Yapay Zeka Destekli Hızlı Bina Değerlendirme: Deprem Dayanıklılığıta Yeni Bir Ölçüm Yaklaşımı

Beun Geomatik Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Prof. Dr. Şenol Hakan Kutoğlu ve yazılım ekibi, geçtiğimiz yıl içinde üniversite ortamında deprem dayanıklılığını hızlı ve yapay zeka destekli bir yöntemle ölçmeye odaklandı. FEMA’nin hızlı bina değerlendirme formatına benzer bir yaklaşımı Türkiye’de test ederek, bir binanın fotoğrafı ve konum bilgisini temel alıp deprem dayanıklılığını kullanıcıya aktarabilen bir yazılım geliştirdi. Bu yazılım, kullanıcı girdisi olarak sağlanan konum ve fotoğraflar üzerinden güvenilir bir hızlı değerlendirme çıkarımı yapabiliyor. Yazılıma ulaşım ise yapianaliz.beun.edu.tr adresinden mümkün.

Yapay Zeka ile Bina Geometrik Kontrolü İstanbul’un Maltepe ilçesinde çöken bir binayı örnek olarak ele alan ekip, binanın konum bilgisi ve 9 ay önce çekilmiş görselleri üzerinde geliştirdikleri sistemi uyguladı. Program, binanın bulunduğu zeminin değerlerini ve mevcut deprem riskini otomatik olarak hesaplama kapasitesine sahip. Ayrıca, binanın cephesi için yüklenen görselde yapay zeka, geometrik zayıflıkları tespit ediyor; kısa kolonlar, çıkmalar, çekmeler ve yumuşak katlar gibi öğeler otomatik olarak taranabiliyor. 9 ay önce çekilmiş görsellerin incelenmesiyle, yazılım zemin ve deprem riskini değerlendirebiliyor; ardından eksiklikler rapor halinde üretilebiliyor.

Güncel Değerlendirme ve Stereotip Sonuçlar Raporlar, binanın zemininin orta-katı olduğunu ve bu yönüyle kötü bir zemin olmadığını ancak İstanbul konumundan dolayı deprem riskinin orta-yüksek olarak sınıflandırıldığını gösterdi. FEMA standartlarına göre görsel analizlerde binde birden çok geometrik eksiklik tespit edilebiliyor ve bu, hem düşeyde hem de yatayda belirtiliyor. Elde edilen sonuçlarda, bu özel bina için yalnızca 3 üzerinden 0,5 puan elde edildi ve sınıflandırma “yüksek riskli yapı” kategorisine işaret etti. Ancak bu nihai karar değildir; vatandaşlar bu bulguları referans alıp kapsamlı mühendislik incelemesi yönünde karar verebilirler.

Yazılım, binanın mevcut görsel durumu ile zemin değerlerini karşılaştırmalı olarak ortaya koyuyor. 9 ay önceki görseller temel alındığında, zemin durumunda ve yapısal şekilde deprem açısından bozulmaların tespit edilmesi, yapay zeka yardımıyla mümkün oldu. Bu yaklaşım, görsel tarama sonucu binanın zayıf olduğuna dair işaretleri güçlendirdi ve kullanıcıya hızlı bir ön bilgilendirme sunmuş oldu.