatlar təhlil edilərək qrunt hərəkətinin davranışı daha dəqiq şəkildə proqnozlaşdırılır. Bu yanaşma artıq bir çox seysmik cəhətdən aktiv ölkələrin alimləri tərəfindən qrunt hərəkəti modelinin qurulması tədqiqatlarında istifadə olunmuş, əvvəllər qurulmuş xətti riyazi düsturlar daha kompleks modellərlə əvəz olunub. İnstitutumuzun “Seysmologiya və seysmik təhlükənin qiymətləndirilməsi” şöbəsi artıq bu istiqamətdə təklif olunan yeniliklərlə ayaqlaşa bilən, beynəlxalq praktikanı mənimsəmiş və müasir tələblərə cavab verən tədqiqatlar aparan bir bölmədir. Şöbəmizdə yaxın zamanda Azərbaycan ərazisi üçün süni neyron şəbəkələri metodundan istifadə edərək 2022-2024-cü illəri əhatə edən zəlzələ məlumatları əsasında müasir qrunt hərəkəti modeli qurmuşdur. İstifadə olunan süni neyron şəbəkəsi metodu maşın öyrənməsinin qabaqcıl metodlarından biridir. Bu üsul insan beyninin bir növ təkrarını canlandırır. Beləki, yeni bir məlumatı öyrənən insanın beynində qurulan neyron şəbəkələrinə bənzəyən şəbəkələr vasitəsilə bu üsul daxil edilən məlumatları öyrənir və təhlil edir. Pilot tədqiqat kimi aparılmış bu modelləşdirmədə qısa dövrü əhatə edən kiçik və orta maqnitudalı zəlzələ məlumatlarından istifadə edilmiş və daxil edilənlər (inputlar) az sayda seçilmişdir. Sxemdə göründüyü kimi azsaylı inputların olmasına baxmayaraq, maşın öyrənməsi bu inputlar arasında çoxqatlı neyron şəbəkələr quraraq zəlzələ məlumatlarını ən geniş formada öyrənərək, ərazinin seysmik səciyyəsini xarakterizə edir, bu da özlüyündə düzgün və dəqiq proqnozlaşdırmanı təmin edir.

Beləki, yeni bir məlumatı öyrənən insanın beynində qurulan neyron şəbəkələrinə bənzəyən şəbəkələr vasitəsilə bu üsul daxil edilən məlumatları öyrənir və təhlil edir. Pilot tədqiqat kimi aparılmış bu modelləşdirmədə qısa dövrü əhatə edən kiçik və orta maqnitudalı zəlzələ məlumatlarından istifadə edilmiş və daxil edilənlər (inputlar) az sayda seçilmişdir. Sxemdə göründüyü kimi azsaylı inputların olmasına baxmayaraq, maşın öyrənməsi bu inputlar arasında çoxqatlı neyron şəbəkələr quraraq zəlzələ məlumatlarını ən geniş formada öyrənərək, ərazinin seysmik səciyyəsini xarakterizə edir, bu da özlüyündə düzgün və dəqiq proqnozlaşdırmanı təmin edir. Əlbəttə ki, daha genişmiqyaslı işlərin aparılması üçün inputların sayının artırılması, zəlzələ məlumatlarından əlavə qrunt reaksiyası və s. kimi amilləri xarakterizə edən parametrlərin də daxil edilməsi vacib şərtlərdəndir.

Bu cür modellərin tətbiqi, mühəndislik sahələrində zəlzələlərə qarşı möhkəm və dayanıqlı infrastrukturun hazırlanmasına kömək edir.