لقد ألحق الزلزال الذي ضرب تركيا وسوريا في فبراير/شباط 2023 وزلزال المغرب خسائر فادحة بالبشر، حيث تسبب في خسائر فادحة في الأرواح والممتلكات وبؤس لا يوصف.
في حين أن منع الكوارث الطبيعية أمر مختلف، فإن تقليل الخسائر في الأرواح والممتلكات والمعاناة الإنسانية هو أمر قد يكون لدينا بعض السيطرة عليه – مع الذكاء الاصطناعي (AI) أحدث حليف في هذه المهمة.
يمكن لخصائص التعلم العميق والشبكة العصبية للذكاء الاصطناعي دراسة البيانات التاريخية والحالية – كل شيء بدءًا من الحركات التكتونية وارتفاع منسوب المياه ودرجة حرارة الماء في المحيط – والمساعدة في التحذير من حدوث الكوارث الطبيعية مثل الفيضانات والزلازل والبراكين.
إنه ليس حلاً واحدًا يناسب الجميع، ولكنه أداة ضمن مجموعة الأدوات.
تسمح قدرات التعلم العميق والشبكة العصبية للذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات التاريخية والحالية للتنبؤ بحدوث الكوارث الطبيعية، مثل الزلازل والفيضانات والبراكين.
وقد طورت جوجل وهارفارد نظام ذكاء اصطناعي للتنبؤ بالزلازل من خلال تحليل قاعدة بيانات لأحداث “الهزات الارتدادية الرئيسية”، متفوقة على أنظمة التنبؤ الحالية.
يواجه اعتماد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالكوارث الطبيعية تحديات من صنع الإنسان، مع استيعاب بسيط في الوكالات المدعومة من الحكومة – ولكن من المرجح أن يتغير بمرور الوقت مع ازدياد ذكاء الذكاء الاصطناعي.
كيف يتنبأ الذكاء الاصطناعي بالكوارث الطبيعية؟
لنأخذ مثالاً على نظام الذكاء الاصطناعي الذي طورته شركتا جوجل وهارفارد للتنبؤ بالزلازل.
التحدي الرئيسي لمنع فقدان الأرواح هو تحديد موقع الزلزال. تتبع الهزات الارتدادية كل زلزال كبير ويمكن أن تستمر لفترة طويلة، مما يؤدي إلى انهيار المباني التي أضعفها الزلزال الأصلي وتسبب المزيد من الإصابات والوفيات.
في حين أن الخبراء البشريين يمكنهم التنبؤ بالحوادث والمواقع إلى حد ما، إلا أن هناك مجالًا لتحسين دقة وتوقيت التنبؤات، وهنا يمكن أن يأتي دور الذكاء الاصطناعي.
يقوم نظام الذكاء الاصطناعي الذي طورته شركتا جوجل وهارفارد بتحليل أكثر من 131 ألف حدث “هزة ارتدادية رئيسية” في قاعدة بيانات لفهم الأنماط وتحديدها.
اختبر العلماء الشبكة العصبية على قاعدة بيانات تضم 30 ألف زوج من الصدمات الرئيسية والهزات الارتدادية.
كان أداء الشبكة العصبية أفضل من الأنظمة الحالية للتنبؤ بالزلازل، والتي تركز على ما يعرف باسم ” Coulomb failure stress change ” .
على مقياس من 1، حيث يمثل 1 دقة بنسبة 100%، تم تصنيف تغير “Coulomb failure stress change” على 0.583 للقوة التنبؤية، بينما حصل نظام الذكاء الاصطناعي على 0.849.
يقول بريندون ميد، أستاذ علوم الأرض والكواكب في جامعة هارفارد:
“هناك ثلاثة أشياء تريد معرفتها عن الزلازل: متى ستحدث، وما حجمها، وأين ستكون.
قبل هذا العمل، كانت لدينا قوانين تجريبية تحدد موعد حدوثها وحجمها، والآن نعمل على المرحلة الثالثة، حيث يمكن أن تحدث.
مشاكل في اعتماد الذكاء الاصطناعي
باستخدام الأحداث اليومية، عادةً ما يقع التنبؤ بالطقس ضمن الوكالات المدعومة من الحكومة، ومع ذلك لم يدخل الذكاء الاصطناعي إلى الأرصاد الجوية إلى درجة كبيرة.
وفقًا لديل دوران ، أستاذ علوم الغلاف الجوي في جامعة واشنطن، “يبدو أن العمل الأكثر ابتكارًا في النمذجة نفسها يأتي من شركات خاصة في الوقت الحالي أكثر من خدمات الطقس الحكومية”. ربما تحتاج خدمات الطقس إلى إيلاء المزيد من الاهتمام لهذا الأمر. لقد استثمروا الكثير في النهج الحالي، وهو يعمل بشكل جيد جدًا، ولكنه يتطلب الكثير من العمليات الحسابية.»
ربما يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى استخدامه واختباره على نطاق أوسع، وربما يكون تنفيذه أقل تكلفة (مع الأخذ في الاعتبار أن التغيير من النظام الحالي له تكاليفه الخاصة) قبل أن يصبح مستخدمًا على نطاق أوسع كأداة تنبؤية.
تعد الموثوقية أيضًا عاملاً مهمًا في التعامل مع الذكاء الاصطناعي باعتباره أداة جادة، كما أنه لم يحقق حتى الآن “نجاحًا” واسع النطاق في التنبؤ بالكوارث الطبيعية.
وفي كلتا الحالتين، يمكن للأدوات الجديدة أن تنقذ الأرواح. على سبيل المثال، في ثمانينيات القرن العشرين، كان بوسع نماذج الطقس أن تتنبأ بالكوارث الطبيعية قبل حدوثها بثلاثة أيام – والآن زادت هذه النسبة إلى سبعة أيام.
يتم إحراز تقدم، ولكن حتى يتم تشغيل الأدوات، ليس لدينا أي دليل للمساعدة في تحديد الدور الذي يمكن أن يلعبه الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالكوارث الطبيعية.
ومع ذلك، فإن القطاع الخاص يلتقط الأدوات ويدفعها إلى الأمام، ومع مشاركة شركات مثل جوجل، فمن المرجح أن تتحرك هذه الصناعة بسرعة – مثل كل شيء آخر في الذكاء الاصطناعي.
هناك أهداف قليلة في الحياة أعظم أو أنبل من إنقاذ الأرواح، لذا فإن أي شيء يتحرك في هذا الاتجاه سيكون خطوة جيدة، وسنواصل الاستكشاف.
المصدر: techopedia