تنبأ بالزلازل بدقة غير مسبوقة.. الذكاء الاصطناعي يفاجئ العلماء

أفادت وکالة آنا الإخباریة، فقد طور باحثون في جامعة تكساس في أوستن خوارزمية الذكاء الاصطناعي، التي تنبأت بشكل صحيح بنسبة 70 بالمئة من الزلازل قبل أسبوع من حدوثها، خلال تجربة استمرت سبعة أشهر في الصين.

وتم تدريب الذكاء الاصطناعي على اكتشاف المطبات الإحصائية في البيانات الزلزالية في الوقت الفعلي التي ربطها الباحثون بالزلازل السابقة. وكانت النتيجة عبارة عن توقعات أسبوعية تنبأ فيها الذكاء الاصطناعي بنجاح بـ 14 زلزالا في مجال حوالي 200 ميل من المكان الذي قدر حدوثها فيه، وبقوة محسوبة تقريبا، كما أنه أخطأ زلزالا واحدا، وأعطى ثمانية تحذيرات كاذبة.

لم يُعرف بعد ما إذا كان النهج ذاته سينجح في مواقع أخرى، لكن الجهد يمثل علامة فارقة في البحث في التنبؤ بالزلازل الذي يقوده الذكاء الاصطناعي. وقال سيرغي فوميل، أستاذ في مكتب الجيولوجيا الاقتصادية بجامعة تكساس وعضو فريق البحث: "إن التنبؤ بالزلازل هو الكأس المقدسة. لم نقترب بعد من تقديم تنبؤات لأي مكان في العالم، لكن ما حققناه يخبرنا أن ما اعتقدنا أنه مشكلة مستحيلة يمكن حلها من حيث المبدأ".

وكانت التجربة جزءا من مسابقة دولية أقيمت في الصين، حيث جاء الذكاء الاصطناعي الذي طورته جامعة تكساس في المرتبة الأولى من بين 600 تصميم آخر. وقد قاد مشاركة جامعة تكساس في المسابقة عالم الزلازل في المكتب والمطور الرئيسي للذكاء الاصطناعي، يانغكانغ تشين. وقد نُشرت النتائج من التجربة في مجلة Bulletin of the Seismological Society of America.

كما قال ألكسندروس سافايديس، وهو عالم أبحاث كبير يقود برنامج شبكة الزلازل في تكساس (TexNet) التابع للمكتب - شبكة الزلازل في الولاية: "لا ترى الزلازل قادمة. إنها مسألة مللي ثانية، والشيء الوحيد الذي يمكنك التحكم فيه هو مدى استعدادك. حتى مع 70 بالمئة، فهذه نتيجة ضخمة، ويمكن أن تساعد في تقليل الخسائر الاقتصادية والبشرية، ولديها القدرة على تحسين الاستعداد للزلازل بشكل كبير في جميع أنحاء العالم".

وقال الباحثون إن طريقتهم نجحت باتباع نهج التعلم الآلي البسيط نسبيا، حيث تم منح الذكاء الاصطناعي مجموعة من الميزات الإحصائية بناء على معرفة الفريق بفيزياء الزلازل، ثم طلب منه أن يدرب نفسه على قاعدة بيانات مدتها خمس سنوات من التسجيلات الزلزالية.

وبمجرد تدريبه، أعطى الذكاء الاصطناعي توقعاته من خلال الاستماع إلى علامات الزلازل القادمة بين هدير الخلفية في الأرض. وقال سكوت تينكر، مدير المكتب: "نحن فخورون جدا بهذا الفريق وحصوله على المركز الأول في هذه المسابقة المرموقة. بالطبع، ليس الموقع والحجم فقط هو المهم، بل التوقيت أيضا. التنبؤ بالزلزال مشكلة مستعصية، ولا يمكننا المبالغة في مدى صعوبتها".

ويثق الباحثون أنه في الأماكن التي تمتاز بشبكات تتبع الزلازل القوية، مثل كاليفورنيا وإيطاليا واليابان واليونان وتركيا وتكساس، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين معدل نجاحه وتضييق توقعاته إلى بضع عشرات من الأميال. وتتمثل إحدى الخطوات التالية في اختبار الذكاء الاصطناعي في تكساس، حيث تشهد الولاية معدلا مرتفعا من الزلازل الطفيفة وبعض الزلازل المتوسطة.

وتستضيف شبكة TexNet التابعة للمكتب 300 محطة زلزالية، وأكثر من ست سنوات من السجلات المستمرة، ما يجعلها موقعا مثاليا للتحقق من الطريقة. وفي نهاية المطاف، يريد الباحثون دمج النظام مع النماذج القائمة على الفيزياء، التي قد تكون مهمة، حيث تكون البيانات ضعيفة، أو في أماكن مثل كاسكاديا، حيث حدث آخر زلزال كبير قبل مئات السنين من تطوير أجهزة قياس الزلازل.

وقال تشين: "هدفنا المستقبلي هو الجمع بين الفيزياء والأساليب القائمة على البيانات، ليقدم لنا شيئا عاما، مثل chatGPT، يمكننا تطبيقه في أي مكان في العالم". ويعد البحث الجديد خطوة مهمة لتحقيق هذا الهدف. وذكر تينكر: "قد يكون هذا بعيدا، لكن العديد من التطورات مثل هذا التقدم، إذا ما أخذناها معا، هي ما يحرك العلم إلى الأمام".