لقد كانت الزلازل منذ فترة طويلة مصدرا للرعب والدمار، وتخلف في أعقابها الكثير من الخسائر. ولكن ماذا لو تمكنا من توقع متى وأين سيضربون؟ توصلت دراسة بحثية جديدة إلى استخدام تنبؤ الذكاء الاصطناعي بالزلازل للكشف عن العلامات المبكرة للنشاط الزلزالي، مما قد يمنحنا أشهرًا من التحذير المتقدم قبل وقوع زلزال كبير.
ويركز البحث، الذي يقوده العالم تارسيلو جيرونا من جامعة ألاسكا فيربانكس، على تحديد النشاط التكتوني منخفض المستوى عبر مناطق واسعة، والذي يمكن أن يشير إلى زلزال كبير. ومن خلال تحليل مجموعات البيانات المستمدة من زلازل سابقة، طور الفريق خوارزمية لتعلم الآلة يمكنها اكتشاف النشاط الزلزالي غير الطبيعي، مما يزيد من احتمالية التنبؤ بحدوث زلزال كبير.
وللدراسة، التي نشرت في مجلة (Nature Communications)، آثار كبيرة على مجال علم الزلازل، حيث من المحتمل أن تنقذ الأرواح وتقلل من الخسائر الاقتصادية من خلال تقديم التحذيرات والتحضير في الوقت المناسب. ولكن بينما نتعمق في عالم التنبؤ بالزلازل، يتعين علينا أيضًا أن نواجه العواقب الأخلاقية المترتبة على مثل هذه التكنولوجيا. ما مدى دقة التوقعات لتجنب الإنذارات الكاذبة والحفاظ على ثقة الجمهور؟ وما هي عواقب التوقعات الخاطئة؟
محتويات المقال :
القوة المدمرة للزلازل
الزلازل في جوهرها هي نتيجة لحركة الصفائح التكتونية تحت سطح الأرض. تكون هذه الصفائح في حركة مستمرة، وفي بعض الأحيان تنزلق بسلاسة فوق بعضها البعض، ولكن في أحيان أخرى تتعثر وتؤدي إلى زيادة الضغط. عندما يصبح هذا الضغط كبيرًا جدًا، ستتحرك الصفيحة التكتونية فجأة، وتطلق طاقة على شكل موجات زلزالية تنتشر عبر الأرض، مما يتسبب في اهتزاز الأرض، بعنف أحيانًا.
هذه الظاهرة ليست فريدة من نوعها لكوكبنا. حيث تتعرض الكواكب والأقمار الأخرى في نظامنا الشمسي لزلازل بسبب عمليات مماثلة. ومع ذلك، فإن المزيج الفريد من حركة الصفائح التكتونية واللب السائل للأرض يجعل كوكبنا عرضة بشكل خاص للزلازل المدمرة.
على مر التاريخ، تسببت الزلازل في دمار واسع النطاق. كما أدت إلى تقدم كبير في العلوم والهندسة، حيث سعى البشر إلى فهم تأثيرها والتخفيف من حدته.
البحث عن التكنولوجيا التنبؤية
لقرون طويلة، كان البشر مفتونين بقوة الزلازل، ساعيين إلى فهم حدوثها والتنبؤ بها. لقد كان البحث عن التكنولوجيا التنبؤية رحلة طويلة وشاقة، وتميزت بإنجازات ونكسات. في القرن التاسع عشر، بدأ العلماء في تطوير أجهزة قياس الزلازل الأولى، والتي سمحت لهم بتسجيل ودراسة موجات الزلازل. كان هذا بمثابة بداية علم الزلازل الحديث، والذي تطور منذ ذلك الحين إلى مجال بحثي متطور.
في القرن العشرين، حقق العلماء تقدمًا كبيرًا في فهم الآليات التي تسبب الزلازل. واكتشفوا أن الزلازل تحدث عندما تتحرك الصفائح التكتونية في القشرة الأرضية بالقرب من بعضها البعض، مما يؤدي إلى إطلاق الطاقة المتراكمة. أدى هذا الفهم إلى تطوير أنظمة الإنذار المبكر، التي يمكنها الكشف عن العلامات المبكرة للزلزال وتوفير دقائق أو ثواني حرجة للإنذار قبل وقوع الزلزال. ومع ذلك، ظل التنبؤ بالزلازل بدقة وموثوقية هدفًا بعيد المنال. حيث كافح العلماء لتحديد الأنماط والإشارات الدقيقة التي تسبق وقوع الزلزال، وكانت الإنذارات الكاذبة متكررة.
كيف يمكن لتعلم الآلة التنبؤ بالزلازل؟
أحدث تعلم الآلة (machine learning)، وهو أحد فروع الذكاء الاصطناعي، ثورة في مجالات مختلفة، بما في ذلك أبحاث الزلازل. ومن خلال تحليل مجموعات البيانات الضخمة، يمكن لخوارزميات تعلم الآلة تحديد الأنماط الدقيقة التي قد تشير إلى وقوع زلزال وشيك. وفي حالة زلزال أنكوريج 2018 وريدجكريست 2019، استخدم الباحثون خوارزمية تعلم الآلة للكشف عن النشاط الزلزالي غير الطبيعي عبر مناطق واسعة، والذي سبق الزلازل الكبرى بعدة أشهر. وقد مكنهم هذا النهج من التنبؤ باحتمالية حدوث زلزال كبير بدقة متزايدة.
تم تدريب الخوارزمية على البيانات التاريخية، مما سمح لها بالتعرف على الأنماط التي قد تبدو غير مهمة للمحللين البشريين. ومن خلال غربلة كميات هائلة من البيانات، يمكن للخوارزمية تحديد الارتباطات بين الأحداث التي تبدو غير ذات صلة. هذه القدرة على التعرف على الأنماط المخفية تجعل تعلم الآلة أداة لا تقدر بثمن في التنبؤ بالزلازل.
وفي هذا السياق، يعمل تعلم الآلة بمثابة مجهر قوي، حيث يقوم بتكبير الإشارات الخافتة التي قد تشير إلى وقوع زلزال وشيك. ومن خلال الاستفادة من هذه التكنولوجيا، يمكن للعلماء إنقاذ عدد لا يحصى من الأرواح وتقليل الخسائر الاقتصادية من خلال توفير الإنذارات المبكرة التي تسمح بعمليات الإخلاء والتحضير في الوقت المناسب.
دراسة زلازل أنكوريج وريدجكريست
في كلتا الحالتين، أظهر التحليل أن ما يقرب من ثلاثة أشهر من الزلازل الإقليمية غير الطبيعية ذات القوة المنخفضة قد حدثت عبر ما يقرب من 15٪ إلى 25٪ من جنوب وسط ألاسكا وجنوب كاليفورنيا قبل كل زلزال. واتسمت هذه “الاضطرابات” بارتفاع وتيرة الزلازل الصغيرة (بقوة أقل من 1.5 درجة) في الأشهر التي سبقت الزلزال الكبير.
على سبيل المثال، سبق زلزال أنكوريج زيادة ملحوظة في الزلازل الصغيرة في المنطقة. وباستخدام خوارزمية تعلم الآلة، تمكن الباحثون من تحديد هذا النمط والتنبؤ باحتمالية حدوث زلزال كبير. أشار برنامجهم المعتمد على البيانات إلى أن احتمالية حدوث زلزال كبير في غضون 30 يومًا أو أقل زادت فجأة إلى حوالي 80% قبل حوالي ثلاثة أشهر من زلزال 30 نوفمبر. وقفز هذا الاحتمال إلى حوالي 85% قبل أيام قليلة من وقوع الزلزال.
وبالمثل، فقد سبق تسلسل زلزال ريدجكريست أيضًا نمط مماثل من الزلازل ذات القوة المنخفضة. وتمكنت خوارزمية الباحثين من اكتشاف هذا النمط والتنبؤ باحتمالية حدوث زلزال كبير، مع زيادة الاحتمال إلى حوالي 85% قبل حوالي 40 يومًا من بداية تسلسل الزلزال.
توضح دراسات الحالة هذه إمكانات التعلم الآلي في تحديد العلامات المبكرة للنشاط الزلزالي، مما يوفر رؤى قيمة للأيام والأسابيع التي سبقت الزلازل الكبرى.
التحديات وأخلاق تنبؤ الذكاء الاصطناعي بالزلازل
أولا وقبل كل شيء، تعد دقة وموثوقية التكنولوجيا التنبؤية من الاهتمامات القصوى. فالإنذارات الكاذبة من الممكن أن تؤدي إلى ذعر غير ضروري، واضطراب اقتصادي، وخسارة ثقة عامة الناس، في حين قد تؤدي التوقعات الخاطئة إلى عواقب كارثية. إن عدم اليقين المتأصل في التنبؤ بالزلازل يثير أسئلة أخلاقية وعملية كبيرة.
علاوة على ذلك، فإن تنفيذ تكنولوجيا التنبؤ بالزلازل سيتطلب دراسة متأنية لتأثيرها المجتمعي. من الذي ينبغي أن يتلقى الإنذارات المبكرة، وكيف ينبغي نشرها؟ كيف ستستجيب السلطات للتنبؤات، وما هي التدابير التي سيتم اتخاذها للتخفيف من الأضرار والخسائر في الأرواح؟
وعلى الرغم من هذه التحديات، لا يمكن المبالغة في تقدير الفوائد المحتملة للتنبؤ بالزلازل. إن إطلاق التحذيرات في الوقت المناسب يمكن أن ينقذ حياة عدد لا يحصى من الناس، ويقلل من الخسائر الاقتصادية، ويمكّن المدن من الاستعداد للزلازل والاستجابة لها بشكل أكثر فعالية. ومن خلال تسخير قوة التعلم الآلي والتقنيات الإحصائية المتقدمة، يمكننا كشف أسرار النشاط التكتوني للأرض وإنشاء عالم أكثر أمانًا ومرونة.
وبينما نمضي قدمًا، من الأهمية بمكان أن يعمل العلماء وصناع السياسات والجمهور معًا لمعالجة القضايا المعقدة المحيطة بالتنبؤ بالزلازل. ومن خلال القيام بذلك، يمكننا ضمان تسخير هذه التكنولوجيا الرائدة لتحقيق أقصى قدر من التأثير، مما يؤدي في نهاية المطاف إلى إنقاذ الأرواح والحد من التأثير المدمر للزلازل. إن مستقبل التنبؤ بالزلازل مشرق، ولكن الأمر متروك لنا للاستفادة من إمكاناته الكاملة.
المصادر
New AI Model Could Predict Major Earthquakes Months Before They Happen | sci tech daily
Abnormal low-magnitude seismicity preceding large-magnitude earthquakes | nature communications
Author: أخبار علمية
سعدنا بزيارتك، جميع مقالات الموقع هي ملك موقع الأكاديمية بوست ولا يحق لأي شخص أو جهة استخدامها دون الإشارة إليها كمصدر. تعمل إدارة الموقع على إدارة عملية كتابة المحتوى العلمي دون تدخل مباشر في أسلوب الكاتب، مما يحمل الكاتب المسؤولية عن مدى دقة وسلامة ما يكتب.
التعليقات :