الذكاء الصناعي - علم الزلازل
تقع تحت سطح كاليفورنيا شبكة من الصدوع؛ وهي أماكن تنزلق فيها كتل كبيرة من الصخور أمام أو فوق أو تحت بعضها بعضًا أو تتصادم فيما بينها. وهي تتحرك بمعدل نمو ظفر الإصبع، حتى ترتج بقوة في نهاية المطاف وتهتز الأرض. ومن المحتم أن الزلازل المدمرة ستضرب هذه الولاية الأميركية. ولا يمكن فعل أي شيء للحيلولة دون حدوثها. ولكن من شأن التنبؤ بالأماكن التي من المحتمل أن تحدث فيها، ونوع القوة التي يمكن أن تطلقها، أن يساعد المجتمعات على الاستعداد لها. وبعبارة أخرى، تظل أفضل طريقة للتخفيف من هذه الكوارث المستقبلية هي رسم خرائط لباطن الأرض، وتسجيل كل صدع ومراقبة تحركاته. ولإنشاء تلك الخرائط، ينشر الباحثون أجهزة قياس الزلازل على السطح؛ وهي آلات صغيرة تستشعر جميع أنواع الاهتزازات وتسجلها، بما في ذلك الزلازل. وتشبه الموجات الزلزالية الموسيقى إلى حد ما. فمن خلال تحديد نغماتها وتغيرات إيقاعها، يمكن للعلماء معرفة "الآلات" الجوفية التي أنتجتها، ومكانها، وكيفية تصرفها عند التصدع. كان هذا العمل في الماضي مضنيًا وبطيئًا في كثير من الأحيان، وغير دقيق في بعض الأحيان. وعندما بدأ "زاكاري روس"، وهو أستاذ مساعد في الجيوفيزياء لدى "معهد كاليفورنيا للتقنية"، العمل بهذا المجال في مطلع العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين، سعى إلى إيجاد طريقة جديدة تساعده على المضي قدمًا. ويقول إن الأساليب التقليدية في علم التنبؤ بالزلازل "كانت ذات جودة رديئة للغاية". فحتى أفضل برامج الحاسوب في ذلك الوقت كانت لا ترصد بعض الزلازل. وكان من اللازم إيجاد طريقة أفضل. ويقول روس: "كانت لدينا كميات هائلة من البيانات المتاحة". ويوضح أنه بالنظر إلى النشاط الجيولوجي الذي تشهده كاليفورنيا والانتشار الكبير لأجهزة قياس الزلازل فيها، فقد كانت هناك بيانات أكثر مما يمكن للخبراء البشر وحدهم التعامل معها بصورة معقولة. وفضلًا عن ذلك، تُحدِث معظم التحركات الصغيرة للصدوع هزات صغيرة غير محسوسة. وتنبعث من هذه الهزات موجات زلزالية ضئيلة للغاية، إذ إنه حتى أمهر علماء الزلازل قد يجدون صعوبة في تحديدها في البيانات الزلزالية، خاصة عندما تشبه الضوضاء الصادرة عن مصادر بشرية، مثل حركة المرور. وفي عام 2017، أدرك روس إحدى لحظات التجلي. فقد عاين برامج التعلم الآلي وهي تتعامل مع مجموعات ضخمة من الصور؛ إذ تُحدد وتُصنف العناصر داخلها، وبدقة وسرعة لا يمكن للبشر أن يضاهيهما. لذلك تساءل: لِمَ لا يُطبَّق نهجٌ مماثل على علم الزلازل؟ كان هدف روس الأول هو تلك الزلازل الصغيرة التي يتكاثر حدوثها ويتواتر. فمن الممكن ألّا تُخلّف أضرارًا تُذكر، لكن ذلك لا يقلل من أهميتها، فموجاتها يمكن أن تقدم معلومات عن كل صدع تمر به، بما في ذلك الصدوع الأخطر والمثقلة بالضغوط والتي قد تنكسر في يوم من الأيام وتتسبب بكارثة. جمع روس وزملاؤه مجموعة بيانات لأشكال الموجات الزلزالية من أنحاء جنوب كاليفورنيا التي كان العلماء البشر قد صنفوها على أنها زلازل حقيقية. ثم أعد نماذج منها في شكل لقطات لنمط الموجات الزلزالية لكل زلزال. وفي الأخير، قام بتطبيق خوارزمية على سجل الزلازل، وهي خوارزمية تبحث عن الزلازل المراوغة التي تتطابق مع تلك النماذج وتلك اللقطات. وسرعان ما تعرفت الخوارزمية إلى زُهاء مليوني زلزال صغير كانت مخفية في السابق خلال الفترة الممتدة من عام 2008 إلى عام 2017؛ والتي ألقت الضوء بدورها على شبكة معقدة من الصدوع وخصائص الصدوع التي لم تتمكن عمليات البحث السابقة عن الزلازل من رؤيتها. ويقول روس إن النتائج التي نُشرت في عام 2019 "كانت جيدة جدًا إلى درجة تجعل المرء يتساءل عما إذا كان ما يراه حقيقيًا". وتتفق معه "مارين دينولي"، عالمة الجيوفيزياء لدى "جامعة واشنطن" والتي تستعين بالتعلم الآلي في أبحاثها؛ إذ تقول: "إنها ورقة بحثية رائعة. فمجموعة العمل هناك استثنائية".
الذكاء الصناعي - علم الزلازل
تقع تحت سطح كاليفورنيا شبكة من الصدوع؛ وهي أماكن تنزلق فيها كتل كبيرة من الصخور أمام أو فوق أو تحت بعضها بعضًا أو تتصادم فيما بينها. وهي تتحرك بمعدل نمو ظفر الإصبع، حتى ترتج بقوة في نهاية المطاف وتهتز الأرض. ومن المحتم أن الزلازل المدمرة ستضرب هذه الولاية الأميركية. ولا يمكن فعل أي شيء للحيلولة دون حدوثها. ولكن من شأن التنبؤ بالأماكن التي من المحتمل أن تحدث فيها، ونوع القوة التي يمكن أن تطلقها، أن يساعد المجتمعات على الاستعداد لها. وبعبارة أخرى، تظل أفضل طريقة للتخفيف من هذه الكوارث المستقبلية هي رسم خرائط لباطن الأرض، وتسجيل كل صدع ومراقبة تحركاته. ولإنشاء تلك الخرائط، ينشر الباحثون أجهزة قياس الزلازل على السطح؛ وهي آلات صغيرة تستشعر جميع أنواع الاهتزازات وتسجلها، بما في ذلك الزلازل. وتشبه الموجات الزلزالية الموسيقى إلى حد ما. فمن خلال تحديد نغماتها وتغيرات إيقاعها، يمكن للعلماء معرفة "الآلات" الجوفية التي أنتجتها، ومكانها، وكيفية تصرفها عند التصدع. كان هذا العمل في الماضي مضنيًا وبطيئًا في كثير من الأحيان، وغير دقيق في بعض الأحيان. وعندما بدأ "زاكاري روس"، وهو أستاذ مساعد في الجيوفيزياء لدى "معهد كاليفورنيا للتقنية"، العمل بهذا المجال في مطلع العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين، سعى إلى إيجاد طريقة جديدة تساعده على المضي قدمًا. ويقول إن الأساليب التقليدية في علم التنبؤ بالزلازل "كانت ذات جودة رديئة للغاية". فحتى أفضل برامج الحاسوب في ذلك الوقت كانت لا ترصد بعض الزلازل. وكان من اللازم إيجاد طريقة أفضل. ويقول روس: "كانت لدينا كميات هائلة من البيانات المتاحة". ويوضح أنه بالنظر إلى النشاط الجيولوجي الذي تشهده كاليفورنيا والانتشار الكبير لأجهزة قياس الزلازل فيها، فقد كانت هناك بيانات أكثر مما يمكن للخبراء البشر وحدهم التعامل معها بصورة معقولة. وفضلًا عن ذلك، تُحدِث معظم التحركات الصغيرة للصدوع هزات صغيرة غير محسوسة. وتنبعث من هذه الهزات موجات زلزالية ضئيلة للغاية، إذ إنه حتى أمهر علماء الزلازل قد يجدون صعوبة في تحديدها في البيانات الزلزالية، خاصة عندما تشبه الضوضاء الصادرة عن مصادر بشرية، مثل حركة المرور. وفي عام 2017، أدرك روس إحدى لحظات التجلي. فقد عاين برامج التعلم الآلي وهي تتعامل مع مجموعات ضخمة من الصور؛ إذ تُحدد وتُصنف العناصر داخلها، وبدقة وسرعة لا يمكن للبشر أن يضاهيهما. لذلك تساءل: لِمَ لا يُطبَّق نهجٌ مماثل على علم الزلازل؟ كان هدف روس الأول هو تلك الزلازل الصغيرة التي يتكاثر حدوثها ويتواتر. فمن الممكن ألّا تُخلّف أضرارًا تُذكر، لكن ذلك لا يقلل من أهميتها، فموجاتها يمكن أن تقدم معلومات عن كل صدع تمر به، بما في ذلك الصدوع الأخطر والمثقلة بالضغوط والتي قد تنكسر في يوم من الأيام وتتسبب بكارثة. جمع روس وزملاؤه مجموعة بيانات لأشكال الموجات الزلزالية من أنحاء جنوب كاليفورنيا التي كان العلماء البشر قد صنفوها على أنها زلازل حقيقية. ثم أعد نماذج منها في شكل لقطات لنمط الموجات الزلزالية لكل زلزال. وفي الأخير، قام بتطبيق خوارزمية على سجل الزلازل، وهي خوارزمية تبحث عن الزلازل المراوغة التي تتطابق مع تلك النماذج وتلك اللقطات. وسرعان ما تعرفت الخوارزمية إلى زُهاء مليوني زلزال صغير كانت مخفية في السابق خلال الفترة الممتدة من عام 2008 إلى عام 2017؛ والتي ألقت الضوء بدورها على شبكة معقدة من الصدوع وخصائص الصدوع التي لم تتمكن عمليات البحث السابقة عن الزلازل من رؤيتها. ويقول روس إن النتائج التي نُشرت في عام 2019 "كانت جيدة جدًا إلى درجة تجعل المرء يتساءل عما إذا كان ما يراه حقيقيًا". وتتفق معه "مارين دينولي"، عالمة الجيوفيزياء لدى "جامعة واشنطن" والتي تستعين بالتعلم الآلي في أبحاثها؛ إذ تقول: "إنها ورقة بحثية رائعة. فمجموعة العمل هناك استثنائية".