الذكاء الاصطناعي يُسهم في اكتشاف الانهيارات الأرضية وتعزيز الاستجابة للكوارث

في 3 أبريل 2024، شهدت شرق تايوان زلزال بقوة 7.4 درجة، وهو الأقوى في البلاد منذ 25 عامًا. على الرغم من أن القواعد البنائية الصارمة ساعدت في حماية معظم المباني، إلا أن المناطق الجبلية والبعيدة تأثرت بشكل كبير بانهيارات أرضية، مما تسبب في دمار واسع النطاق. في أعقاب الكوارث التي تؤثر على مناطق واسعة وصعبة الوصول، يعتمد فرق الإنقاذ على الصور الفضائية لتحديد الأماكن المتضررة وتحديد أولويات المساعدات. لكن تحليل هذه الصور يدويًا يمكن أن يكون متعبًا وطويلًا، وفقًا لـ لورينزو نافا، الباحث الذي يعمل في قسم علوم الأرض وقسم الجغرافيا في جامعة كامبريدج. خلال زلزال تايوان، استخدم نافا الذكاء الاصطناعي (AI) لتحديد 7000 انهيار أرضي في غضون ثلاث ساعات فقط بعد تجميع الصور الفضائية، مما يثبت فعالية هذا الأسلوب في الاستجابة السريعة. بعد الحدث، كثف نافا تطوير منهجية الذكاء الاصطناعي الخاصة به، بالتعاون مع فريق دولي. يهدف الباحث إلى تحسين قدرات الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الانهيارات الأرضية باستخدام مجموعة من تقنيات الأقمار الصناعية، بما في ذلك الأقمار التي يمكنها رؤية الأرض من خلال الغيوم، وحتى في الليل. الانهيارات الأرضية، التي تُحفّزها الزلازل أو الأمطار الغزيرة، تتفاقم أحيانًا بسبب الأنشطة البشرية مثل إزالة الغابات وبناء المباني على التلال غير المستقرة. في بعض البيئات، يمكن أن تؤدي إلى كوارث إضافية مثل تدفق الحطام السريع أو الفيضانات الشديدة، مما يزيد من تأثيرها الدماري. يُعد عمل نافا جزءًا من مبادرة أكبر في جامعة كامبريدج تهدف إلى فهم كيف يمكن للانهيارات الأرضية ومخاطر أخرى أن تُحفّز سلاسل متعددة المخاطر. تُشرف على هذه المبادرة مجموعة "CoMHaz"، بقيادة البروفيسور ماكسيميليان فان ويك دي فريز، حيث تستخدم بيانات الأقمار الصناعية والمحاكاة الحاسوبية والعمل الميداني لتحديد مواقع الانهيارات وفهم أسبابها وتنبؤها. بالإضافة إلى ذلك، يتعاون نافا مع المجتمعات المحلية لرفع الوعي بالانهيارات الأرضية. في نيبال، عمل مع فريق علمي محلي والتحالف "CDRIN" لاختبار نظام إنذار مبكر في مدينة بوتالا، التي تقع تحت تل غير مستقر. يقوم نافا بتدريب الذكاء الاصطناعي لتحديد الانهيارات الأرضية من خلال نوعين من الصور الفضائية: الصور الضوئية للأرض، والصور الرادارية التي يمكنها اختراق الغيوم والتصوير في الليل. ومع ذلك، تُعد الصور الرادارية صعبة التفسير لأنها تعتمد على الألوان الرمادية لوصف خصائص السطح، وقد تظهر التضاريس بشكل م distort. لذلك، يرى نافا أن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل هذه الصور يُساعد في اكتشاف ميزات قد تمر دون ملاحظة. يسعى لتطوير نموذج ذكاء اصطناعي قادر على تحديد الانهيارات الأرضية بدقة، حتى في الظروف الجوية السيئة، عن طريق دمج قدرات الصور الرادارية مع دقة الصور الضوئية. أكد نافا أن هناك حاجة للعمل على تحسين دقة النموذج وشفافيته، لبناء ثقة في النتائج التي ينتجها. وشدد على أهمية جعل النماذج قابلة للتفسير من قبل صانعي القرار، لأنهم غالبًا لا يمتلكون خلفية تقنية في تطوير الخوارزميات. وقد بدأ نافا بالتعاون مع وكالة الفضاء الأوروبية (ESA)، ومنظمة الأرصاد الجوية العالمية (WMO)، ومؤسسة "AI for Good" التابعة لليونيون الدولي للاتصالات، وبرنامج "الاستعداد العالمي للتكيف مع الكوارث الطبيعية عبر حلول الذكاء الاصطناعي"، في تطوير نموذج أكثر شفافية، حيث ينظم فرق عمل لاستقطاب مساهمات من المطورين والمجتمعات التقنية لتحسين الأداء. يهدف المشروع أيضًا إلى إضافة ميزات توضح سبب قرارات النموذج، مثل خرائط توضح احتمالية وجود انهيارات أرضية في الصور، مما يساعد المستخدمين النهائيين على فهم النتائج بسهولة. في سيناريوهات الطوارئ، يُعد الثقة في نتائج الذكاء الاصطناعي أمرًا حيويًا، ويريد الفريق أن يضمن سرعة اتخاذ القرارات مع الثقة.