الزلازل كانت واحدة من أكثر الكوارث الطبيعية تدميراً على مر تاريخ البشرية. هذه الأحداث التي تحدث فجأة يمكن أن تدمر المدن في ثوانٍ وتؤثر على حياة آلاف الأشخاص. غالباً ما تكون أنظمة التحذير المبكر التقليدية وأعمال الإنقاذ غير كافية أو تواجه صعوبة في سباق مع الزمن. ومع ذلك، فإن التطورات في تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) في السنوات الأخيرة قد أضاءت بصيصاً من الأمل في مكافحة الزلازل. في هذا المقال، سنتناول كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي قبل الزلزال وأثناءه وبعده وما يترتب على ذلك في المستقبل.
توقع الزلازل وأنظمة التحذير المبكر
لا يزال من المستحيل التنبؤ بوقت الزلزال بدقة اليوم. ومع ذلك، يُساعد الذكاء الاصطناعي في اتخاذ خطوات واعدة في هذا المجال. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل إشارات مثل حركات الأرض، وأنشطة خطوط الصدع، والاهتزازات الصغيرة من خلال العمل على مجموعات بيانات كبيرة.
على سبيل المثال، طورت مجموعة بحثية من جامعة ستانفورد نموذج ذكاء اصطناعي قادر على اكتشاف الاهتزازات الأولية التي تحدث قبل الزلزال باستخدام بيانات الموجات السيسمية. استخدم هذا النموذج خوارزميات التعلم العميق الناجحة في تحليلات السلاسل الزمنية مثل LSTM (ذاكرة طويلة وقصيرة الأمد) لتحليل الآلاف من بيانات الزلازل السابقة. في اليابان، قادت أنظمة التحذير المبكر المدعومة بالذكاء الاصطناعي، حتى وإن كانت لفترة قصيرة، إلى إرسال تحذيرات للناس مما أدى إلى إيقاف القطارات وتوقف الإنتاج في المصانع تلقائياً. على الرغم من قياسها بالثواني، فإن هذا يُعد له أهمية حاسمة في تقليل الخسائر في الأرواح.
تقدير الأضرار وتقييم المخاطر
واحدة من أكثر الاحتياجات أهمية بعد الزلزال هي سرعة تحديد مدى الأضرار. تعتمد الطرق التقليدية على الفحوصات المادية لفرق العمل الميدانية وتستغرق وقتاً. في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقوم بتحديد الأضرار من خلال تحليل الصور الفضائية وبيانات الطائرات بدون طيار.
في مشروع مشترك بين جوجل وجامعة هارفارد، تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي العمل على الصور الفضائية لتحديد حالات انهيار المباني بشكل تلقائي. تُستخدم عادةً الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) في مثل هذه النماذج. يتم التعرف على الأدلة البصرية مثل المباني المدمرة، والشقوق، والانهيارات من قبل الخوارزميات ويمكن الإبلاغ عنها خلال ثوانٍ.
علاوة على ذلك، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإجراء تحليلات المخاطر للمدن قبل الزلزال. يتم إدخال معايير مثل عمر المخزون الإنشائي، وجودة البناء، ونوع التربة، والمسافة من خط الصدع في نماذج التعلم الآلي لإنتاج توقعات محتملة للأضرار. بفضل هذه التحليلات، يمكن للبلديات تخطيط مشاريع التحول الحضري بشكل أكثر دقة.
عمليات البحث والإنقاذ
تُعَدّ عملية إنقاذ الأشخاص الذين بقوا تحت الأنقاض بعد الزلازل عملية حرجة تتسابق مع الزمن. تلعب الروبوتات والطائرات بدون طيار المدعومة بالذكاء الاصطناعي أدواراً هامة في جهود البحث والإنقاذ. على سبيل المثال، يمكن للطائرات بدون طيار المجهزة بكاميرات حرارية تحديد العلامات الحيوية تحت الأنقاض. وهذه الطائرات، بفضل الذكاء الاصطناعي، تقوم برسم خرائط للمناطق ذات الأولوية لتوجيه فرق الإنقاذ.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن لأنظمة تحليل الصوت المدعومة بالذكاء الاصطناعي متابعة نداءات المساعدة الواردة من تحت الأنقاض وتوجيه فرق الإنقاذ. تكتشف أنظمة التعرف على الصوت المطورة بتقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الفروق بين أصوات البشر والضوضاء، ويمكن أن تتوقع الموقع.
إدارة الكوارث والدعم اللوجستي
في الكوارث الكبرى مثل الزلازل، يكون توزيع المواد الغذائية بسرعة وفعالية أمراً ذا أهمية حاسمة. يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضاً لتحسين التخطيط اللوجستي في مناطق الكوارث. تستطيع الخوارزميات المتطورة تحسين طرق الإغاثة مع أخذ حالة الطرق والظروف الجوية والاحتياجات ذات الأولوية في الاعتبار.
في زلازل عام 2023 التي كانت مركزها كهرمان مرعش، تم تنسيق الدعم اللوجستي بفضل الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي التي تم تطويرها من قبل بعض الشركات الناشئة والمؤسسات الأكاديمية في تركيا، وذلك باستخدام تقنيات تحديد المواقع GPS وخوارزميات الخرائط غير المتصلة. ساعدت هذه الأنظمة فرق الإغاثة في الوصول إلى المناطق بشكل أسرع من خلال اقتراح طرق بديلة للمناطق التي يصعب الوصول إليها.
محاكاة الزلزال المدعومة بالذكاء الاصطناعي
حالياً، تقوم العديد من الجامعات ومراكز البحث بتطوير محاكاة زلازل مدعومة بالذكاء الاصطناعي. تعمل هذه المحاكاة اعتماداً على بيانات واقعية وتقوم بنمذجة السيناريوهات المحتملة لتقديم معلومات حيوية لمخططي المدن والشركات الهندسية ومديري الكوارث.
على سبيل المثال، يمكن الحصول على معلومات حول نوع التربة التي قد تسبب مزيداً من الدمار بسبب هزة سيسمية، أو المناطق التي قد تتأثر بالزلزال، بشكل أكثر واقعية بفضل هذه المحاكاة. تتطور هذه النماذج المدعومة بالتعلم العميق باستمرار لتصبح أنظمة دعم قرار في إدارة الكوارث.
التحديات والأسئلة الأخلاقية
على الرغم من الفرص التي تقدمها تقنيات الذكاء الاصطناعي في مكافحة الزلازل، إلا أنها تأتي مع تحدياتها الخاصة. تعتبر دقة البيانات، وتحامل النماذج، والمخاوف الأخلاقية، وموثوقية عمل الأنظمة مسائل ذات أهمية. على سبيل المثال، قد تؤدي توقعات خاطئة لنظام ما إلى توجيه موارد الإغاثة بشكل غير صحيح.
بالإضافة إلى ذلك، هناك قضايا يجب التفكير فيها مثل كيفية دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في آليات اتخاذ القرار في حالات الكوارث، ومدى الحفاظ على الرقابة البشرية. تتطلب خصوصية البيانات، ولا سيما في تحليل صور الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار، دقة كبيرة.
النتيجة: مستقبل واعد مع الذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن الزلازل هي حقائق لا مفر منها في الطبيعة، إلا أن تقنيات الذكاء الاصطناعي تجعل من الممكن تقليل تأثيرها وتقليل الخسائر البشرية والمادية إلى حد بعيد. لقد بدأت التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تدخل حياتنا في مجموعة واسعة تتراوح بين توقع الزلازل إلى عمليات الإنقاذ، ومن تحليلات المخاطر إلى إدارة الكوارث.
في الأعوام القادمة، يمكن تعزيز مقاومة المجتمع ضد الزلازل من خلال تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أقوى وأكثر سرعة وذكاء. بالرغم من أن التكنولوجيا وحدها لا تصنع المعجزات، إلا أنها تحمل إمكانية إنقاذ آلاف الأرواح عندما تُستخدم بشكل صحيح. إذا كنا سنستمر في العيش مع الزلازل، فلماذا لا نفعل ذلك بذكاء أكبر؟
للاستفادة القصوى من إمكانيات الذكاء الاصطناعي، من الأهمية بمكان العمل مع بنى تحتية قوية. PlusClouds جاهزة لتكون في مركز هذا التحول.
