به نقل از «ایمنا»

«ناشدنی» پیش‌بینی زلزله با هوش مصنوعی «شدنی» می‌شود

تاریخ انتشار: ۲۸ آبان ۱۴۰۲ | کد خبر: ۳۹۱۱۶۷۸۲

کمتر بخشی از ایران است که روی کمربند زلزله قرار نداشته باشد، همچنین با علم بر اینکه زلزله از پرخطرترین بلایای طبیعی در جهان است، اقدامات گسترده‌ای برای مقابله با پیامدهای وقوع این پدیده صورت گرفته است که از بهترین نتایج می توان به استفاده از فناوری هوش مصنوعی اشاره کرد.

به گزارش خبرگزاری ایمنا، بلایای طبیعی از گذشته دور تا امروز خسارات مالی و جانی بسیاری را به بار آوردند، با وجود اینکه پیشرفت تکنولوژی امکان پیش‌بینی بسیاری از حوادث را فراهم کرده، اما هنوز خطرات به‌طور کامل مهار نشده است و بلایای طبیعی مرگباری که امکان پیش‌بینی آن‌ها دشوار است، سالانه زندگی میلیون‌ها نفر را تهدید می‌کند؛ یکی از این حوادث طبیعی زلزله است که تلاش برای شناختن و پیش‌بینی آن تا امروز موفقیت چندانی به دنبال نداشته است، اما به نظر می‌رسد با ظهور فناوری هوش مصنوعی، این روند در حال تغییر باشد و فاصله زیادی تا نظارت کامل بر این پدیده باقی نمانده است.

بیشتر بخوانید: اخباری که در وبسایت منتشر نمی‌شوند!

هر روز زلزله‌های متعددی کشور را می‌لرزاند، شاید حدود روزی بیش از ۲۰ گزارش از زلزله‌های زیر چهار ریشتر داشته باشیم؛ حدود ۱۷ درصد از زلزله‌های دنیا در ایران اتفاق می‌افتد و از لحاظ زلزله‌های بزرگ و دارای تلفات مالی و جانی کشور در رده‌های نخستین قرار داریم.

تصاویر زیر نشان‌دهنده میزان پراکندگی جمعیت ایران و میزان استعداد مناطق و داشتن پتانسیل زلزله است که با یک ارزیابی ساده می‌توان به آمارهای گفته شده استناد کرد.

چندی پیش با شنیدن این خبر که «محققان دانشگاه تگزاس الگوریتم جدیدی از هوش مصنوعی را مورد ارزیابی قرار دادند که می‌تواند ۷۰ درصد زلزله‌ها را یک هفته قبل از وقوع با دقت بالایی تشخیص دهد و این الگوریتم در یک دوره هفت‌ماهه در چین مورد آزمایش قرار گرفته است و محققان امیدوارند که فناوری هوش مصنوعی می‌تواند به یک ابزار قدرتمند و قابل اعتماد برای تشخیص زلزله تبدیل شود» امیدوار به رفع این مشکل شدیم و می‌دانیم که دانش هوش مصنوعی بر اساس پردازش داده‌های آماری عمل کنیم و این داده‌های آماری نیز قاعدتاً می‌توانند از حسگرهایی باشند که در مکان‌های مختلف قرار داده می‌شود تا از آن‌ها دیتا (داده) دریافت کنیم و سپس با استفاده از آن تصمیم‌گیری کنیم.

با استفاده از الگوهای هوش مصنوعی باید روند کاهشی انرژی را مورد بررسی قرار دهیم

سعید سلطانی‌مقدم، عضو هیئت علمی پژوهشگاه بین‌المللی زلزله‌شناسی در رابطه با وضعیت ایران از لحاظ توپولوژی لرزه‌نگاری می‌گوید: زلزله یک پدیده طبیعی است که به دلیل تجمع انرژی در لایه‌های مختلف زمین رخ می‌دهد و زمانی که انرژی به حدی برسد که لایه‌های زمین دیگر توان تحمل آن را نداشته باشند، به یک‌باره آزاد و منجر به وقوع زلزله می‌شود، همچنین در نقاط مختلف کره زمین صفحات تکتونیکی مختلف با میزان انرژی مختلف وجود دارند و کشورهایی نظیر ژاپن، ایتالیا و سایر مناطق دنیا در اصطلاح روی کمربندهای زلزله‌خیز قرار گرفته‌اند و با یک مرور تاریخی پی می‌بریم که ایران نیز از جایگاه ویژه‌ ای برخوردار بوده و در منطقه‌ای با پتانسیل بالا به لحاظ لرزه‌خیزی واقع شده است.

وی می‌افزاید: زلزله‌ها همیشه به عنوان یکی از مخرب‌ترین پدیده‌های طبیعی توانسته‌اند تخریب‌های زیادی را از لحاظ جانی و مالی در کشور ما ایجاد کنند. در رابطه با وضعیت توپولوژی شبکه‌های لرزه‌نگاری می‌توان گفت زلزله به عنوان یک فرآیند طبیعی قابل دریافت و ثبت در شبکه‌های لرزه‌نگاری است و شبکه‌های لرزه‌نگاری در واقع به مجموعه‌ای از ایستگاه‌های لرزه‌نگاری گفته می‌شود که در نقاط مختلفی از کشور نصب شده‌اند و اطلاعات یا رکورد دریافتی از زلزله‌ها را در خود ثبت می‌کنند و با پردازش این اطلاعات می‌توانیم به مشخصات بیشتری از زلزله‌هایی که در حال وقوع هستند پی ببریم.

سلطانی‌مقدم با بیان اینکه در حال حاضر در کشور ما دو شبکه لرزه‌نگاری مهم وجود دارد که شامل «شبکه ملی لرزه‌نگاری کشوری» وابسته به مؤسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران که مسئول رسمی ثبت و اعلام زمین‌لرزه‌های کشور است و شبکه دیگری که در پژوهشگاه بین‌المللی زلزله شناسی و مهندسی زلزله که این شبکه نیز به نوع دیگری مشغول ثبت و پردازش داده‌های مربوط به زلزله در کشور است اضافه می‌کند: اطلاعات زلزله‌ها را از مشخصاتی که سنسورهای دستگاه‌های ما در نقاط مختلف ثبت می‌کنند می‌توانیم به دست بیاوریم که حجم این اطلاعات به خصوص در سال‌های گذشته با توجه به افزایش چشمگیر تعداد ایستگاه‌های لرزه نگاری در سراسر دنیا بسیار افزایش یافته است. در صورت نداشتن این تجهیزات مجبور به انجام این فرآیند به صورت دستی با صرف زمان زیاد و درگیری کارشناسان بود ولی روش‌های جدیدی که در حوزه هوش مصنوعی وارد شده است این قابلیت را دارد که بسیاری از این پردازش‌ها را به صورت خودکار و با دقتی به مراتب بیشتر از انسان انجام دهند و در نهایت موجب شود با سرعت زیاد حجم بالایی از داده‌ها را پردازش و مراحل ارزیابی مناطق را طی کنیم.

وی در رابطه با نحوه عملکرد حسگرهای شناسایی زلزله تصریح می‌کند: این حسگرها اغلب در سطح زمین و مکان‌هایی که به لحاظ امواج منطقه‌ای آرامی باشند و عمدتاً بر روی سنگ‌ها قرار می‌گیرند تا تکان‌های بسیار آرام حتی ناشی از لرزش‌های زمین در مناطق دور دست را نیز شناسایی کند و در نهایت در نحوه کار این حسگرها می‌توان گفت با کمک اینترنت اشیا در زمان وقوع زلزله و هنگامی که انرژی از منبع لرزه زا ساطع می‌شود و به صورت امواج مختلف از لایه‌های مختلف عبور می‌کند تا در نهایت به حسگر ما برسد. ما در زلزله شناسی عمدتاً برای تعیین و شناسایی محل لرزه‌ها از دو موج لرزه‌ای مهم استفاده می‌کنیم که یکی از آنها «موج اولیه» است و دیگری «موج ثانویه» که عمده تخریب توسط موج ثانویه ایجاد شده و هر دو این امواج توسط حسگرها دریافت و پردازش می‌شوند و اطلاعاتی نظیر محل، زمان و بزرگای آن زلزله را منتقل می‌کنند.

سلطانی مقدم می‌گوید: قبل از تأسیس پژوهشگاه، شبکه‌های لرزه نگاری در کشور داشتیم که این شبکه‌ها وابسته به مؤسسه ژئوفیزیک تهران بوده و به عنوان مسئول تعیین کننده کاتالوگ زمین لرزه‌ها فعالیت داشت ولی ما در زمینه زلزله شناسی صرفاً به شناخت اطلاعات زلزله‌ها اکتفا نکرده‌ایم و پژوهشگاه می‌تواند به حوزه‌های دیگری نیز ورود کند به طور مثال در حوزه مهندسی، تهیه «نقشه‌های بندی» خطر لرزه‌ای را داریم. با تحلیل اطلاعات به دست آمده از زلزله‌ها می‌توانیم مناطقی را شناسایی کرده که در آن مناطق پتانسیل لرزه‌ای یا رخداد زلزله‌ها بیشتر از سایر مناطق باشد و در صورتی که کشور نیاز به ساخت سازه‌های مهمی مثل سدها، نیروگاه‌ها داشته باشد با دانستن این اطلاعات می‌تواند سازه‌ها را با قابلیت تاب‌آوری بالاتری در مقابل زمین لرزه‌های آن منطقه احداث کنند.

وی ادامه می‌دهد: از دیگر فعالیت‌های پژوهشگاه می‌توان به پروژه‌های تحلیل خطر در سازه‌های مهم اشاره کرد که زمان احداث سدها و نیروگاه‌ها با تعیین و شناسایی گسل‌های مهم آن منطقه و ایجاد یک شبکه پایش مدام در اطراف آن سازه مهم میزان خطر ناشی از وقوع زلزله را رصد و با برنامه‌ریزی‌های مناسب کاهش دهند. همچنین در حوزه مدیریت منابع و امدادرسانی اقدامات خوبی مانند شناسایی صحیح مشخصات زمین‌لرزه به منظور امداد رسانی سریع و مدیریت پس از حادثه صورت گرفته است.

سلطانی‌مقدم با توجه به مقایسه پراکندگی جمعیت و مناطق لرزه‌خیز ایران می‌گوید: زمان بررسی نقشه پراکندگی جمعیت در می‌یابیم که انطباق خوبی بین میزان لرزه‌خیزی و نقشه پراکندگی جمعیت وجود دارد. در ایران رفتارهای لرزه‌ای متفاوتی را دارا هستیم ولی باید بپذیریم که ایران از سرزمین‌هایی با پتانسیل بالا در زمین لرزه است و باید قبل از مطرح کردن مباحث پیش بینی زلزله در ساخت و سازها موارد مقاوم سازی را به طور کامل رعایت کرده و سازه‌ها را به شکلی بسازیم که در مقابل این خطر طبیعی مقاومت خوبی داشته باشد.

وی اضافه می‌کند: در بحث پیش بینی زمین لرزه نباید صرفاً با در دست داشتن اطلاعات یک شبکه لرزه نگاری آسوده از خطرات زمین لرزه باشیم و فقط آن را ملاک قرار بدهیم بلکه وقوع زلزله اعلان‌های متعددی دارد که اگر بتوانیم آن‌ها را رصد و جمع آوری کنیم با تشکیل یک بانک اطلاعاتی از این موارد توسط هوش مصنوعی مدل‌هایی را می‌توان تعیین کرد و به الگوها و الگوریتم‌هایی که ما را به پیش بینی زمین لرزه برساند، دست پیدا کرد.

سلطانی مقدم با اشاره به اینکه در استان تهران اقدامات خوبی در رابطه با سازمان پیشگیری و مدیریت بحران انجام شده است از جمله سامانه «هشدار سریع» که اخیراً به بهره برداری رسیده است تاکید می‌کند: در حال حاضر این برنامه‌های عملیاتی بر بروی گسل مشاع استان تهران، گسل زمین لرزه شهرستان بلده، گسل زمین لرزه شهرستان کرج اتفاق افتاد است و این سامانه‌های گسلی با دقت خوبی مورد مطالعه قرار گرفته‌اند ولی همچنان با توجه به پراکندگی و اهمیت گسل‌ها نیازمند یک شبکه لرزه نگاری با دقت بیشتر از سامانه‌های فعلی هستیم.

سلطانی مقدم تصریح می‌کند: علاوه بر ثبت داده‌های لرزه نگاری داده‌های دیگری نیز مثل نشت گازهایی که قبل از وقوع بعضی از زلزله‌ها رخ می‌دهد یا اختلال در میدان‌های مغناطیسی می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد ولی در حال حاضر نیاز ما زیر ساخت‌های لازم برای ایجاد هوش مصنوعی در این زمینه است زیرا سامانه‌های هشدار سریع در حال حاضر توانایی هشدار حدود ده یا بیست ثانیه قبل از وقوع زلزله را دارند و خیلی مورد استفاده عموم مردم قرار نمی‌گیرد ولی مفید در جهت جلوگیری از برخی فجایعی که در هنگام وقوع زلزله می‌تواند اتفاق بیفتد مثل قطع گاز در شبکه‌های گازرسانی یا اطلاع نیروهای امدادی در هنگام وقوع منجر شود. همچنین ارتقای این شبکه به هوش مصنوعی می‌تواند به افزایش پتانسیل و کاهش ضریب خطا کمک کند.

وی تصریح می‌کند: الگوی تخلیه انرژی روی گسل‌های مختلف متفاوت است درصورتی که بتوانیم با استفاده از الگوهایی که هوش مصنوعی ایجاد می‌کند روند کاهشی انرژی را دریافت کنیم می‌توانیم به این سوال پاسخ بدهیم که آیا این زلزله‌ای که اتفاق افتاده است پس لرزه، زلزله اصلی یا پیش لرزه است و پاسخ به این سوال کمک بسیار مؤثری را در امداد رسانی، پیشگیری از خسارات و رفع نگرانی جامعه می‌کند.

برای پیشگیری از خسارات سرعت اطلاع‌رسانی اهمیت ویژه‌ای دارد

ایمان کهباسی، پژوهشگر پژوهشگاه بین‌المللی زلزله شناسی پیرامون مدیریت زلزله با هوش مصنوعی می‌گوید: فناوری هوش مصنوعی در واقع تعاریف متعددی دارد و این تعاریف با گذر زمان دستخوش تغیر شده است.

وی پیرامون خطرات زلزله‌های زیر چهار ریشتر می‌افزاید: از لحاظ خطرات جانی و تخریب ساختمان‌ها خطراتی به نسبت کمتر از زلزله‌های قوی‌تر دارد ولی خطر زمین لرزه صرفاً به بزرگای آن برنمی گردد و فاصله از محل وقوع نیز مهم است. به عنوان مثال در صورتی که زمین لرزه زیر چهار ریشتر دقیقاً زیر یک ساختمان حادث شود خطراتی را شامل حال ساکنین می‌کند، اما اگر همین ساختمان به مراتب با فاصله بیشتری نسبت به کانون زمین لرزه قرار داشته باشد به دلیل کاهش انرژی زلزله خطرات جدی را به همراه نخواهد داشت.

کهباسی پیرامون راه تشخصی اینکه یک زمین لرزه پیش لرزه است یا زمین لرزه اصلی بیان می‌کند: این نکته را باید توجه داشت که وقتی یک پیش لرزه‌ای حادث می‌شود و بعد تعدادی زمین لرزه کوچک‌تر ایجاد می‌شود می‌توان گفت زمین لرزه اولی اصلی و بعدی‌ها پیش لرزه بوده‌اند به همین خاطر است که سازمان‌ها و ارگان‌های پیشگیری توصیه دارند که چندساعتی را با حفظ آرامش خارج از خانه سپری کنند تا این فعالیت‌های زمین رصد شود.

وی با بیان اینکه در کشور ما نقاطی با پوشش‌های جمعیتی سرشار اکثراً دارای پتانسیل لغزش هستند و از نقاط پرخطر محسوب می‌شوند، می‌گوید: پس از ظهور هوش مصنوعی با دقت این دانش تعیین زمان، فاصله لرزه‌ای، مکان یابی و تعیین بزرگا با ضریب اطمینان بیشتری انجام می‌گیرد. پس از وقوع زمین لرزه و شناسایی امواج انرژی زمین در ایستگاه‌های نزدیک به آن کانون لرزه مشخص و طی یک بازه زمانی کوتاه طی برخی محاسبات تخمینی انجام می‌شود و تا قبل از اینکه امواج مخرب به محل شهر و سازه برسد اطلاع رسانی می‌شود ولی در هشدار سریع صبر نمی‌کنیم تا کل اشکال موج زمین لرزه را دریافت و پردازش کنیم و این موقعیت نیازمند صرفه جویی در زمان هستیم به این معنی که تعلل نمی‌کنیم تا این امواج روی همه ایستگاه‌ها ثبت شود و با کمترین تعداد ایستگاه که غالباً بین سه تا چهار ایستگاه است فرآیند آغاز می‌شود.

کهباسی اضافه می‌کند: هوش مصنوعی کمک می‌کند تا تخمین بزنیم اگر زمین لرزه‌ای با بزرگای مشخصی جایی اتفاق افتاده چه شتاب هایی در مناطق مختلف شهر داشته که اصطلاحاً به آ ن «نقشه شدت» نیز می‌گویند و براساس آن خواهیم دانست هر نقطه از شهر قرار است دستخوش چه خطرات و خسارتی شود

وی با اشاره به نقش هوش مصنوعی پس از وقوع زمین لرزه ادامه داد: موقعیتی را پس از زمین لرزه در نظر بگیرید با مقداری خسارت، در این شرایط موضوعات مورد بحث تخصیص نیروهای امدادی به نقاط شهر و الویت بندی بین نقاط است و اینجا است که موضوع تخمین خسارت پیش می‌آید و باید بتوانیم کم‌تر از یک ساعت تخمین خسارت را داشته باشیم. این تخمین خسارت پارامترهای متفاوتی از جمله شتاب نیروهایی که به سازه‌ها وارد شده، میزان خرابی سازه‌های فرسوده، توزیع جمعیتی در مناطق، زمان وقوع زمین لرزه و میزان هشیاری مردم در هنگام وقوع زمین لرزه دارد. با این اطلاعات و کمک‌های هوش مصنوعی می‌توانیم تخمینی دقیق از خسارات داشته باشیم و فرآیند مدیریت امداد رسانی پس از وقوع این پدیده را تسهیل کنیم.

به گزارش ایمنا، پیش‌بینی زلزله تا پیش از این موضوع غیرممکن به نظر می‌رسید و البته هنوز هم به پیش‌بینی زلزله در هر نقطه‌ای در جهان نزدیک نشده‌ایم، اما آنچه به دست آوردیم نشان می‌دهد مسئله‌ای که فکر می‌کردیم حل ناشدنی است حداقل از نظر تئوری قابل حل است.

به گفته محققان دانشگاه تگزاس، پیش‌بینی کردن زلزله بسیار دشوار و پیچیده است و تاکنون روش قابل اعتمادی برای پیش‌بینی آن ارائه نشده است، اما با پیشرفت فناوری و ظهور فناوری هوش مصنوعی، این مشکل غیرممکن نیز قابل حل شده است؛ تاکنون الگوریتم توسعه یافته مبتنی بر هوش مصنوعی موفق شده است، موقعیت مکانی ۱۴ زلزله را در فاصله ۳۲۰ کیلومتری از منشأ خود به صورت دقیق پیش‌بینی کند، این سیستم فقط هشت هشدار نادرست ارائه کرده است.

کد خبر 704083

منبع: ایمنا

کلیدواژه: هوش مصنوعی توسعه هوش مصنوعی کاربرد هوش مصنوعی کاربرد هوش مصنوعی در آینده ارتقای هوش مصنوعی هوش مصنوعی گوگل فناوری هوش مصنوعی زلزله نقاط زلزله خیز مناطق زلزله زده مرکز زلزله نگاری زلزله نگار آخرین اخبار زلزله آمار زلزله های ایران زمین لرزه وقوع زمین لرزه زمین لرزه ای پیش بینی زمین لرزه خسارت زمین لرزه شهر شهروند کلانشهر مدیریت شهری کلانشهرهای جهان حقوق شهروندی نشاط اجتماعی فرهنگ شهروندی توسعه پایدار حکمرانی خوب اداره ارزان شهر شهرداری شهر خلاق شبکه های لرزه نگاری فناوری هوش مصنوعی پراکندگی جمعیت وقوع زمین لرزه پیش بینی زلزله هوش مصنوعی سلطانی مقدم زلزله شناسی زلزله ها حال حاضر وقوع زلزله ایستگاه ها پیش لرزه لرزه ها داده ها لرزه ای شبکه ها سازه ها

درخواست حذف خبر:

«خبربان» یک خبرخوان هوشمند و خودکار است و این خبر را به‌طور اتوماتیک از وبسایت www.imna.ir دریافت کرده‌است، لذا منبع این خبر، وبسایت «ایمنا» بوده و سایت «خبربان» مسئولیتی در قبال محتوای آن ندارد. چنانچه درخواست حذف این خبر را دارید، کد ۳۹۱۱۶۷۸۲ را به همراه موضوع به شماره ۱۰۰۰۱۵۷۰ پیامک فرمایید. لطفاً در صورتی‌که در مورد این خبر، نظر یا سئوالی دارید، با منبع خبر (اینجا) ارتباط برقرار نمایید.

با استناد به ماده ۷۴ قانون تجارت الکترونیک مصوب ۱۳۸۲/۱۰/۱۷ مجلس شورای اسلامی و با عنایت به اینکه سایت «خبربان» مصداق بستر مبادلات الکترونیکی متنی، صوتی و تصویر است، مسئولیت نقض حقوق تصریح شده مولفان در قانون فوق از قبیل تکثیر، اجرا و توزیع و یا هر گونه محتوی خلاف قوانین کشور ایران بر عهده منبع خبر و کاربران است.

خبر بعدی:

هوش مصنوعی ناسا از سیاره زمین محافظت می‌کند

به گزارش خبرگزاری علم و فناوری آنا به نقل از وبسایت خبری ناسا، با افزایش رویداد‌های آب و هوایی شدید در سراسر جهان به دلیل تغییرات آب و هوایی، نیاز به تحقیقات بیشتر درباره شرایط سیاره زمین نیز افزایش یافته است. برای ناسا، تحقیقات آب و هوایی نه تنها شامل انجام مطالعات مربوط به این رویدادها، بلکه همچنین توانمندسازی محققان همه کشور‌های همکار و همسو برای پیشبرد این کار را در بر می‌گیرد. به همین منظور سازمان هوانوردی و فضای ایالات متحده آمریکا تلاش‌های گسترده‌ای در راستای توسعه هوش مصنوعی انجام می‌دهد که حاصل آن ساخت ابزار قدرتمندی برای دستیابی به اهداف تعریف شده است.

این سازمان سال گذشته با شرکت پژوهشی آی‌بی‌ام برای ایجاد یک مدل بنیادین از زمین براساس فناوری هوش مصنوعی همکاری کرد؛ این مدل که بر روی مقادیر زیادی از داده‌های هماهنگ شده مهم‌ترین ماهواره‌های زمین‌شناسی ناسا و سازمان فضایی اروپا متمرکز است راه‌حل‌های قابل دسترس و اجرایی را برای مقابله با چالش‌های محیطی فراهم می‌کند؛ شرکت پژوهشی آی‌بی‌ام، بزرگترین سازمان پژوهش صنعتی در جهان بوده و دارای دوازده آزمایشگاه در شش قاره است.

به گفته دانشمندان، مدل‌های پایه به‌عنوان راه‌حلی عمل می‌کنند که از آن می‌توان مجموعه‌ای از برنامه‌های کاربردی را توسعه داد و راه‌حل‌های قدرتمند و کارآمد را ممکن ساخت. مانیل ماسکی، سرپرست علوم داده در دفتر مدیر ارشد داده‌های علمی ناسا (OCSDO) توضیح می‌دهد: مدل‌های بنیادین می‌دانند چه چیز‌هایی در داده‌ها نشان داده می‌شوند و چگونه باید پردازش شوند تا بیشترین خروجی را داشته باشند و بدین شکل است که از آنها می‌توان در ابعاد مختلف استفاده کرد و اثرگذاری آن را وسعت داد.

استفاده از هوش مصنوعی و توسعه آن به عنوان یکی از ابزار‌های کلیدی در مبارزه با تغییرات آب و هوا و حفظ محیط زیست، اهمیت بسیاری دارد واز این رو، ناسا با بهره گیری از تکنولوژی هوش مصنوعی و علم باز، به شکل فعال در این زمینه‌ها ورود کرده است.

یکی از برنامه‌های کلیدی این سازمان، برنامه «هوش مصنوعی برای زمین» (AI for Earth) است که از هوش مصنوعی برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های زیست‌محیطی استفاده می‌کند. از طریق این برنامه، داده‌هایی مانند داده‌های سنجش از دور و داده‌های جوی برای پیش‌بینی تغییرات آب و هوا به صورت تلفیقی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

همچنین، ناسا از مدل‌های پیشرفته هواشناسی برای کمک به بررسی و پیشگیری از فاجعه‌های طبیعی مانند سیل و خشکسالی استفاده می‌کند؛ این اطلاعات به جمع‌آوری داده‌های جامع و دقیق و جلوگیری از وقوع حوادث در آینده کمک می‌کند. به علاوه، ناسا با اهمیت دادن به اصول علم باز، امکان دسترسی به داده‌های متقابل و کارآمد جهت تحلیل و بهبود فهم از تاثیرات تغییرات آب و هوا و حفظ محیط زیست را فراهم می‌کند. این رویکرد باعث افزایش شفافیت و همکاری بین محققان و متخصصان محیط زیست می‌شود و درواقع تلاش‌های ناسا در زمینه استفاده از هوش مصنوعی و علم باز برای مبارزه با تغییرات آب و هوا و ارتقاء محیط زیست باعث ترکیب همه امکانات موجود و بهره‌گیری تمام و کمال از آنها برای رسیدن به اهداف برجسته محیط زیستی می‌شود.

محققان باور دارند، پوشش تمام جنبه‌های علم زمین مستلزم چندین مدل پایه است که بر روی انواع مختلف مجموعه داده‌ها آموزش دیده‌اند. با این حال، دانشمندان این حوزه بر این باورند که مدل‌های آینده ممکن است روزی در یک مدل جامع ترکیب و منجر به شکل‌گیری یک فناوری هوشمند صرف بررسی زمین شوند که تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی بی‌نظیری برای انواع رویداد‌های آب و هوایی و محیطی ارائه می‌کند.

هر چه نوآوری در آینده بیشتر باشد، مدل‌های بنیادی اقلیمی ناسا و آی‌بی‌ام، جهش‌هایی را در علم زمین امکان‌پذیر می‌سازد که هرگز قبلاً و پیش از آن نبوده است. اگرچه ابزار‌های قدرتمند هوش مصنوعی کار محققان را بهبود می‌بخشد، اما تلاش تیم تحقیقاتی برای بهره‌گیری از علم و تبدیل آن به ابزار، فرصت‌های اکتشاف را افزایش می‌دهد و به هر کسی اجازه می‌دهد که راه را برای تحقیقات پیشگامانه برای کمک به مراقبت بهتر از سیاره هموار کند.

انتهای پیام/