Analyzing AI Models for Turkey Earthquake Disaster Prediction

Erdbeben sind nach wie vor eine der verheerendsten Naturkatastrophen, die erhebliche Verluste an Menschenleben und wirtschaftliche Schäden verursachen. Dieses Kapitel untersucht das Potenzial künstlicher Intelligenz (KI) bei der Vorhersage von Erdbeben, mit besonderem Schwerpunkt auf der Türkei, einer Region, die aufgrund ihrer Lage zwischen der eurasischen und arabischen tektonischen Platte anfällig für seismische Aktivitäten ist. Die Studie analysiert die Effektivität verschiedener KI-Modelle, einschließlich neuronaler Backpropagationsnetzwerke (BPNN) und linearer Regression (LR), bei der Vorhersage von Erdbebengrößen und -orten. Das Kapitel bietet einen detaillierten Vergleich dieser Modelle, wobei ihre Genauigkeit und die für die Bewertung verwendeten Schlüsselkennzahlen wie Genauigkeit, R2-Score und Mean Squared Error (MSE) hervorgehoben werden. Er geht auch auf den historischen Kontext von Erdbeben in der Türkei ein, einschließlich der verheerenden Ereignisse vom 6. Februar 2023 und der Herausforderungen bei der Einführung von Frühwarnsystemen. Die Analyse zeigt, dass das BPNN-Modell andere Modelle übertrifft und eine Genauigkeit von 96,8% erreicht, was es zu einem vielversprechenden Instrument zur Verbesserung der Katastrophenvorsorge und der Abmilderungsstrategien macht. Das Kapitel schließt mit Einblicken in zukünftige Forschungsrichtungen und betont die Notwendigkeit fortgesetzter Innovationen bei KI-Algorithmen, um die Erdbebenvorhersage zu verbessern und Leben zu retten.