محققان دانشگاه تگزاس یک برنامه هوش مصنوعی پیشرفته توسعه دادهاند که به دقت تعداد قابل توجهی از زلزلهها را در یک آزمایش در چین پیشبینی میکند، که بهبود چشمگیری در آمادگی برای فاجعه را ارائه میدهد.
سیستم هوش مصنوعی آموزش دیده است تا دادههای لرزهای را با دقت قابل توجهی تجزیه و تحلیل کند، که کارایی خود را با برتری در یک رقابت بینالمللی ثابت کرده است.
به گفته خالقان این برنامه از دانشگاه اوستین، این الگوریتم در طی یک آزمایش هفتماهه در چین تقریباً 70٪ از زلزلهها را به درستی یک هفته قبل پیشبینی کرده است.
هوش مصنوعی به یک روند استثنایی برای تشخیص نامنطقی بودنهای آماری در دادههای لرزهای به صورت زمان واقعی طراحی شده است. در طی آزمایش، پیشبینیهای هفتگی ارائه میشد، با پیشبینی موفقیتآمیز 14 زلزله در شعاع 500 کیلومتری از مکانهای پیشبینی شده، در کنار تخمینهای تقریباً دقیق برای شدت. یک زلزله را اضاعه کرده است اما هشدارهای نادرستی صادر کرده است.
هرچند هنوز ایجادی مشخص نیست که آیا همان روش برای مناطق دیگر مؤثر خواهد بود یا خیر، اما این تلاش مرحلهای اساسی را در پژوهشهای پیشبینی زلزله نشان میدهد. سرگئی فومل، استاد در دفتر ژئولوژی اقتصادی و عضوی از تیم پژوهشی، اظهار داشت: “پیشبینی زلزله صندوق موجودی است. هنوز دور از دسترسی هستیم تا بتوانیم برای هر نقطهای روی زمین پیشبینی کنیم، اما چیزی که بدست آوردهایم برای ما نشان میدهد که چالشی که یکبار فکر میکردیم بر سرنوشتناپذیر است، بنیاداً قابل حل است.”
پیشرفتها و چالشهای پیشبینی زلزله با استفاده از هوش مصنوعی
محققان دانشگاه تگزاس با برنامه هوش مصنوعی پیشرفته خود توانستند در آزمایشهای انجام شده در چین موفقیتآمیزی در پیشبینی زلزلهها را ارائه دهند. هرچنین این توسعه نوآورانه وعدههایی در ارتقای آمادگی برای فاجعه دارد، اما سوالات و چالشهای مهمی مرتبط با انقلاب پیشبینی زلزله با استفاده از هوش مصنوعی وجود دارد.
سوالات کلیدی:
1. آیا موفقیت سیستم هوش مصنوعی در چین میتواند در نواحی دیگری از جهان با مستعد زلزله تکرار شود؟
2. گوارانتی و سازمانها چطور تکنولوژی هوشی را در سیستمهای موجود نظارت زلزله گنجانده و ادغام خواهند کرد؟
3. چه ملاحظات اخلاقی باید در استفاده از هوش مصنوعی برای پیشبینی زلزله مورد توجه قرار گیرد؟
پاسخها و چالشها:
1. تکرار موفقیت: کارایی برنامه هوش مصنوعی در مناطق دیگر به وابستگی الگوهای منحصر به فرد دادههای لرزهای میباشد. تحقیقات بیشتری برای سازگاری الگوریتم با تنظیمات زمینشناسی مختلف در سراسر جهان لازم است.
2. چالشهای ادغام: گنجاندن هوش مصنوعی در زیرساختهای فعلی نظارت زلزله نیازمند ادغام بیدردسر و پروتکلهای به اشتراکگذاری داده است تا پیشبینیهای به موقع و دقیق در استراتژیهای آمادگی برای فاجعه مورد استفاده قرار گیرد.
3. ملاحظات اخلاقی: اهمیت محافظت از حریم شخصی، امنیت داده و شفافیت در فرایند تصمیمگیری عوامل اصلی میباشد که باید با دقت مدیریت شوند هنگام استفاده از هوش مصنوعی برای پیشبینی زلزله تا از سوء استفاده یا تبعیض جلوگیری گردد.
مزایا و معایب:
– مزایا:
– دقت پیشبینی افزایش یافته: الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوانند به سرعت حجم عظیمی از دادههای لرزهای را تجزیه و تحلیل کنند و امکان بهبود دقت پیشبینیهای زلزلهای را داشته باشند.
– سیستمهای اخطار زودهنگام: تشخیص زمان واقعی نامنظقههای لرزهای میتواند زمان ارزشمندی برای تخلیه و اقدامات آمادگی در مناطق مستعد زلزله فراهم کند.
– معایب:
– اخطارهای نادرست: سیستم هوش مصنوعی در طی آزمایش در چین هشدار نادرستی صادر کرده است، که نشاندهنده احتمال ایجاد هرج و مرج ناپدید یا راحتی غیرضروری است اگر با دقت مدیریت نشود.
– تغییرپذیری منطقهای: کارایی پیشبینیهای هوش مصنوعی ممکن است در مناطق جغرافیایی مختلف متفاوت باشد، که چالشهایی در اندازهپذیری و قابلیت اعتماد ایجاد میکند.
این تحقیقات نوآورانه نقش تکاملی هوش مصنوعی را در ارتقای تواناییهای پیشبینی زلزله برجسته میسازد. در حالی که پیشرفتها منافع قابل توجهی را ارائه میدهند، مدیریت چالشهای اصلی و ملاحظات اخلاقی اساسی است برای بهرهبرداری حداکثر از ظرفیت هوش مصنوعی در انقلاب پیشبینی زلزله در سطح جهان.
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد نظارت و تحقیقات زلزله، به دانشگاه تگزاس مراجعه نمایید.