والزلازل جزء لا يتجزأ من حياة سكان الولاية، ولا يمكن منعها من الحدوث، لكن بالإمكان فهم الأماكن الأكثر عرضة لها، مما يمكّن المجتمعات من الاستعداد بشكل أفضل.

لذا، فإن الطريقة المثلى لتقليل تأثير هذه الكوارث في المستقبل تكمن في رسم خرائط دقيقة للطبقات الأرضية وتوثيق سلوكيات الصدوع.

أدوات رصد حديثة
يستخدم الباحثون أجهزة قياس الزلازل، وهي آلات متطورة تستشعر وتوثق الاهتزازات المختلفة، بما في ذلك الزلازل.

وتشبه الموجات الزلزالية الأنغام الموسيقية، حيث يمكن للعلماء تحليلها وفهم سلوكيات الطبقات الجيولوجية المسببة لها.

تاريخيًا، كان هذا العمل صعبًا وبطيئًا، وغالبًا ما كانت النتائج غير دقيقة. وقد سعى زاكاري روس، منذ انطلاقته في هذا المجال، إلى تطوير نهج جديد.

وفي حديثه عن الأساليب التقليدية، وصفها بأنها "غير فعالة تمامًا". حتى أن أفضل البرامج الحاسوبية آنذاك كانت تخفق في اكتشاف بعض الزلازل.

تكنولوجيا التعلم الآلي
في عام 2017، أدرك روس إمكانية استخدام تقنيات التعلم الآلي في هذا السياق، حيث يمكن لهذه البرامج التعامل مع كميات هائلة من البيانات بدقة وسرعة تفوق قدرة البشر. لذا، طرح فكرة تطبيق نفس الأسلوب في مجال علم الزلازل.

ومن بين الأهداف التي يسعى روس لتحقيقها، تتبع الزلازل الصغيرة. وعلى الرغم من أنها قد تبدو غير مؤذية، إلا أن هذه الزلازل تُعدّ مهمة، إذ يمكن أن تكشف عن سلوك الصدوع التي قد تنفجر لاحقًا وتسبب كوارث.

إنجازات ملحوظة
استطاع روس وفريقه تحليل أشكال الموجات الزلزالية التي تم تحديدها سابقًا كزلازل حقيقية، وإنشاء قوالب لها. ثم تم تطبيق خوارزمية متقدمة على السجلات الزلزالية لتحديد الزلازل التي لم تُرصد من قبل.

ونجحت الخوارزمية في التعرف على ما يقرب من مليوني زلزال صغير بين عامي 2008 و2017، مما أظهر شبكة معقدة من الصدوع التي لم تُكتشف سابقًا.

وفي عام 2019، نشرت النتائج، وأثارت إعجاب المجتمع العلمي، حيث وصفت مارين دينول، عالمة الجيوفيزياء بجامعة واشنطن، البحث بأنه "مذهل للغاية".

التحديات المستمرة
ومع ذلك، كان هناك تحدٍ واحد، إذ لم يكن بإمكان البرنامج التعرف إلا على الزلازل التي تم تدريبه عليها، مما يعني أنه لم يستطع اكتشاف الأحداث الزلزالية الجديدة.

لذا، لجأ روس إلى تقنيات متقدمة أخرى، مثل البرامج التي تتعلم ذاتيًا، القادرة على التنبؤ بأنماط جديدة من الزلازل.
واليوم، تم استخدام هذه البرامج في جميع أنحاء كاليفورنيا، حيث حددت نوعًا جديدًا من الزلازل. وفي هاواي، تم التعرف على شبكة غير مسبوقة من الصخور المنصهرة تحت بركانين نشطين.
يشير روس إلى أن هذه التكنولوجيا تتجاوز بكثير ما كان ممكنًا في السابق، موضحًا أن النتائج الحالية تتفوق على ما يمكن أن يحققه البشر بمفردهم.
وبينما ينظر العديد من العلماء إلى عمل روس بتفاؤل، إلا أن هناك قلقًا بشأن الحاجة إلى تدريب المزيد من العلماء على استخدام التعلم الآلي لفهم الأنماط المعقدة تحت الأرض.
دور الذكاء الاصطناعي
تستمر برامج التعلم الآلي في التطور، ولا تقتصر على تحديد الزلازل فحسب، بل تُعزز أيضًا أنظمة الإنذار المبكر. تلك الأنظمة المستقلة قد تصبح أدوات حيوية في التنبؤ بالمخاطر التي تهدد الأرواح والممتلكات، من خلال إرسال إشعارات طارئة قبل وصول الموجات الزلزالية.
وفي المدن المعرضة للزلازل، مثل طوكيو، ستقوم برامج الذكاء الاصطناعي بمراقبة الصور من الكاميرات للتعرف على الحرائق أو انهيار المباني، مما قد يوفر الوقت الثمين في عمليات الإنقاذ.

وعلى الرغم من الإمكانيات الكبيرة التي توفرها برامج الذكاء الاصطناعي، لن تُحل محل العلماء البشر. يؤكد روس أن التعاون بين الإنسان والتكنولوجيا هو السبيل الأمثل لمواجهة التحديات الجيولوجية، مما يمهد الطريق لمستقبل أكثر أمانًا في ظل الكوارث الطبيعية.