نموذج التعلم الآلي يحدث ثورة في الإنذارات المبكرة للتسونامي
عززت الأبحاث الأخيرة إمكانيات الإنذار المبكر من تسونامي باستخدام تقنيات حديثة تعتمد على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تمثل هذه الدراسة خطوة مهمة لتعزيز أمان المجتمعات الساحلية، وخاصة مدينة توفينو في كولومبيا البريطانية، المعروفة بأجوائها السياحية وركوب الأمواج.
تطور نموذج الإنذار المبكر
وفقاً لما أورده موقع "Phys"، توصل أستاذ علوم الأرض كاتسوشيرو جودا إلى أن استخدام نماذج الغابات العشوائية فاق جميع الأنظمة التقليدية، بما في ذلك الشبكات العصبية ونماذج الانحدار الخطي. وأكد جودا أن النظام التقليدي الذي يعتمد على الانحدار الخطي المتعدد لم يعد كافياً في مواجهة التحديات الجديدة، مشدداً على ضرورة جمع بيانات أكثر لتطوير نماذج أكثر فعالية.
تحديات فترات الانتظار
استنتج الباحثون أن فترات الانتظار الطويلة لإصدار تحذيرات مبكرة تؤدي إلى نتائج أفضل في إجلاء السكان. ومع ذلك، حذّر جودا من أن الانتظار المفرط قد يحد من فعالية الرسائل التحذيرية، مما يعرض الأرواح للخطر.
تعتبر توفينو منطقة ذات خطورة عالية لتسونامي، بسبب موقعها القريب من منطقة كاسكاديا الاندساسية، التي يمكن أن تشهد زلازل قوية تتسبب في ارتفاع أمواج تسونامي تصل إلى 30 متراً. لذا، من الضروري للمجتمعات الساحلية مثل توفينو أن تستعد بشكل فعال، بما في ذلك التفكير في إنشاء أبراج تسونامي لتعزيز أمان السكان.
إن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في نماذج الإنذار المبكر هو خطوة فارقة، لكن يتطلب الأمر استمرار تطوير تقنيات جمع البيانات والعمليات الإحصائية لتعزيز درجة الأمان والجاهزية في مواجهة هذه الكوارث الطبيعية.
