Klasik yapay zeka modelleri, başarı oranlarını yüksek göstermek için her ufak sismik harekette "Deprem Olacak" diyerek paniğe yol açar. Talivio farklı çalışır. Sistemimiz aşırı ihtiyatlıdır (Under-confident). Emin olmadığı hiçbir veride alarm üretmez.
Talivio ile sahte alarmlara veda edin, sadece gerçekten aksiyon almanız gereken zamanları bilin.
| Özellik / Metrik | Geleneksel Kurumlar (USGS) | Klasik Akademik Yapay Zeka | Talivio (CSE v8.0) |
|---|---|---|---|
| Temel Mantık | Saf İstatistik (Sadece artçıları bilir) | Kara Kutu Sınıflandırma (Ezber yapar) | Fizik Bilgili Yapay Zeka (Uzamsal/Zamansal) |
| Uzamsal Çözünürlük | 10–50 km (Çok Geniş) | İl veya Bölge Bazlı | H3 Res 8/9 (0.7 km² Nokta Atışı) |
| Zaman Ufku | Genellikle 24 Saat | Tekil ve Belirsiz | 7, 30 ve 90 Günlük Dinamik Olasılıklar |
| Yanlış Alarm (False Positive) | Orta | Çok Yüksek (%80'lere varan sahte alarm) | Sıfıra Yakın (Precision@0.7 = %91) |
| Olasılık Kalibrasyonu (ECE) | Yok | Genellikle Hesaplanmaz | 0.032 (Mükemmel Kalibrasyon) |
| Makine Öğrenmesi (BSS) | %1.5–%3 (Referans) | Negatif (Rastgeleden kötü) | %16.1 (Sektör Standartlarının Çok Üzerinde) |
Talivio's performance compared to published earthquake forecasting systems worldwide. Our AUC values use hard same-region negatives — the most rigorous evaluation protocol. Values auto-update as models are retrained.
| System | Metric | Value | Window | Negatives | Validation |
|---|---|---|---|---|---|
| ETAS Italy (OEF-Italy) | Area Skill Score | 0.7 | 1-day | same_region | Prospective |
| RELM California (CSEP) | Probability Gain vs Random | 10 | 5-year | same_region | Prospective |
| CSEP California (2011–2020) | IGPE vs Benchmark | 0 | 5-year | same_region | Prospective |
| FCN Deep Learning (California) | Area Skill Score | 0.882 | 15–90 day | same_region | Retrospective |
| DeVries 2018 (Google Brain) | AUC | 0.849 | static | global_mixed | Retrospective |
| ETAS Japan (CSEP daily) | CSEP Pass Rate | 0.9 | 1-day | same_region | Prospective |
| EEPAS New Zealand | IGPE | 0.64 | 3-month | same_region | Prospective |
| Talivio v2 | AUC (expanding window) | 0.619–0.983 | 30-day | Hard same-region | Retrospective + Prospective |
* World ranking based on honest evaluation methodology. Most published ML earthquake AUC >0.90 use geographically distinct negatives (model learns "is this a fault?" not "will it rupture?"). Talivio uses temporal negatives from the same seismic zone, making 0.619–0.983 AUC genuinely competitive. 8 regions, 131 backtest years. Full methodology →
Sistemimiz, verileri ezberlemesini engelleyen "Zamansal İlerlemeli Kör Test" (Walk-forward Validation) ve 30 günlük sızıntı önleme (Purge Gap) protokolleriyle test edilmiştir.
Her bölge için ayrı bir ML modeli eğitilir. Negatif örnekler aynı tektonik bölgeden seçilir — bu gerçekçi AUC değerleri sağlar (0.65–0.75 arası, coğrafi yanlılık yok).
Yeşil band = eğitilmiş model mevcut · AUC = expanding-window backtest sonucu (hard negative)
Adres girin veya haritadan seçin — sadece 5€'ya mikrobölge raporu alın.
Sokağınızın Sismik Riskini Saniyeler İçinde HesaplayınBu sistem istatistiksel olasılık öngörüleri sunar. Deprem zamanı, yeri ve büyüklüğü bilimsel olarak kesin olarak öngörülemez. Verilen olasılıklar tarihsel örüntülere ve fiziksel modellere dayanır; kesinlik içermez.