تُعد الزلازل من أكثر الكوارث الطبيعية تدميرًا، إذ يمكن أن تحدث فجأة وتتسبب في خسائر هائلة خلال ثوانٍ معدودة. على مدى عقود، حاول الباحثون تطوير تقنيات تنبؤ دقيقة، إلا أن النماذج التقليدية فشلت في تقديم إنذارات موثوقة.
في المقابل، أتاح الذكاء الاصطناعي أفقًا جديدًا في هذا المجال. من خلال معالجة كميات هائلة من البيانات الزلزالية، يستطيع هذا الذكاء اكتشاف أنماط معقدة لا يمكن للبشر ملاحظتها بسهولة. وهذا ما يعزز إمكانات التنبؤ الدقيق، ويمنح السلطات وقتًا ثمينًا لاتخاذ إجراءات استباقية.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في التنبؤ الزلزالي؟
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك القائمة على التعلم العميق، على تحليل بيانات الزلازل التاريخية والحية. يستخدم الباحثون هذه النماذج لاكتشاف التغيرات الطفيفة في النشاط الزلزالي والتي قد تشير إلى قرب وقوع زلزال.
على سبيل المثال، تستطيع الخوارزميات رصد الترددات غير المعتادة أو أنماط الاهتزازات التي تتكرر قبل الزلازل القوية. بمجرد أن تتعلم النموذج هذه الأنماط، يبدأ في إطلاق تنبيهات عند رصد إشارات مشابهة، مما يوفر وقتًا ثمينًا للتصرف.
علاوة على ذلك، يستخدم بعض الباحثين بيانات الأقمار الصناعية وقياسات الضغط الأرضي لتعزيز دقة هذه النماذج.
تجارب ناجحة حول العالم
في اليابان، استخدمت هيئة الأرصاد الجوية نظامًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة التحذير المبكر. وقد ساعد هذا النظام في تقليل عدد الإنذارات الكاذبة وتحسين سرعة الاستجابة.
في كاليفورنيا، طوّرت جامعة ستانفورد بالتعاون مع وكالة المسح الجيولوجي الأمريكية نموذجًا يستند إلى الشبكات العصبية. هذا النموذج تمكن من التمييز بين الزلازل الطبيعية والاهتزازات الناتجة عن النشاط البشري، مثل التفجيرات أو حركة القطارات.
كذلك، بدأت بعض الدول الناشئة بتجريب أنظمة تعتمد على تعلم الآلة، خاصة في المناطق التي تفتقر إلى بنية تحتية جيولوجية متقدمة. وقد أظهرت هذه المبادرات نتائج واعدة في رصد الهزات الأرضية الخفيفة.
التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي في هذا المجال
رغم النجاحات، يواجه الذكاء الاصطناعي عدة تحديات عند استخدامه في التنبؤ بالزلازل. أولًا، لا تتوفر بيانات كافية من جميع المناطق الزلزالية، خاصة في الدول النامية. ثانيًا، يصعب التنبؤ بالزلازل الكبيرة لأن سلوكها لا يتبع دائمًا أنماطًا قابلة للتكرار.
بالإضافة إلى ذلك، تعتمد دقة النماذج على جودة البيانات المستخدمة في التدريب. أي انحراف أو نقص في البيانات يؤدي إلى نتائج غير موثوقة. لذلك، تحتاج المؤسسات إلى الاستثمار في البنية التحتية لجمع البيانات الجيولوجية وتحليلها بشكل منهجي.
التكامل بين الذكاء الاصطناعي والتقنيات الأخرى
لتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي، ينبغي دمجه مع تقنيات داعمة مثل:
- بيانات الأقمار الصناعية لرصد تحركات القشرة الأرضية
- أجهزة الرادار الأرضي لتحديد التغيرات السطحية بدقة
- نظم تحديد المواقع الجغرافية (GPS) لمراقبة التصدعات الدقيقة
من خلال هذا التكامل، يمكن بناء نظام إنذار مبكر متكامل يدمج الملاحظات الأرضية مع التحليلات الرقمية، مما يرفع مستوى الدقة ويقلل من احتمالات الخطأ.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينقذ الأرواح؟
بلا شك، إن التنبؤ المبكر يُحدث فرقًا كبيرًا. إذا تمكن النظام من إطلاق إنذار حتى قبل الزلزال بدقيقة واحدة، يستطيع ذلك إنقاذ مئات الأرواح. يُمكن للمدارس والمستشفيات والمطارات البدء في إجراءات الطوارئ فورًا، وتقليل خطر الانهيارات والحرائق.
كما أظهرت دراسات من تشيلي والمكسيك أن ثوانٍ قليلة من الإنذار ساهمت في تقليل الإصابات والوفيات. ومع تطور الذكاء الاصطناعي، من الممكن أن تمتد هذه الفترة التحذيرية، وتصبح أكثر دقة في تحديد الموقع والشدة.
نحو مستقبل رقمي أكثر أمانًا
يتوقع الخبراء أن تلعب تقنيات الذكاء الاصطناعي دورًا متزايدًا في رصد الكوارث الطبيعية، وليس الزلازل فقط. ومع تحسين جمع البيانات وتدريب النماذج بشكل مستمر، قد نصل خلال السنوات القادمة إلى مرحلة يمكن فيها توقع الزلازل الكبيرة بدقة معقولة.
لكن ذلك يتطلب تعاونًا دوليًا واستثمارات كبيرة في البحث العلمي. كما يحتاج إلى تعزيز البنية التحتية الرقمية وربط شبكات الرصد الجيولوجي ببعضها البعض على المستوى العالمي.
يقدّم الذكاء الاصطناعي فرصة واعدة لتقليل الخسائر الناتجة عن الزلازل، من خلال التنبؤ المبكر والتحليل الدقيق للبيانات الجيولوجية. ورغم التحديات، أثبتت التجارب أن هذه التقنية تُحدث فرقًا فعليًا في سرعة الاستجابة وقدرة المجتمعات على التصرف.
إذا واصل الباحثون تحسين النماذج، واستثمرت الحكومات في تطبيقها على نطاق واسع، يمكن أن تتحول هذه التقنيات من أدوات بحثية إلى أنظمة إنقاذ متكاملة. وفي هذا السياق، قد لا نستطيع إيقاف الزلزال، لكن يمكننا أن نُنقذ من خلاله حياة.
