أعلنت شركة Google عن تطوير أداة جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالفيضانات المفاجئة تحمل اسم Groundsource، وهي تقنية مبتكرة تستخدم نموذج الذكاء الاصطناعي Gemini لتحليل ملايين التقارير الإخبارية القديمة واستخلاص بيانات تاريخية دقيقة حول حوادث الفيضانات في مختلف أنحاء العالم.
وتهدف هذه الأداة إلى سد فجوة كبيرة في مجال التنبؤ بالكوارث الطبيعية، إذ تعاني العديد من مناطق العالم نقصًا في البيانات المناخية التاريخية اللازمة لتدريب أنظمة التنبؤ بالطقس.
ومن خلال تحويل المحتوى النصي في الأخبار إلى قاعدة بيانات علمية منظمة، تسعى جوجل إلى تطوير نماذج تنبؤية أكثر دقة تساعد الحكومات والجهات المختصة على الاستعداد للكوارث الطبيعية قبل وقوعها.
لماذا يصعب التنبؤ بالفيضانات المفاجئة؟
تُعد الفيضانات المفاجئة من أخطر الكوارث الطبيعية وأكثرها صعوبة في التنبؤ، وذلك لعدة أسباب علمية وتقنية، من أبرزها:
- حدوثها خلال فترة زمنية قصيرة بعد هطول الأمطار.
- تأثرها بعوامل محلية دقيقة مثل التضاريس والتربة.
- نقص البيانات المناخية التاريخية في العديد من المناطق حول العالم.
وعادةً ما تحتاج نماذج التنبؤ المناخي إلى كميات هائلة من البيانات التاريخية حتى تتمكن من فهم الأنماط المناخية وتوقع الكوارث بدقة.
لكن في كثير من الدول – خاصة في المناطق النامية – لا تتوفر هذه البيانات بشكل كافٍ، مما يحد من قدرة العلماء على تطوير أنظمة إنذار مبكر فعالة.
كيف تستخدم جوجل الذكاء الاصطناعي لاستخراج بيانات الفيضانات؟
لحل هذه المشكلة، طورت جوجل منهجية مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي اللغوي لتحويل الأخبار القديمة إلى بيانات علمية.
واعتمد الباحثون في الشركة على نموذج Gemini لتحليل أكثر من 5 ملايين تقرير إخباري عالمي منشور خلال سنوات طويلة.
وتمكن النظام من:
- فحص النصوص الإخبارية الضخمة.
- تحديد الأحداث المرتبطة بالفيضانات.
- استخراج المعلومات الأساسية لكل حادثة.
بعد ذلك حوّل النظام هذه البيانات إلى سجل تاريخي منظم ومحدد جغرافيًا.
وأسفر المشروع عن إنشاء قاعدة بيانات ضخمة تضم أكثر من 2.6 مليون حادثة فيضان حول العالم.
بناء نموذج جديد للتنبؤ بالفيضانات
بعد إنشاء قاعدة البيانات التاريخية، قام الباحثون بتطوير نموذج تنبؤي جديد يجمع بين نوعين من البيانات:
- توقعات الطقس الحالية
- البيانات التاريخية المستخرجة من نظام Groundsource
ومن خلال دمج هذين المصدرين، يستطيع النظام تقدير احتمالية وقوع فيضانات مفاجئة في مناطق محددة.
وتستخدم جوجل هذه البيانات حاليًا ضمن منصة Flood Hub الخاصة بها، والتي تعرض خرائط توضح مخاطر الفيضانات في مختلف أنحاء العالم.
وتغطي المنصة حاليًا أكثر من 150 دولة، مع توفير معلومات مفيدة للجهات الحكومية ووكالات الاستجابة للطوارئ.
كيف تساعد التقنية الجديدة في الاستجابة للكوارث؟
تسهم بيانات Groundsource في تحسين سرعة الاستجابة للكوارث الطبيعية من خلال:
- توفير تحذيرات مبكرة للمناطق المعرضة للخطر.
- مساعدة فرق الإنقاذ في تحديد المناطق الأكثر تضررًا.
- دعم الحكومات في اتخاذ قرارات سريعة أثناء الكوارث.
وتُعد هذه المعلومات مهمة بشكل خاص في المناطق الحضرية المكتظة بالسكان حيث يمكن للفيضانات المفاجئة أن تسبب خسائر بشرية ومادية كبيرة خلال فترة قصيرة.
القيود التقنية للنظام
رغم التقدم الذي تمثله هذه التقنية، فإن النظام ما يزال يواجه بعض القيود التقنية.
فبحسب جوجل، يستطيع النموذج حاليًا تحديد مخاطر الفيضانات ضمن نطاق يبلغ نحو 20 كيلومترًا مربعًا فقط.
كما أن دقته ما تزال أقل مقارنةً ببعض الأنظمة المتخصصة، مثل نظام التحذير من الفيضانات التابع لـ National Weather Service في الولايات المتحدة.
ومع ذلك، تؤكد الشركة أن الهدف من النظام هو سد فجوة البيانات في المناطق التي تفتقر إلى بنية تحتية متقدمة لرصد الطقس.
دعم الدول النامية في مواجهة الكوارث المناخية
أحد أهم أهداف مشروع Groundsource هو مساعدة الدول التي لا تمتلك أنظمة متطورة لرصد الطقس.
فالكثير من الدول النامية تعاني نقصًا في:
- محطات قياس الأمطار
- شبكات المراقبة المناخية
- البيانات التاريخية للكوارث
ومن خلال تحليل ملايين التقارير الإخبارية، يمكن للذكاء الاصطناعي استخراج معلومات مفيدة تساعد الباحثين على فهم الأنماط المناخية حتى في المناطق التي تعاني نقص البيانات.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالمناخ
تعتقد جوجل أن هذه التقنية ليست سوى بداية لاستخدامات أوسع للذكاء الاصطناعي في علوم المناخ.
ففي المستقبل قد تُستخدم نفس المنهجية للتنبؤ بظواهر مناخية أخرى معقدة مثل:
- موجات الحر
- الانهيارات الطينية
- العواصف الشديدة
- الجفاف
وتُعد هذه أيضًا المرة الأولى التي تستخدم فيها جوجل نموذجًا لغويًا كبيرًا مثل Gemini في مجال التنبؤ بالطقس.
وقد سبق للشركة تطوير نماذج أخرى تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مثل نموذج WeatherNext الذي طورته شركة DeepMind التابعة لجوجل، والذي أثبت دقة عالية في توقعات الطقس.
خلاصة
يمثل مشروع Groundsource خطوة جديدة في توظيف الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات المناخية العالمية.
فمن خلال تحليل ملايين التقارير الإخبارية القديمة، تمكنت جوجل من إنشاء واحدة من أكبر قواعد البيانات الخاصة بالفيضانات في العالم.
ومع استمرار تطوير هذه التقنية، قد يصبح الذكاء الاصطناعي أداة أساسية في التنبؤ بالكوارث الطبيعية وإنقاذ الأرواح قبل وقوعها.
