الذكاء الاصطناعي يتنبأ بمواقع الاهتزازات الارتدادية المصاحبة للزلازل

يمكن أن تسبب الهزات الارتدادية دماراً شديداً، وذلك عقب حدوث الهزة الأولى للزلزال.

فهذه الهزات اللاحقة يمكن أن تستمر لأسابيع، وأحياناً شهور. وبينما قام العلماء بتطوير نماذج لمحاولة تحديد حجم الهزات الارتدادية ووقت حدوثها، فإن معرفة مكان وقوعها يظل الأمر الأكثر صعوبة.

وقد نشرت مجلة نيتشر (Nature) العلمية دراسة أعدها فريق من الباحثين من جوجل وهارفارد، بالاستعانة بأسلوب التعلم العميق (deep learning) للآلات بهدف المساعدة في التنبؤ بمكان وقوع تلك الهزات.

فقد قام الباحثون بتدريب إحدى الشبكات العصبية (neural network) على أكثر من 131,000 زوج من الهزات الارتدادية، ومن ثم قاموا باختيار 30,000 زوج متنوع منها لإجراء اختبار.

وقد جدوا في الاختبار أن نظام الذكاء الاصطناعي كان أكثر دقة في تحديد مواقع الهزات الارتدادية من أحد النماذج التي تستخدم على نطاق واسع للتنبأ بها، والذي يطلق عليه نظام “ثبات معدل الضغط كولوم” (Coulomb failure stress change).

كما توصلت الشبكة العصبية إلى مقياس فعال للتنبؤ بالهزات لم يكن شائعاً في علم الزلازل، لكنه يستعمل في علوم استخراج المعادن ودراستها.

وقال بريندان ميد (Brendan Meade)، أستاذ في علوم الأرض والكواكب بجامعة هارفارد، في تصريحات لموقع ساينس دايلي (Sciencedaily) الأمريكي “هناك ثلاثة أمور أساسية نحتاج معرفتها بشأن الزلازل – وقت حدوثها، ومدى تأثيرها، ومكان وقوعها”.

وأضاف: “قبل إعداد هذه الدراسة، كانت لدينا قوانين عملية لتحديد وقت حدوث الزلازل وحجمها، ونعمل حالياً على معرفة الأمر الثالث، الأ وهو أين يمكن أن تقع”.

وقبل بضع سنوات، توصل ميد إلى فكرة استخدام شبكات عصبية قائمة على أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحديد الهزات الارتدادية. وتتمثل خطوة ميد التالية في محاولة توقع حجم الزلازل بمساعدة أنظمة الذكاء الاصطناعي.

وفي تصريحات لموقع ساينس دايلي، قالت فوبي ديفريس (Phoebe DeVries)، والتي شاركت في إعداد الدراسة: “إنني متحمسة جداً بشأن احتمالية ألمضي قدماً باستخدام أسلوب التعلم الآلي (machine learning) للقضاء على مثل هذا النوع من الأزمات – إنها مشكلة خطيرة للغاية ويجب أن نستمر في تعقبها”.

وأضافت: “يعتبر التنبؤ بالهزات الارتدادية، خصوصاً، إحدى التحديات التي تتناسب تماماً مع أسلوب التعلم الآلي نظراً لوجود العديد من الظواهر الفيزيائية التي يمكن أن تؤثر على مسار تلك الهزات، والتعلم الآلي قادر على تحديد تلك التأثيرات بشكل ممتاز. وأعتقد أننا قد اكتشفنا بالفعل جزءاً ضئيلاً مما يمكن القيام به باستخدام نظام التنبؤ بالهزات الارتدادية … وهذا أمرٌ مثيرٌ للغاية”.

وبالرغم من أن هذا النظام غير دقيق حتى الآن، وبالتالي لا يزال الطريق طويلاً قبل أن يتم استخدامه رسمياً، لكن من المؤكد أنها بداية واعدة.

المصدر 1، المصدر 2، المصدر 3