ابتكار تقنية ذكاء اصطناعي تتنبأ بالانفجارات والبراكين
ابتكر باحثون من جامعة آلاسكا فيربانكس في الولايات المتحدة طريقة جديدة لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة على رصد الانفجارات النووية والكيميائية وكذلك البراكين، من خلال الاعتماد على إشارات انفجار اصطناعية تدربت عليها الحواسيب.
ونشر الباحثون دراستهم في مجلة "جيوفيزيك الريسيرتش ليترز العلمية"، بقيادة الباحث آليكس ويتسيل.
وأنشأ ويتسيل وزملاؤه في مؤسسة الجيوفيزياء الأمريكية مكتبة متنوعة من الإشارات تحت الصوتية للانفجارات؛ بهدف تدريب الذكاء الاصطناعي والحواسيب على تمييز مصدر الإشارة تحت الصوتية للانفجار.
وهي موجات صوتية ذات تردد منخفض جدًا، غير قابل للسمع بواسطة البشر، وينتقل أبعد من الأمواج الصوتية عالية التردد.
وقال ويتسيل: "استخدمنا برمجيات لنمذجة 28 ألف إشارة صوتية، مولدة حاسوبيًا، يمكن التقاطها افتراضيًا بواسطة أجهزة تسجيل تحت صوتية، موضوعة على بعد مئات الكيلومترات من الانفجارات الضخمة"، وفقًا لموقع يوريكا آليرت.
وتعكس الإشارات الاصطناعية الصوتية تقلبات في ظروف الجو، يمكنها تعديل إشارات الانفجار مع تصاعد الأمواج الصوتية، وتتسبب هذه التغيرات بصعوبة رصد مصدر الانفجار ونوعه من مسافة كبيرة.
واستخدم الباحثون إشارات اصطناعية لأصوات الانفجارات عوضًا عن الأصوات الطبيعية، لأنه لم يحدث انفجار في جميع مناطق كوكب الأرض، والجو في تغير مستمر، ولا توجد أمثلة حقيقية كافية لتدريب خوارزميات الرصد المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
وأوضح ويتسيل: "اضطررنا إلى استخدام أمواج صوتية مولدة لنمذجة أشكال مختلفة من الانفجارات التي حصلت في كارولينا الشمالية، وكمثال على ذلك، استخدمنا حاسوبًا لتوقع الانفجارات في كارولينا الشمالية، ولبناء خوارزمية تعلم الآلة التي ترصد الإشارات".
وتعتمد خوارزميات الرصد اليوم بشدة على استخدام أجهزة عديدة لرصد الصوت متلاصقة ببعضها، وقال ويتسيل: "إن تكلفة ذلك مرتفعة جدًا، ومن الصعب صيانتها".
ويتحسن الرصد بالطريقة الجديدة، من خلال رصد الإشارات بواسطة أجهزة التسجيل تحت الصوتية، الموجودة في كل مكان حول العالم، ما يجعلها أكثر كفاءة.
وتتميز خوارزمية تعلم الآلة في تقوية قدرة جهاز التسجيل الصوتي على إشارات الانفجار مباشرة، ويمكن تطبيقها في بيئة عملية لأهداف الدفاع الوطني، وتجاوز أخطار الإصابة في حالة حصول الانفجارات.
