علماء يبتكرون طريقة جديدة للتنبؤ بالزلازل قبل أيام من وقوعها

أثارت محاولة جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالزلازل آمالاً كبيرة في إمكانية تقليل تأثير هذه الكوارث على الأرواح والاقتصاد. طوّر باحثون في جامعة تكساس في أوستن خوارزمية ذكاء اصطناعي حققت نجاحاً بنسبة 70% في التنبؤ بالزلازل قبل أسبوع من حدوثها خلال تجربة امتدت لسبعة أشهر في الصين.

تم تدريب الخوارزمية على اكتشاف أنماط معينة في البيانات الزلزالية الفورية وربطها بالزلازل السابقة. ونتج عن هذا التدريب توقعات أسبوعية نجحت في التنبؤ بـ 14 زلزالًا ضمن نطاق 200 ميل من موقعها المقدر وبقوة تقريبية، فيما أخطأت في زلزال واحد وقدمت ثمانية تحذيرات كاذبة. على الرغم من أن فعالية هذه الخوارزمية في مناطق أخرى لم تتأكد بعد، إلا أن هذه الجهود تمثل تقدماً مهماً في أبحاث التنبؤ بالزلازل باستخدام الذكاء الاصطناعي.

صرّح سيرغي فوميل، أستاذ في جامعة تكساس وعضو فريق البحث، بأن التنبؤ بالزلازل يمثل "الكأس المقدسة"، وأن النتائج المحققة تشير إلى إمكانية حل ما كان يُعتقد أنه مشكلة مستحيلة. وكانت هذه التجربة جزءاً من مسابقة دولية أُقيمت في الصين، حيث فاز الذكاء الاصطناعي المطور في جامعة تكساس بالمركز الأول من بين 600 تصميم آخر.

قاد المشاركة في المسابقة عالم الزلازل يانغكانغ تشين، الذي يعد المطور الرئيسي للذكاء الاصطناعي. ونُشرت نتائج هذه التجربة في مجلة Bulletin of the Seismological Society of America.

وأوضح ألكسندروس سافايديس، عالم أبحاث كبير يقود برنامج شبكة الزلازل في تكساس (TexNet)، أن الزلازل لا تعطي إشارات مسبقة واضحة، وهي مسألة تتعلق بالمللي ثانية، لذلك فإن النتيجة المحققة، حتى لو كانت بنسبة 70%، تعد إنجازاً كبيراً يمكن أن يقلل من الخسائر البشرية والمادية، ويحسّن من الاستعداد للزلازل في جميع أنحاء العالم.

وأشار الباحثون إلى أن الطريقة التي استخدموها نجحت بفضل نهج بسيط نسبياً من التعلم الآلي، حيث تم تدريب الذكاء الاصطناعي على مجموعة من الميزات الإحصائية المبنية على فهم الفريق لفيزياء الزلازل، وذلك باستخدام قاعدة بيانات من التسجيلات الزلزالية تمتد لخمسة أعوام.

بعد التدريب، قدم الذكاء الاصطناعي توقعاته من خلال تحليل الضجيج الأرضي والبحث عن علامات تشير إلى وقوع زلزال وشيك.

وعبّر سكوت تينكر، مدير مكتب الجيولوجيا الاقتصادية بجامعة تكساس، عن فخره بالفريق لحصوله على المركز الأول في المسابقة، مشيراً إلى أن التنبؤ بالزلازل يمثل تحدياً كبيراً يصعب تجاوزه.

يعتقد الباحثون أنه في المناطق التي تمتاز بشبكات رصد زلزالية قوية مثل كاليفورنيا وإيطاليا واليابان واليونان وتركيا وتكساس، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين دقة التنبؤات وحصر نطاقها إلى بضعة أميال.

إحدى الخطوات القادمة هي اختبار الخوارزمية في تكساس، حيث تشهد الولاية نشاطاً زلزالياً طفيفاً وبعض الزلازل المتوسطة. وتعد شبكة TexNet التي تتضمن 300 محطة زلزالية وأكثر من ست سنوات من السجلات المستمرة موقعاً مثالياً للتحقق من فعالية الطريقة.

في النهاية، يسعى الباحثون لدمج النظام مع النماذج القائمة على الفيزياء، مما قد يكون ضرورياً في المناطق ذات البيانات الضعيفة أو الأماكن التي شهدت آخر زلزال كبير قبل مئات السنين، مثل كاسكاديا.

وأكد تشين أن الهدف المستقبلي هو دمج الأساليب الفيزيائية مع تلك القائمة على البيانات، لتطوير نظام عالمي شبيه بـ ChatGPT يمكن استخدامه في أي مكان في العالم. ويعد هذا البحث خطوة مهمة نحو تحقيق هذا الهدف.

واختتم تينكر بقوله إن التقدم قد يكون بطيئاً، ولكن مثل هذه التطورات المجمعة هي التي تدفع العلم إلى الأمام.