وفي تجربة استمرت سبعة أشهر في الصين، نجحت الخوارزمية في التنبؤ بنسبة 70% من الزلازل قبل أسبوع من حدوثها، ما اعتبره العلماء إنجازاً مهماً في مجال التنبؤ الزلزالي، حسبما نقلت وسائل إعلام فرنسية.

وتم تدريب الخوارزمية على تحليل البيانات الزلزالية في الوقت الفعلي وربطها بالزلازل السابقة، ما أتاح لها التنبؤ بـ14 زلزالاً بدقة تصل إلى حوالى 200 ميل من الموقع المتوقع وبقوة محسوبة تقريباً. ورغم ذلك، أخطأت الخوارزمية في التنبؤ بزلزال واحد وأصدرت ثمانية تحذيرات كاذبة.

ويعد هذا الإنجاز خطوة مهمة في أبحاث التنبؤ بالزلازل التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، ويشير إلى إمكانية تحقيق تقدم أكبر في المستقبل، علماً أن عالم الزلازل يانغكانغ تشين، كان المطور الرئيسي للخوارزمية التي نشرت نتائجها أولاً في مجلة "Bulletin of the Seismological Society of America".

وأكد الباحثون المشاركون في تطوير الخوارزمية، مثل ألكسندروس سافايديس من "برنامج شبكة الزلازل في تكساس" على أهمية الاستعداد للزلازل، وأشاروا إلى أن التنبؤ حتى بنسبة 70% يمكن أن يكون له تأثير كبير في تقليل الخسائر البشرية والاقتصادية.

واعتمد الفريق على نهج التعلم الآلي باستخدام ميزات إحصائية مستندة إلى معرفة الفريق بفيزياء الزلازل، ما سمح للذكاء الاصطناعي بالتدريب على قاعدة بيانات مدتها خمس سنوات من التسجيلات الزلزالية. وبعد تدريبه، استطاع الذكاء الاصطناعي تمييز علامات الزلازل القادمة بين الضوضاء الخلفية للأرض.

ورأى الباحثون أنه في المناطق التي تحتوي على شبكات قوية لتتبع الزلازل، مثل كاليفورنيا وإيطاليا واليابان واليونان وتركيا وتكساس، يمكن تحسين دقة التنبؤات بشكل كبير. ويخطط الفريق لاختبار الخوارزمية في تكساس، حيث تمتاز الولاية بعدد كبير من الزلازل الطفيفة وبعض الزلازل المتوسطة.

ويأمل الباحثون في دمج النظام مع النماذج الفيزيائية الحالية لتحسين دقة التنبؤات، خصوصاً في المناطق التي تفتقر إلى بيانات كافية أو تلك التي شهدت زلازل كبيرة قبل زمن طويل مثل كاسكاديا.