Hakkımızda

Depreme karşı
teknoloji
ile

TÜBİTAK destekli bu projede, Türkiye'de meydana gelebilecek depremler sonrası bireylerin ihtiyaçlarını belirleyen ve öncelik türüne göre müdahaleyi otomatikleştiren bir uygulama geliştirilmektedir. Yapay zeka ile kişisel güvenlik önlemleri ve yardım önceliği sunularak afet sonrası can kaybı en aza indirilmesi hedeflenmektedir.

KES
ANS
YTG
FA
BS

5 kişilik proje ekibi

M5.0+

Uyarı Eşiği

Deprem büyüklüğü

5

Ekip Üyesi

4 öğrenci · 1 öğretmen

2

Veri Kaynağı

Kandilli · AFAD

YZ

Önceliklendirme

Yapay zeka destekli

2

Platform

Web · Mobil (Flutter)

2025

Kuruluş

TÜBİTAK destekli

Proje Özeti

Ne yapıyoruz

Amaç & Önem

İhtiyaçları öncelikle karşılamak

Türkiye'de meydana gelebilecek depremler sonrası bireylerin ihtiyaçlarını belirleme ve öncelik türüne göre müdahale etmeye yardım sağlayacak bir uygulama geliştirilmektedir. Yapay zeka ile kullanıcılara kişisel güvenlik önlemleri ve yardım önceliği sunulacaktır.

Afet sonrası yardımları otomatik olarak öncelik sırasına göre optimize etmek.

Yöntem

Akıllı sıralama sistemi

AFAD veya Kandilli Rasathanesi API'leri incelenerek deprem büyüklüğü 5.0 ve üzerindeyse kullanıcıya uyarı gönderilecektir. Kullanıcıdan gelen cevaplara göre risk düzeyine göre yapay zeka tarafından sıralama yapılacak; bu sıralamalar AFAD ve Kızılay gibi birimlere otomatik aktarılacaktır.

Next.js web uygulaması · Flutter mobil uygulama.

Beklenen Sonuç

Can kaybını azaltmak

Deprem sonrası erken müdahalenin insan hayatını kurtarmada büyük öneme sahip olduğu bilinmektedir. Bu proje ile bireylerin ihtiyaçları öncelik sırasına göre belirlenerek giderilecek ve afetle mücadele eden kurumların iş yükü hafifleyecektir.

Kısa sürede edilen müdahaleler ile can kaybı azalacak.

Proje Detayları

Bilim ve teknolojinin
buluşma noktası

Projemiz, deprem büyüklüğü 5.0 ve üzerine çıktığında otomatik olarak devreye giren yapay zeka destekli bir afet yönetim sistemidir. Kandilli Rasathanesi ve AFAD'ın resmi veri akışları izlenerek kullanıcılara anlık uyarı gönderilir; durum soruları toplanır ve öncelik sıralaması AFAD ile Kızılay'a otomatik aktarılır.

Deprem tespiti ve anlık uyarı

Kandilli ve AFAD API'leri üzerinden M5.0+ tetikleme

Kullanıcıya durum soruları

Yaralanma, bina hasarı, kişi sayısı tespiti

Yapay zeka önceliklendirme

Risk düzeyine göre otomatik sıralama

AFAD ve Kızılay'a otomatik aktarım

Öncelik listesi anlık iletilir

Toplanma alanı yönlendirmesi

Konum bazlı en yakın güvenli alan

Web ve mobil platform

Next.js web uygulaması · Flutter mobil uygulama

Kurumsal Bilgi

Destekleyen Kurum

TÜBİTAK

Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu

TÜBİTAK programı kapsamında desteklenen ulusal Ar-Ge projesi

Veri Kaynağı

AFAD

Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı

Deprem verisi ve operasyonel entegrasyon

Veri Kaynağı

Kandilli Rasathanesi

Boğaziçi Üniversitesi bünyesinde

Türkiye'nin birincil sismoloji merkezi

Yardım Birimi

Kızılay

Türk Kızılay

Öncelik sıralaması otomatik olarak aktarılır

Web Platformu

Next.js

React tabanlı web uygulaması

Gerçek zamanlı deprem izleme ve koordinasyon paneli

Mobil Platform

Flutter

iOS ve Android

Deprem sonrası kullanıcı durum anketi ve yönlendirme

Süreç

Zaman çizelgesi

2025

Proje Başlangıcı

TÜBİTAK programı kapsamında proje kabul edildi. 4 kişilik kurucu ekip kuruldu. Gereksinim analizi ve sistem mimarisi tasarlandı. AFAD ile Kandilli Rasathanesi API entegrasyonları planlandı.

TÜBİTAK onayıEkip kurulumuMimari tasarım

2025

Geliştirme Aşaması

Next.js web uygulaması ve Flutter mobil uygulama geliştirilmeye başlandı. Kandilli ve AFAD API entegrasyonları tamamlandı. Yapay zeka önceliklendirme modeli oluşturuldu.

Next.js geliştirmeFlutter mobilYZ modeli

2025

Test & İyileştirme

Deprem senaryolarında sistem test edildi. Kullanıcı durum anketi akışı optimize edildi. AFAD ve Kızılay aktarım mekanizması doğrulandı. Toplanma alanı yönlendirme sistemi eklendi.

Senaryo testleriAnket optimizasyonuToplanma alanı

2026

Yayın & Geliştirme

Sistem canlıya alındı. Gerçek deprem olaylarında kullanıcı yanıtları toplandı. Yapay zeka modeli gerçek verilerle iyileştirildi. Sürekli geliştirme devam ediyor.

Canlı yayınGerçek veriModel iyileştirme

Ekibimiz

Projenin arkasındaki
isimler

KES

Öğrenci

Kadir Efe SERDAR

Proje Yürütücüsü & Yazılım Mimari

01 Ocak 2009

Deprem alanında araştırmalar yapan, yazılım alanında 6 yıllık deneyimiyle projenin bilimsel liderliğini üstlenmektedir.

ANS

Öğrenci

Ayşe Nur SARIKAN

Yazılım Mimarı

31 Mayıs 2008

Sistemin teknik altyapısını ve yazılım mimarisini tasarlayan, 3 yıllık deneyimli geliştirici.

YTG

Öğrenci

Yusuf Taha GÜLER

Sismoloji Uzmanı

15 Temmuz 2009

Deprem verilerinin analizi ve proje konseptinin geliştirilmesi süreçlerinde aktif rol alarak bilimsel araştırma süreçlerini yönetmektedir.

FA

Öğrenci

Fatih ACAR

Sistem Geliştirici

9 Haziran 2009

Afet yönetimi üzerine yaptığı literatür taramalarıyla projenin teorik altyapısını oluşturmakta ve çözüm fikirleri üretmektedir.

BS

Öğretmen

Büşra SÖZÜER

TÜBİTAK Projelerinden Sorumlu Öğretmen

30 Eylül 1995

Okul bünyesindeki TÜBİTAK projelerinin koordinasyonundan sorumlu olup, genç araştırmacıların inovatif fikirlerini projelendirme ve uygulama süreçlerine liderlik ve rehberlik etmektedir.

Sisteme Katılın

Afet anında
hazır olun

AFAD personeli ve yetkili kurumlar için ücretsiz erişim. Deprem anında anlık uyarı alın, yapay zeka destekli önceliklendirme ile koordineli hareket edin.

M5.0+

Uyarı Eşiği

7/24

Aktif İzleme

YZ

Önceliklendirme

Sisteme dahil olanlar

Anlık deprem uyarıları

Kandilli ve AFAD kaynaklı gerçek zamanlı bildirim

Yapay zeka önceliklendirme

Risk düzeyine göre otomatik sıralama ve aktarım

Merkezi koordinasyon paneli

Ekip takibi, çağrı yönetimi ve log altyapısı

Toplanma alanı yönlendirme

Konum bazlı harita üzerinden güvenli alan tespiti

TÜBİTAK destekli · Ücretsiz erişim