Maroc - ALITTIHAD.AE - الرئيسية - 13/Feb 08:36

عندما تتحدث الأرض.. هل يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالزلازل؟

في إنجاز علمي جديد، استطاع فريق من الباحثين في مختبر لوس ألاموس الوطني في الولايات المتحدة إعادة توظيف الذكاء الاصطناعي المستخدم في التعرف على الكلام لتحليل النشاط الزلزالي.         ذكاء اصطناعي للإنقاذ استخدم الفريق نموذج Wav2Vec-2.0 المطور من قبل ميتا، والذي صُمم في الأصل لفهم الصوت البشري، لفك رموز الإشارات الزلزالية الناتجة عن انهيار بركان كيلاويا في هاواي عام 2018.   تشير نتائج الدراسة، التي نُشرت في مجلة Nature Communications، إلى أن الفوالق الأرضية تصدر أنماطًا مميزة من الإشارات أثناء تحركها، وهي أنماط يمكن للذكاء الاصطناعي تتبعها في الوقت الفعلي. ورغم أن هذا لا يعني قدرة الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بالزلازل حاليًا، إلا أن البحث يمثل خطوة مهمة نحو فهم سلوك الفوالق قبل حدوث الانزلاقات الزلزالية.     تجربة كيلاويا 2018   وفقًا لكريستوفر جونسون، أحد الباحثين الرئيسيين في الدراسة، فإن الموجات الزلزالية تشبه إلى حد كبير الموجات الصوتية، وكلاهما يعتمد على تقنيات متشابهة في تحليل الإشارات.     استند البحث إلى بيانات انهيار كالديرا كيلاويا عام 2018، وهو الحدث الذي تسبب في سلسلة من الزلازل استمرت ثلاثة أشهر وأدى إلى تغييرات جذرية في التضاريس البركانية بالمنطقة.     لا تتسبب الزلازل الكبرى في اهتزاز الأرض فحسب، بل تمتد آثارها إلى الاقتصاد والمجتمعات.   خلال السنوات الخمس الماضية، تسببت الزلازل في اليابان وتركيا وكاليفورنيا في خسائر بمليارات الدولارات وتشريد ملايين الأشخاص.وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي، إذ حاول الباحثون بقيادة جونسون، وبالتعاون مع كون وانغ وبول جونسون، معرفة ما إذا كان بإمكان نماذج التعرف على الصوت فك شفرة اهتزازات الأرض تمامًا كما تفك شفرة الكلمات البشرية.       نتائج مبشرة أظهرت نتائج الدراسة أن الذكاء الاصطناعي قادر على ربط الإشارات الزلزالية بحركة الأرض في الوقت الفعلي، وكأن الفوالق "تتحدث" عبر أنماط مميزة يمكن تتبعها.   وتفوقت خوارزميات التعلم العميق، مثل Wav2Vec-2.0، على الأساليب التقليدية مثل Gradient-Boosted Trees، التي تعتمد على بناء أشجار قرارات متعددة وتحسين التوقعات تدريجيًا، لكنها تجد صعوبة في التعامل مع البيانات المتغيرة والمعقدة مثل الموجات الزلزالية المستمرة.في المقابل، أظهر الذكاء الاصطناعي القائم على التعلم العميق قدرة فائقة على التقاط الأنماط المخفية في هذه الإشارات.   لتدريب النموذج، استخدم الباحثون أسلوب التعلم الذاتي، حيث تم تدريب Wav2Vec-2.0 على موجات زلزالية مستمرة دون الحاجة إلى بيانات مصنفة يدويًا، ثم تم تحسين أدائه باستخدام بيانات حقيقية من انهيار كيلاويا. لعبت الحوسبة المتسارعة من NVIDIA دورًا أساسيًا في تحليل كميات هائلة من البيانات الزلزالية، مما مكّن الذكاء الاصطناعي من استخراج الأنماط ذات المغزى بكفاءة عالية.         اقرأ أيضاً.. العين نافذة الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن الخرف   عقبات وتحدياتورغم أن الذكاء الاصطناعي أظهر أداءً قويًا في تتبع تحركات الفوالق، إلا أنه لم يحقق نجاحًا مماثلًا في التنبؤ بحركة الأرض المستقبلية. عندما حاول الباحثون تدريب النموذج على توقع الانزلاقات الزلزالية قبل حدوثها، لم تكن النتائج حاسمة. يعتقد العلماء أن تحسين قدرات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال يتطلب توسيع قاعدة البيانات المستخدمة في التدريب لتشمل بيانات زلزالية أكثر تنوعًا، سواء من مصادر طبيعية أو من أنشطة بشرية.   ورغم أن هذه الأبحاث لا تعني أن الذكاء الاصطناعي قادر على التنبؤ بالزلازل بعد، فإنها تمثل تقدمًا مهمًا في تطوير أنظمة مراقبة زلزالية أكثر ذكاءً. لا يزال تطبيق هذه التقنيات على نطاق واسع في الفوالق الكبرى التي تمتد دوراتها الزمنية لسنوات عديدة يتطلب مزيدًا من التطوير وإضافة قيود فيزيائية إلى النماذج المستخدمة.     مستقبل آمن    لكن مع استمرار التقدم، قد يتمكن العلماء يومًا ما من تعليم الذكاء الاصطناعي "الإنصات" إلى الأرض بشكل أكثر دقة، وربما حتى توقع اهتزازاتها قبل وقوعها. إسلام العبادي(الاتحاد)