الوقت- وفقًا لدراسة حديثة نُشرت في مجلة Coastal Engineering Journal، تُحسّن تقنيات الذكاء الاصطناعي دقة إنذارات تسونامي وسرعة إصدارها؛ مما يزيد فرص نجاة السكان والزوار في المناطق السياحية المعرضة للخطر.
ركزت الدراسة على بلدة توفينو (Tofino) الكندية، المعروفة بشواطئها المميزة وكونها وجهة سياحية شهيرة لهواة ركوب الأمواج. وخلال مواسم الذروة، تتضاعف أعداد الزوار عدة مرات، مما يُبرز الحاجة إلى نظام إنذار فعال. وقد اختبر الباحثون عدة إستراتيجيات للإنذار المبكر، ووجدوا أن استخدام خوارزميات التعلم الآلي قد يكون أكثر فاعلية من الطرق التقليدية المُعتَمدة حاليًا عند فرق الطوارئ.
تفاصيل الدراسة
تقع بلدة توفينو بالقرب من صدع كاسكاديا الانغماسي (Cascadia Subduction Zone)، حيث تندفع صفيحة خوان دي فوكا (Juan de Fuca) أسفل قارة أمريكا الشمالية. وتشير التقديرات إلى أن زلزالًا بقوة 9 درجات في هذه المنطقة قد يُولّد موجة تسونامي ضخمة بارتفاع يبلغ 20 مترًا تصل إلى الشاطئ خلال 20 دقيقة فقط.
وأظهرت تجارب الإخلاء أن الوصول إلى المناطق الآمنة في حال حدوث تسونامي يستغرق قرابة 17 دقيقة، حتى بالنسبة للأشخاص ذوي اللياقة البدنية العالية. والتأخير في إرسال الإنذار قد يتسبب بازدحام الطرقات المحدودة المؤدية إلى خارج البلدة، مما يترك الآلاف محاصرين على الشواطئ.
ونظرًا إلى غياب أرشيف محلي للزلازل وموجات تسونامي في كندا، اعتمدت الدراسة على المحاكاة الحاسوبية بدلًا من بيانات الأحداث الحقيقية. وقد اكتشف الباحثون أن أداء نماذج الإنذار يتغير بنحو كبير عندما تغيب أنماط معينة من الانكسارات الزلزالية عن بيانات التدريب، ولسد هذه الفجوة، اقترحت الدراسة استخدام نماذج “التوأم الرقمي” لإنتاج بيانات افتراضية تغطي جميع السيناريوهات.
قاد الدراسة البروفيسور Katsuichiro Goda، أستاذ علوم الأرض في جامعة ويسترن (Western University) ورئيس الأبحاث الكندية في تقييم مخاطر الكوارث المتعددة، واعتمد فريقه على خوارزمية حديثة تُعرف باسم (Random Forest) تعتمد على مجموعة من النماذج يحلل كل واحد منها جزءًا من البيانات، ويمنح توقعًا بناءً على مدخلات معينة مثل شدة الزلزال، أو موقعه، وغير ذلك، ثم تجمع الخوارزمية توقعات جميع النماذج وتتخذ القرار النهائي بشأن التوقيت الأمثل لإرسال التنبيه بناءً على توقعات الأغلبية.
وقد أظهرت الاختبارات أن هذا النموذج يتفوق على نماذج التقليدية بنسبة تصل إلى 15% من حيث دقة التنبؤات ونجاح عمليات الإخلاء.
خطوة نحو إنذارات أكثر دقة
توصي الدراسة باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بنحو أوسع في مجال الإنذارات المتعلقة بتسونامي، مع التركيز في توفير كميات كبيرة من البيانات لتحسين أدائها. كما اقترحت تأخير إطلاق الإنذار لبضع ثوانٍ فقط، لتتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من حساب تقديرات أكثر دقة لارتفاع الموجة، وهو أمر بالغ الأهمية؛ لأن إطلاق الإنذارات الخطأ بنحو متكرر قد يتسبب بتجاهل بعض السكان للتحذيرات الحقيقية مثل ما حدث في كارثة تسونامي في اليابان في عام 2011.
وفي خريف هذا العام، يعتزم الفريق البحثي اختبار نظام إنذار تجريبي مدعوم بالذكاء الاصطناعي خلال تدريب الإخلاء السنوي في توفينو، وإذا أثبت النموذج فعاليته، فقد يتم تطبيقه في وجهات سياحية أخرى حول العالم.
