(جيوفاني كالسيرانو) قام باحثون في جامعة هارفارد ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (ميت) بقيادة البروفسور ثيبولت بيرول بتطوير نظام الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه الكشف عن الزلازل بشكل أسرع من أي جهاز آخر موجود. ونشرت نتائج أبحاثهم في شهر فبراير شنومكس في مجلة العلوم التقدم.
هذا النظام ، الذي يطلق عليه ConvNetQuake (الشبكة العصبية التلافيفية لموقع اكتشاف الزلازل) قادر على اكتشاف الزلازل الكبيرة والمتوسطة والصغيرة بدقة تصل إلى 94,8٪. كما أنها قادرة على التنبؤ بموقع هذه الزلازل بدقة تبلغ 74,5٪.
الحل المقترح من قبل بيرول وزملاؤه هو استخدام الذكاء الاصطناعي لتضخيم حساسية من أجهزة قياس الزلازل وذلك للكشف عن عدد المرات الزلازل 17 أكبر من الطرق السابقة، وفي جزء من الوقت اللازم حتى الآن.
هذه الطريقة مشابهة لتلك المستخدمة في برامج الكشف عن الكلام للمساعدين الرقميين مثل سيري وكورتانا ، تشرح بيرول. هذا هو ، إنها مسألة تسليط الضوء على إشارة خفية في الضوضاء. بالنسبة للمساعدين الرقميين ، يعني ذلك التعرف على الأوامر الصوتية مع تجاهل صوت الخلفية المحيط. لأجهزة رصد الزلازل، وهو ما يعني بدلا من ذلك القضاء على الضوضاء الطبيعية الجيولوجية للأرض (ما يسمى "الضوضاء المحيطة الزلزالية") لتحديد موقع الزلازل حتى عندما تكون صغيرة جدا أو بعيد جدا.
تحقيقا لهذه الغاية، قام بيرول وزملاؤه بتدريب شبكة عصبية تلافيفية للتعرف على ضوضاء الخلفية باستخدام البيانات المأخوذة من مناطق دون تحركات تروبية. وقد فحص البرنامج هذه المدخلات وتعلم التعرف على تلك النماذج التي تسمح لها بتحديد الضوضاء الجيولوجية القياسية. وبهذه الطريقة، يمكن للشبكة العصبية أن تزيل ضوضاء الخلفية وتمييز الإشارات التي تخفي الزلازل الحقيقية.
هناك أيضا فرضية أن مثل هذا النظام يمكن أن يساعد في التنبؤ بالزلازل قبل حدوثها. وهذا يمكن أن يكون من الممكن من خلال توحيد النماذج التنبؤية: هذا هو، إذا كان من الممكن للتحقق من أن عددا من الزلازل الصغيرة في تتابع سريع يؤدي الى زلزال أكبر ويحتمل أن تكون ضارة، ثم هل يمكن إطلاق الإنذار المبكر في كل مرة يتم الكشف أخرى صغيرة، على غرار ، الزلازل في فترة زمنية قصيرة على حد سواء.
ومن الواضح أن فكرة استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ، وليس فقط الكشف عن والزلازل هي مثيرة للغاية، ولكنها ليست شيئا يوافق المجتمع كله الزلازل. ولكن بمساعدة بيرول وزملائه ، والشبكة العصبية التي ابتكروها ، يمكن أن يصبح هذا الاحتمال الهام ممكنا. ونحن الآن في نقطة حيث التقدم الهائل في الأجهزة، والتعلم التلقائي، وقوة أجهزة الكمبيوتر والقدرة على التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة يمكن أن تؤدي إلى التقدم الهائل والأساسية في علم الزلازل.