الذكاء الاصطناعى يعزز تقييم أضرار الزلازل بدقة وسرعة

طور الباحثون أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعى لتقييم الأضرار الناتجة عن الزلازل، وذلك من خلال نموذج الانتشار LEGG المعروف باسم توليد رؤية أرضية محسنة بتقنية LoRA، ويعتمد هذا النموذج على التدريب باستخدام صور جوية تلتقطها طائرات بدون طيار، حيث يقوم بإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد دقيقة للتضاريس بهدف التنبؤ بحجم الأضرار التى قد تصيب المنشآت، حتى فى المناطق ذات الكثافة السكانية المرتفعة.

دمج الصور الجوية والأرضية فى التقييم

تتمثل الميزة الأساسية لهذا النموذج فى قدرته على توليد أزواج من الصور تشمل لقطات جوية وأخرى أرضية، وهو ما يعد عنصرا حاسما فى عمليات التقييم، ففى حين توفر الطائرات المسيرة البيانات من الأعلى، تعتمد قرارات الطوارئ على الصور الملتقطة من مستوى الأرض، وفى السابق، كانت التقييمات تعتمد على صور جوية أو تقنية الليدار، كما كانت عمليات التقييم اليدوى تستغرق أياما أو أسابيع، ما يؤدى إلى تأخير جهود الإنقاذ، بحسب ما نشر موقع HAYKA.

اختبارات ميدانية على زلزال 2023

تم اختبار الخوارزمية باستخدام بيانات زلزال كهرمان مرعش عام 2023 فى تركيا بقوة 7.8 درجة، والذى أدى إلى تدمير 280 ألف مبنى وإلحاق أضرار بما لا يقل عن 700 ألف مبنى، وأظهرت المقارنات بين صور عام 2015 وما بعد الكارثة تغيرات واضحة فى المبانى، وبعد تدريب النموذج على بيانات 3 آلاف مبنى حضرى، أصبح قادرا على التعرف على الشقوق فى الواجهات وميل المبانى والانهيارات الجزئية، ما ساهم فى إنتاج صور واقعية للشوارع المتضررة.

آفاق مستقبلية للتنبؤ وإدارة الكوارث

تتيح جودة البيانات العالية للنموذج أن يكون أداة موثوقة للتنبؤ، كما يمكن أن يسهم فى تطوير بنية تحتية أكثر مرونة ومراجعة سياسات تقييم الكوارث وإدارة الطوارئ، ويتيح هذا الحل أيضا إمكانية تقييم الأضرار عن بُعد بعد وقوع الكارثة مباشرة، ومن المخطط استخدام هذه الخوارزمية إلى جانب أدوات تخطيط أخرى، مع إمكانية توظيفها مستقبلا فى التنبؤ بالأضرار فى المناطق المعرضة للزلازل مثل اليابان أو كاليفورنيا.