SAĞLIK | BİLİM TEKNOLOJİ

Büyük Depremleri Aylar Öncesinden Tahmin Etmek

 

Geçen yıl yapılan bir çalışma, yapay zekâ ile öğrenme metodu kullanılarak düşük seviyeli tektonik aktivitenin tespit edilmesiyle, önemli depremlerin günler veya aylar öncesinden tahmin edilebileceğini öne sürmektedir.

Araştırmacılar, 2018 Anchorage depremi ile 2019 Kaliforniya’daki Ridgecrest deprem dizisi olmak üzere iki büyük depremi yakından incelemiştir. Özellikle bu olaylardan önceki aylarda meydana gelen düşük büyüklükteki (1.5’in altında) sismik aktivitelerin analizleri yapılmıştır. Araştırmalar, her iki depremde de etkilenen bölgelerin %15 ile %25’inde, yaklaşık üç ay süren, alışılmadık sismik faaliyetlerin olduğunu ortaya koymuştur. Geliştirdikleri algoritma, Anchorage depreminden önceki 30 gün içinde büyük bir depremin olma ihtimalini %80, birkaç gün kala ise %85 olarak tahmin etmiştir. Benzer kalıplar Ridgecrest dizisi öncesinde de gözlemlenmiştir.

Uzmanlar, bu öncü aktivitelerin, fayların mekanik özelliklerini değiştiren ve gerilimin dengesiz dağılmasına yol açan, artan gözenek sıvı basıncından kaynaklandığını düşünmektedir. Çalışma, büyük sismik veri setlerini analiz etmede yapay zekâ destekli öğrenimin dönüştürücü rolüne dikkat çekmekte ve yaklaşan depremlere işaret edebilecek kalıpların tespit edilmesini sağlamaktadır. Ancak bu yöntem, gerçek zamanlı senaryolarda daha fazla test edilmelidir ve farklı bölgelerin spesifik sismik geçmişine göre uyarlanmalıdır.

Bilimsel ve teknolojik gelişmelerin, ahlakî prensiplere ve kamu yararına uygun kullanımı hayatî önem taşır. Deprem tahminlerinde de hassas olunması gereken hususlar mevcuttur. Mesela yanlış alarmlar, geniş çaplı panik ve ekonomik problemlere sebep olabilir. Bununla birlikte doğru tahminler; zamanında uyarılarda bulunma, can ve mal kayıplarını azaltma potansiyeline sahiptir.

Kaynak: Girona ve ark. “Abnormal low-magnitude seismicity preceding large-magnitude earthquakes”, Nature Communications, August 2024.

 

Çevrenin ve Sosyal Faktörlerin Beyin Yaşlanmasına Tesiri

Yeni bir çalışma, beyin yaşlanmasının sosyal ilişkiler ve çevreye ait faktörlere bağlı olarak önemli ölçüde değişiklik gösterdiğini, özellikle yaşlı yetişkinlerde ve demans hastalarında bu durumun daha belirgin olduğunu ortaya koymaktadır.

Araştırmacılar, derin öğrenmeye dayalı gelişmiş beyin saatlerini kullanarak 15 farklı ülkeden 5.306 katılımcı üzerinde beyin yaşlanmasını ölçmüştür. Çalışmada, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) ve elektroensefalografi (EEG) verileri kullanılarak biyolojik beyin yaşı ile kronolojik yaş arasındaki fark olan beyin yaş farkları hesaplanmıştır. Özellikle demans ve Alzheimer hastalığı olan kişilerin, en belirgin beyin yaş farklarına sahip olduğu bulunmuştur. Kadınlarda, bilhassa Latin Amerika ülkelerinde ve Karayipler’de, sosyal şartlar ve eşitsizlikler sebebiyle daha büyük beyin yaş farkları gözlenmiştir.

Bu bulgular, çevreye ve topluma dair faktörlerin, beyin sağlığındaki rolüne dikkat çekmektedir. Araştırma, büyük ölçekli çevre faktörleri ile beyin yaşlanma mekanizmalarının etkileşimini dikkate almanın önemini vurgulamaktadır. Beyin sağlığı araştırmaları için bu yeni çerçeve, nörodejeneratif hastalıklar açısından risk altında olan kişilerin belirlenmesi ve hedefe yönelik müdahalelerin geliştirilmesi açısından kritik olabilir. Ayrıca çalışmada sosyoekonomik eşitsizlikler ve çevre kirliliğinin ele alınması gerektiğine dikkat çekilmekte, bu sayede popülasyon genelinde daha sağlıklı bir beyin yaşlanmasının teşvik edilebileceği ifade edilmektedir.

Kaynak: Moguilner ve ark. “Brain clocks capture diversity and disparities in aging and dementia across geographically diverse populations

Bu yazıyı paylaş