خوارزمية الذكاء الاصطناعي تبشر بالتنبؤ بالزلازل

ظل التنبؤ بالزلازل تحدياً شاقاً على مر السنين، مع عواقب كارثية على المجتمعات التي تُفاجأ به. ومع ذلك، حقق باحثون في جامعة تكساس في أوستن تقدماً كبيراً في التنبؤ بالزلازل باستخدام خوارزمية للذكاء الاصطناعي (AI). خلال تجربة استمرت سبعة أشهر في الصين، تنبأت الخوارزمية بدقة بنسبة 70% من الزلازل قبل وقوعها بأسبوع. يمثل هذا الإنجاز اختراقاً في التنبؤ بالزلازل المدعوم بالذكاء الاصطناعي، مما قد يحدث ثورة في الاستعداد العالمي للزلازل.

نجاح الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالزلازل

في تنبؤاته الأسبوعية، تنبأت الخوارزمية التي طورها باحثو جامعة تكساس بشكل صحيح بـ 14 زلزالاً ضمن نطاق يبلغ قطره 200 ميل من مواقعهم المقدرة، متطابقة بشكل وثيق مع مقاديرها المتوقعة. بينما فاتت الخوارزمية زلزالاً واحداً، أصدرت ثمانية تحذيرات كاذبة. يحمل نظام التنبؤ هذا المدعوم بالذكاء الاصطناعي وعداً هائلاً في التخفيف من التأثير المدمر للزلازل، والتي يصعب التنبؤ بها بشكل معروف.

تعلم الآلة يقود التنبؤ بالزلازل

تستفيد الخوارزمية المبتكرة من تعلم الآلة، وهي عملية يتعلم فيها برنامج الحاسوب بشكل مستقل من البيانات المقدمة له. في هذه الحالة، تم تزويد الذكاء الاصطناعي بخصائص إحصائية مستمدة من فهم فريق البحث لفيزياء الزلازل. بعد ذلك، تدرب ذاتياً باستخدام قاعدة بيانات مكونة من خمس سنوات من التسجيلات الزلزالية. يوفر هذا المزيج من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة نهجاً جديداً للتنبؤ بالزلازل.

السعي نحو التنبؤ العالمي بالزلازل

بينما يمثل نجاح الخوارزمية خطوة كبيرة إلى الأمام، فقد تم اختبارها فقط في الصين. يهدف الباحثون الآن إلى توسيع نطاق تطبيقها من خلال استخدام بيانات من برنامج شبكة تكساس الزلزالية (TexNet)، وهو نظام يتكون من 300 محطة مراقبة في تكساس. هدفهم النهائي هو دمج نظامهم مع نماذج فيزيائية غير محددة إقليماً، مما يجعل التنبؤ بالزلازل قابلاً للتطبيق في المناطق ذات البيانات الزلزالية المحدودة.

خبراء يشاركون آراءهم حول الاستعداد للزلازل

علق سيرغي فوميل، عضو فريق البحث وأستاذ في مكتب الجيولوجيا الاقتصادية بالجامعة، على أهمية التنبؤ بالزلازل، قائلاً: "إن التنبؤ بالزلازل هو الكأس المقدسة." أقر فوميل بأنه بينما لا تزال التنبؤات العالمية غير ممكنة، فإن إنجازاتهم تشير إلى أن المشكلة التي تبدو مستحيلة قابلة للحل نظرياً.

شدد ألكسندروس ساففايدس، الذي يقود مشروع TexNet، على أهمية أنظمة الإنذار المبكر. "أنت لا ترى الزلازل قادمة"، كما لاحظ، مسلطاً الضوء على أن كل لحظة تحسب في الاستعداد. ومع معدل تنبؤ بنسبة 70%، يعتقد ساففايدس أن هذه التكنولوجيا يمكن أن تقلل بشكل كبير من الخسائر الاقتصادية والبشرية، مما قد يعزز الاستعداد للزلازل على مستوى العالم.

دمج الأساليب الفيزيائية والبيانات

يطمح الباحثون إلى دمج النهج الفيزيائية والبيانات لإنشاء نظام عام للتنبؤ بالزلازل يمكن تطبيقه عالمياً. يهدف هذا النهج المتكامل إلى الجمع بين نقاط قوة الذكاء الاصطناعي والنماذج القائمة على الفيزياء، مشابهاً في ذلك مرونة أنظمة مثل ChatGPT، والتي يمكن تكييفها للاستخدام في مناطق وسيناريوهات متنوعة.

في عام 2022، أطلقت إسرائيل نظام الإنذار المبكر الخاص بها للزلازل، المعروف باسم TRUAA. ومع ذلك، يمكن لنظام TRUAA تنبيه السكان فقط بمجرد بدء الزلزال، مما يوفر وقتاً محدوداً للتحذير. تواجه إسرائيل مخاطر زلزالية كبيرة، حيث تقع عند تقارب الصفائح التكتونية الأفريقية والعربية، مما يجعلها عرضة للنشاط الزلزالي.

أوضح البروفيسور زوهار غفيتزمان، مدير المسح الجيولوجي الإسرائيلي، أن نظامهم يمكن أن يوفر ثوانٍ حيوية للإنذار في حالة حدوث زلزال ينشأ في منطقة أريحا/البحر الميت. وعلى الرغم من أن نظام الإنذار المبكر هذا يوفر بعض الحماية، حذر الخبراء منذ فترة طويلة من أن إسرائيل متأخرة عن حدوث زلزال كبير، مؤكدين أن الأمر ليس مسألة ما إذا كان سيحدث أم لا، بل متى سيحدث.

يمثل نظام التنبؤ بالزلازل المدعوم بالذكاء الاصطناعي التابع لجامعة تكساس خطوة كبيرة إلى الأمام في معالجة التحدي طويل الأمد المتمثل في التنبؤ بالأحداث الزلزالية. وعلى الرغم من أنه يتم اختباره حاليًا في الصين، فإن تطبيقاته المحتملة ودمجه مع النماذج القائمة على الفيزياء يحملان وعودًا كبيرة للاستعداد العالمي للزلازل. في عالم تشكل فيه الزلازل تهديدًا مستمرًا للمجتمعات، يمكن أن يلعب الجمع بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة دورًا محوريًا في إنقاذ الأرواح وتقليل الأضرار.