TechTalkבמקרה של רעידת אדמה: בינה מלאכותית יכולה להציל חיים
TechTalk
במקרה של רעידת אדמה: בינה מלאכותית יכולה להציל חיים
המודלים הקיימים לחיזוי רעידות אדמה אינם מדויקים ומשאירים מעט מדי זמן לתפוס מחסה. ישראל, כידוע, נמצאת באזור מועד לרעש משמעותי ולכן תום לנדמן, מדען נתונים ב-Data Science Group (DSG), קורא לפיתוח מזורז של מודלי חיזוי המבוססים על AI
מדינת ישראל ללא ספק נמצאת במוקד רעש ידוע. מומחים מתריעים כי בעתיד עשויה להתרחש רעידת אדמה גדולה ומסוכנת בעקבות מיקומה על השבר הסורי-אפריקאי. היכולת לחזות היכן ומתי תתרחש רעידת האדמה הבאה היא קריטית למזעור היקף הפגיעות בנפש, שכן היא מאפשרת לאנשים להימלט מהשטח הבנוי לעבר שטח פתוח זמן סביר מראש. מודלים של בינה מלאכותית מתקדמים יכולים לדייק את יכולת החיזוי של שיטות החיזוי הקיימות ולהציל חיים.
קיימות מספר שיטות לחיזוי רעידות אדמה, המבוססות על טכנולוגיות שונות, אך הן אינן מהימנות. בין השאר ניתן למנות טכנולוגיות חיזוי לטווח הקצר והמידי, המתבססות על הופעת אינדיקטורים פיזיקליים. הללו יכולות לספק חיזוי על מיקומה ועוצמתה של רעידת האדמה בטווח מיידי ועד מספר ימים טרם הרעש. סיסמומטרים, לדוגמה, מספקים אינדיקציה המאפשרת חיזוי בטווח של שניות טרם הרעש. דוגמה נוספת היא חיזוי דטרמיניסטי המתבסס על מדדים כמו פליטת גז ראדון, התרוממות ושקיעה של פני השטח, זרימה ערבולית בבארות מים, רעידות מקדימות ואפילו התנהגות חרדתית ובהלה בקרב בעלי חיים.
קיימות גם שיטות חיזוי סטטיסטיות המספקות חיזוי ארוך טווח - בין שעות לימים ואפילו חודשים טרם הרעש - שמסתמכות על נתונים היסטוריים שנאספו אודות שברים גיאולוגיים מוכרים. שיטות אלו מניחות שמאפייניהם של שברים מסוימים יימצאו ברעידות אדמה בעלות התנהגות דומה. הנחות אלה לא בהכרח נכונות, אבל הן מאפשרות לחשב הסתברויות לרעידות אדמה בעוצמות שונות באזורי השברים ולהעריך את טווח הזמנים שבו עשויה להופיע הרעידה הבאה.
שימוש בבינה מלאכותית יאפשר יישום של מודלים חזקים ומדויקים יותר לחיזוי רעידות אדמה. בשונה מאלגוריתמי למידה קלאסיים, אלגוריתמי למידה עמוקה לרוב אינם מסתמכים על הנחות פשטניות ומציגים תוצאות מרשימות יותר כשנפח הנתונים שנאספים מהשטח גדול. ככל שיתבססו על יותר מידע, כך הם יהיו מסוגלים ללמוד ולמצוא דפוסים מורכבים יותר שיאפשרו חיזוי מדויק, מהימן ומהיר יותר, שיאפשר להאריך את מועד ההתרעה ולמזער את מספר הנפגעים.
גם לאלגוריתמים אלה יש מגבלות, כמובן. קיים מספר מזערי של מודלים מבוססי בינה מלאכותית לחיזוי רעידות אדמה ורובם לוקים בחסר. האתגר נובע בעיקר מנפח נתונים נמוך - כלומר, מגוון נתונים ירוד מבחינת מיקום ברחבי הגלובוס ומבחינת טווח הזמנים שבו תועדו, שכן רעידות אדמה הן אירועים נדירים יחסית. מסיבה זאת מודלים אלו מוגבלים ביכולתם להכליל ולחזות רעידות אדמה בצורה מהימנה לאורך זמן והם אינם בהכרח ישימים ואפקטיביים.
בשנת 2018 הוצגה לראשונה שיטת חיזוי מבוססת בינה מלאכותית, ConvNetQuake, המבחינה בין רעש סיסמי לאותות של רעידת אדמה. הרשת אומנה על מספר רב של גלים סיסמיים שנאספו מסיסמוגרפים. עם זאת, החוקרים טענו שהמודל אינו מסוגל לחזות רעידות אדמה חזקות טרם התרחשותן. מחקר שפורסם לאחרונה מציע מודל מבוסס למידת מכונה שחוזה את עוצמת רעידת האדמה על בסיס אותות הנוצרים בעקבות שינויים בשדה הכבידה, אבל המודל אינו פרקטי מאחר שהוא מוגבל רק לרעידות אדמה בדרגה גבוהה מ-8 בסולם ריכטר וכמו כן וא נבחן על רעידת אדמה אחת שהתרחשה בשנת 2011 בעיר סנדאי ביפן.
מספר גורמים יאפשרו חיזוי רעידות אדמה מהימן לאורך זמן באמצעות בינה מלאכותית, בהם נפח, סוג ומגוון נתונים גדול יותר, טיוב מדויק של הנתונים, ניפוי חריגים ופיתוח אוטומציה הבוחרת בנתונים האיכותיים ביותר. הסתייעות בגיאולוגים ובמומחים בתחום רעידות האדמה תאפשר לאסוף, לחלץ ולהנדס מאפיינים ייחודיים שישמשו כמנבאים טובים עבור המודלים השונים. לבסוף, יש לבצע ניטור של המודלים לאורך זמן כדילוודא באילו מקרים הם מדייקים ובאילו הם שוגים - ולשפר את ביצועיהם.
ישראל נוקטת בצעדים קונבנציונליים על מנת לשפר את יכולת החיזוי של רעידת האדמה הבאה. בתחילת השנה פיקוד העורף והמכון הגיאולוגי הודיעו על מבצוע של מערכת "תרועה", המספקת התרעה קצרת טווח (שניות בודדות עד עשרות שניות) טרם הרעש. מערכת זו היא צעד קטן וחשוב להתמודדות עם הרעש הבא, אבל גם היא, כמו רוב מנגנוני ההתרעה שנמצאים בשימוש בעולם, מנצלת חלון הזדמנויות צר, שהולך ומצטמצם ככל שמוקד הרעש קרוב יותר לאזור הנמצא בסיכון.
על המדינה להשקיע יותר משאבים וכוח אדם במחקר אודות סוגיה חשובה זו. עליה לעודד את מיטב המוחות בארץ לבצע מחקר ופיתוח מבוסס בינה מלאכותית בתחום חיזוי רעידות האדמה. אמנם קיימים לא מעט אתגרים שיש לצלוח בדרך למודל שיספק חיזוי אמין ומדויק, אבל לישראל יש ידע טכנולוגי שיאפשר לה להתכונן ליום פקודה ואף להוביל את הפיתוח העולמי בתחום.
תום לנדמן הוא מדען נתונים ב-Data Science Group (DSG).
