طور الباحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) أداة للتنبؤ بالفيضانات تجمع بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج الفيزيائية لإنتاج صور أقمار صناعية واقعية تمثل بصريًا سيناريوهات الفيضانات المحتملة. لا تستطيع هذه الأداة تحديد المناطق عالية المخاطر بدقة أكبر فحسب، بل توفر أيضًا لصانعي القرار دعمًا مرئيًا أكثر موثوقية لتحسين التحذير من الفيضانات والاستجابة للكوارث. تدمج هذه التقنية بشكل مبتكر شبكات الخصومة التوليدية (GAN) والنماذج المادية، مما يقلل بشكل فعال من احتمالية "وهم" نموذج GAN، ويحسن دقة الصور، ويوفر طرقًا جديدة للتحذير من الفيضانات وإدارة الكوارث بشكل أكثر فعالية.
يعمل العلماء في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) على تطوير أداة ذكاء اصطناعي (AI) يمكنها توليد صور أقمار صناعية واقعية لتوضيح سيناريوهات الفيضانات المحتملة. تجمع هذه التقنية بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ونماذج الفيضانات القائمة على الفيزياء لتحديد المناطق عالية المخاطر بدقة أكبر وتزويد صناع القرار بدعم مرئي موثوق.
الذكاء الاصطناعي+النموذج المادي: إنشاء صور أكثر دقة للفيضانات
وفقًا لموقع Space.com، تستخدم الأداة أولاً النماذج الفيزيائية لتحديد المناطق المعرضة لخطر الفيضانات. ثم يقوم بإنشاء عرض جوي تفصيلي لما قد تبدو عليه المنطقة بعد الفيضانات، اعتمادًا على شدة العاصفة القادمة. تستخدم الأداة نهجًا مبتكرًا يجمع بين شبكات الخصومة التوليدية (GANs) والنماذج المادية لتقليل "الهلوسة" (أي الميزات الموجودة في الصور التي تبدو حقيقية ولكنها غير دقيقة) التي يمكن أن تنتجها شبكات الخصومة التوليدية.
وقال بيورن لوتجينز، باحث ما بعد الدكتوراه في قسم علوم الأرض والغلاف الجوي والكواكب في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا: "يمكن أن تكون الأوهام مضللة للمشاهدين". وفي هذه الحالة، يعد وجود مصدر بيانات موثوق أمرًا بالغ الأهمية، وهنا يأتي دور النماذج المادية.
إنذار مبكر أكثر بديهية: المساعدة في زيادة الاستعداد للإخلاء
وقال لوتجينز: "الفكرة هي أنه في يوم من الأيام يمكننا استخدام هذه التكنولوجيا قبل الإعصار لتوفير طبقة إضافية من الرؤية للجمهور"، وشدد أيضًا على أهمية عمليات الإخلاء، قائلاً: "شجع الناس على الإخلاء في مواجهة المخاطر". يمثل تحديًا كبيرًا وربما يساعد هذا النوع من التصور في تحسين هذا المستوى من الاستعداد."
مقارنة القياس الفعلي: يتمتع النموذج المادي AI+ بمزايا واضحة
ولإثبات النموذج، قام الباحثون بتطبيقه على سيناريو في هيوستن، حيث قاموا بتوليد صور الأقمار الصناعية للفيضانات في المدينة بعد عاصفة مماثلة لشدة إعصار هارفي. وقاموا بمقارنة الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي مع صور الأقمار الصناعية الحقيقية والصور التي تم إنشاؤها دون مساعدة النماذج المادية. وأظهرت النتائج أن صور الذكاء الاصطناعي التي تم إنشاؤها دون مساعدة النماذج المادية كانت غير دقيقة للغاية وأنتجت العديد من "الأوهام"، والتي تظهر بشكل رئيسي الفيضانات في المناطق التي من غير المرجح أن تحدث فيها الفيضانات. في المقابل، فإن الصور التي تم إنشاؤها باستخدام أساليب التكبير الجسدي تتطابق بشكل وثيق مع مواقف العالم الحقيقي.
آفاق التطبيق: المساعدة في اتخاذ القرار وحماية سلامة الحياة
ويتوقع العلماء أن تساعد هذه التكنولوجيا في التنبؤ بسيناريوهات الفيضانات المستقبلية وتوفير بيانات مرئية موثوقة لمساعدة صناع القرار على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن التخطيط للفيضانات وجهود الإخلاء والتخفيف من آثارها. وقال لوتيرجينس إن صناع القرار عادة ما يستخدمون التصورات، مثل الخرائط المرمزة بالألوان، لتقييم مناطق الفيضانات المحتملة، ولكن تصورات صور الأقمار الصناعية يمكن أن توفر معلومات أكثر سهولة وجاذبية مع الحفاظ على المصداقية.
حاليًا، لا تزال طريقة الفريق في مرحلة إثبات المفهوم، وهناك حاجة إلى مزيد من الوقت لتحليل المجالات الأخرى للتنبؤ بشكل أكثر دقة بنتائج العواصف المختلفة.
قال دافا نيومان، أستاذ الطيران والملاحة الفضائية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ومدير مختبر الوسائط في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا: "لقد أظهرنا نهجًا عمليًا للجمع بين التعلم الآلي والفيزياء لحالات الاستخدام الحساسة للمخاطر التي تتطلب منا تحليل أنظمة الأرض". والسيناريوهات المحتملة لإبعاد الناس عن الأذى، ولا يمكننا الانتظار حتى نضع أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية لدينا في أيدي صناع القرار على مستوى المجتمع المحلي، حيث يمكن أن يكون لها تأثير كبير وحتى إنقاذ الأرواح.
توفر تقنية التنبؤ بالفيضانات القائمة على الذكاء الاصطناعي والنماذج المادية دعمًا فنيًا قويًا للتحذير من الفيضانات وإدارة الكوارث بشكل أكثر دقة في المستقبل، ولها آفاق تطبيق واسعة ومن المتوقع أن تنقذ المزيد من الأرواح وتقلل من الخسائر الناجمة عن الفيضانات في جميع أنحاء العالم. في المستقبل، مع استمرار التكنولوجيا في التحسن وتوسيع نطاق تطبيقها، ستلعب هذه التكنولوجيا دورًا أكبر.