من الهاتف في جيبك إلى أقمار فايرسات الصناعية: هكذا تحاول جوجل التنبؤ بالكوارث الطبيعية

في محاضرة ألقتها في المؤتمر السنوي الرابع والخمسين للعلوم والبيئة، عرضت جيلا لويكا من قسم أبحاث جوجل أنظمة الذكاء الاصطناعي للإنذار المبكر بالزلازل والحرائق والأعاصير والفيضانات. ورغم التقدم الملحوظ الذي أُحرز، إلا أن هذه الأنظمة لا تتنبأ بكل كارثة بدقة، ولا تغني عن سلطات الطوارئ.

وقالت: "هدفنا هو ألا يتفاجأ أحد بكارثة طبيعية - على الأقل ليس بكارثة تقترب". جيلا لويكامدير منتجات التنبؤ بالفيضانات والقدرة على مواجهة الأزمات فيبحث جوجلفي كلمتها خلال المؤتمر السنوي الرابع والخمسين للعلوم والبيئة، عرضت محاولة جوجل لتحويل الهواتف الذكية والأقمار الصناعية ونماذج الطائرات إلى أجهزة استشعار. الذكاء الاصطناعي لنظام إنذار عالمي.

عُقد المؤتمر يومي 8 و9 يوليو/تموز 2026 في مركز المؤتمرات بمباني الأمم المتحدة في القدس. وقد وُصف هذا الحدث بأنه أكبر منتدى بيئي في إسرائيل، وقادته الجمعية الإسرائيلية لعلم البيئة والعلوم البيئية، واستضافته بلدية القدس بالتعاون مع الجامعة العبرية. ([Hayadan – Hayadan][1])

بدأت لويكا حديثها بالإشارة إلى الزلازل المدمرة التي ضربت فنزويلا مؤخرًا. وقالت إن مثل هذه الأحداث تُظهر كيف يمكن للعلم والتكنولوجيا أن يمنحا الجمهور ثوانٍ أو ساعات حاسمة، حتى عندما يتعذر منع الكارثة نفسها. يستند هذا المقال إلى نص وملخص المحاضرة.

أصبحت الهواتف شبكة من أجهزة استشعار الزلازل.

أحد الأمثلة التي قدمتها هو نظام التنبيه بالزلازل في نظام أندرويد. يمكن لمقاييس التسارع المثبتة في الهواتف الذكية، والتي تُستخدم عادةً للكشف عن اتجاه الجهاز وحساب الخطوات، أن ترصد أيضاً الحركة المميزة للزلزال.

عندما يرصد عدد كبير من الأجهزة في منطقة معينة نمطًا مشابهًا من الهزات الأرضية في وقت واحد، يقوم النظام بتحليل الإشارات وتقدير موقع الحدث. وبذلك، يمكنه تحذير المستخدمين البعيدين عن مركز الزلزال قبل وصول الموجات الزلزالية القوية إليهم.

أكد لويكا أن الأمر لا يتعلق بالتنبؤ بالزلزال قبل وقوعه. فالنظام يرصد الزلزال بعد حدوثه، مستفيدًا من سرعة انتقال المعلومات الإلكترونية مقارنةً بالموجات الزلزالية. قد لا تتجاوز هذه السرعة بضع ثوانٍ، لكنها قد تكون كافية للابتعاد عن النوافذ، أو إيقاف الآلات، أو الاحتماء.

أدى حريق كارمل إلى تسليط الضوء على الحرائق

بحسب لويكا، فإن مجال الحرائق قريبٌ جداً من فريق جوجل الإسرائيلي. فقد شاهد الفريق في حيفا حريق الكرمل المدمر عام 2010، وكان لهذا الحدث أثرٌ كبيرٌ في قرارهم بالتعمق أكثر في تطوير أدوات لرسم خرائط الأزمات ونشر المعلومات أثناء حالات الطوارئ.

تعرض جوجل بالفعل حدودًا تقريبية للحرائق في نتائج البحث وعلى الخرائط. مع ذلك، تعتمد دقة الخرائط وسرعة تحديثها على الأقمار الصناعية التي تمر فوق المنطقة. توفر بعض أنظمة الرصد الحالية صورة محدثة بضع مرات فقط في اليوم، وهي فترة طويلة جدًا عندما تتحرك جبهة الحريق بسرعة.

"عندما يحمي رجال الإطفاء منازلنا ومجتمعاتنا وعائلاتنا، فإن أعظم هدية يمكننا تقديمها لهم هي الوقت"، قال لويكا.

ولهذا الغرض، يتم إنشاء نظام فايرسات – منظومة أقمار صناعية مخصصة لرصد الحرائق ومراقبتها. في اليوم السابق لمحاضرتها، في 7 يوليو، تم إطلاق أول ثلاثة أقمار صناعية عاملة من طراز FireSat، بعد إطلاق قمر صناعي تجريبي في مارس 2025. وقد قامت شركة Muon Space بتصنيعها، ويتم تشغيلها كجزء من تحالف Earth Fire Alliance، بدعم من جهات من بينها Google.org.

عندما يصبح النظام الكامل، المُخطط له أن يضم حوالي 50 قمراً صناعياً، جاهزاً للعمل، يهدف إلى تحديد بؤر الحرائق الصغيرة التي لا تتجاوز مساحتها خمسة أمتار مربعة، وتوفير بيانات رصد عالمية جديدة كل 20 دقيقة. الأقمار الصناعية الثلاثة التي أُطلقت حتى الآن هي المرحلة الأولى فقط، لذا لا يعني هذا أن هذه التحديثات تُستقبل بالفعل في جميع أنحاء العالم. ([تحالف حرائق الأرض][3])

عشرات السيناريوهات بدلاً من توقعات واحدة

يُعدّ WeatherNext مجالًا آخر، وهو عبارة عن مجموعة من النماذج طوّرتها Google DeepMind وGoogle Research للتنبؤ بالطقس. فبدلًا من إنتاج تنبؤ واحد فقط، تستطيع هذه النماذج حساب مجموعة من السيناريوهات المحتملة بسرعة. وهذا يُتيح لنا تقدير ليس فقط السيناريو الأكثر ترجيحًا، بل أيضًا احتمالية وقوع أحداث نادرة ومدمرة.

أعطت لويكا مثالاً على إعصار ميليسا، الذي ضرب جامايكا في أكتوبر 2025 كإعصار من الفئة الخامسة. عندما كان الإعصار لا يزال مصنفاً كمنخفض استوائي ضعيف، توقعت النماذج التقليدية سيناريوهات مختلفة. قبل خمسة أيام، قدرت WeatherNext احتمالاً بنسبة 80% أن يشتد النظام ويضرب جامايكا كإعصار من الفئة الخامسة؛ وقبل ثلاثة أيام من وصوله، ارتفع الاحتمال إلى ما يقارب 100%.

لم يحلّ التنبؤ محلّ خبراء الأرصاد الجوية البشريين، بل زوّد المركز الوطني الأمريكي للأعاصير بإشارة إضافية، مما ساعده على إصدار تحذيرات أكثر دقة، ومنح السلطات والسكان الوقت الكافي للإخلاء وحماية ممتلكاتهم. ([Google DeepMind][4])

قبل سبعة أيام من فيضان النهر، وقبل يوم من حدوث فيضان مفاجئ

تعمل جوجل فيمحور الفيضانات تُقدّم الشركة توقعاتٍ لفيضانات الأنهار تصل إلى سبعة أيام مُسبقاً. ووفقاً للشركة، تُغطي هذه التوقعات المناطق المُعرّضة لخطرٍ كبير، والتي يقطنها ما يقرب من ملياري شخص في أكثر من 150 دولة.

لكن فيضانات الأنهار ليست سوى جزء من المشكلة. الفيضانات المفاجئة تتطور هذه الفيضانات بسرعة، وتضرب أحياناً المناطق الحضرية بعد هطول أمطار غزيرة بفترة وجيزة. ولسنوات، كان من الصعب تدريب نماذج للتعامل معها لعدم وجود قاعدة بيانات عالمية موحدة توثق أماكن وأوقات حدوثها.

ولمعالجة نقص البيانات، قام الباحثون بتطوير مصدر أرضيقام مشروع جيميني بتحليل التقارير الإخبارية التي جُمعت على مدى عشرين عامًا تقريبًا، وحوّلها إلى قاعدة بيانات منظمة تضم حوالي 2.6 مليون سجل لأحداث الفيضانات. استُخدمت قاعدة البيانات هذه لتدريب نموذج يحسب احتمالية حدوث فيضانات مفاجئة في منطقة حضرية خلال الأربع والعشرين ساعة القادمة. ([research.google][5])

يُعاني النموذج أيضًا من بعض القيود. فهو يعمل حاليًا بدقة تبلغ حوالي 20 × 20 كيلومترًا، ويركز بشكل أساسي على المناطق الحضرية. ونظرًا لكثرة التقارير الإخبارية المنشورة عن المدن مقارنةً بالمناطق الريفية والمناطق قليلة السكان، فإن مجموعة بيانات التدريب لا تُمثل جميع أنحاء العالم تمثيلًا متساويًا. حتى أن حدثًا حقيقيًا لم يُغطَّ إعلاميًا قد يبدو للنموذج أنه تنبؤ خاطئ عند تقييمه. ([research.google][6])

حان وقت العمل قبل وقوع الكارثة

أشارت لويكا إلى تعاون مع مؤسسة GiveDirectly في نيجيريا، حيث استُخدمت التنبؤات المبكرة لتحويل الأموال إلى العائلات قبل وقوع الفيضانات. وقد مكّنتهم هذه الأموال من الإخلاء، وشراء أكياس الرمل، أو نقل المعدات والممتلكات إلى أماكن آمنة. يُعدّ هذا مثالاً على "العمل الاستباقي" - أي الانتقال من انتظار وقوع الكارثة وتوزيع المساعدات بعدها، إلى اتخاذ إجراءات فورية عندما تُشير التنبؤات إلى خطر حقيقي. ([sites.research.google][7])

لا تُزيل الأنظمة التي عرضتها حالة عدم اليقين. فهي لا تمنع وقوع الأعاصير أو الحرائق أو الزلازل، وقد تُغفل بعض الأحداث أو تُصدر تحذيرات غير ضرورية. دورها هو تقليص فجوة المعلومات وتزويد الجمهور وخدمات الطوارئ بمورد لا يمكن توفيره بعد وقوع الكارثة - ألا وهو الوقت.

وخلص لويكا إلى القول: "لا تستطيع التكنولوجيا دائماً منع المخاطر الطبيعية، ولكن من خلال العلوم الأفضل والشراكات القوية والذكاء الاصطناعي المسؤول، يمكننا المساعدة في ضمان حصول الناس على المعلومات التي يحتاجونها قبل وصول الخطر".

שאלות ותשובות

هل تستطيع جوجل التنبؤ بالزلازل؟ لا. نظام أندرويد يكتشف الزلزال بعد بدايته ويرسل تنبيهًا إلى المناطق التي لم تصل إليها الموجات الزلزالية بعد.

ما هو نظام فايرسات؟ مجموعة من الأقمار الصناعية مصممة لرصد الحرائق ورسم خرائطها باستخدام أجهزة استشعار متعددة الأطياف والذكاء الاصطناعي. ومن المتوقع أن توفر المجموعة الكاملة بيانات رصد عالمية كل 20 دقيقة.

إلى أي مدى يمكن التنبؤ بالفيضانات مسبقاً؟ يعرض مركز الفيضانات توقعات الفيضانات النهرية لمدة تصل إلى سبعة أيام مقدماً، وتوقعات الفيضانات المفاجئة في المناطق الحضرية لمدة تصل إلى 24 ساعة مقدماً.

كيف تم إنشاء قاعدة بيانات الفيضانات المفاجئة؟ استخدمت شركة Groundsource برنامج Gemini لاستخراج المعلومات المنظمة من التقارير الإخبارية التي تم جمعها على مدى حوالي 20 عامًا، مما أدى إلى إنشاء ما يقرب من 2.6 مليون سجل للأحداث.

المزيد عن هذا الموضوع على موقع العلوم

• التنبؤ بالفيضانات باستخدام التعلم الآلي بدقة تزيد عن 90%
• كشفت جوجل ديب مايند عن: قفزة نوعية في التنبؤات الجوية تعادل خمسين عاماً.
• يمكن للهواتف المحمولة أن تحذر من حرائق الغابات والظروف الجوية القاسية
• تساهم النماذج المعدلة للتنبؤ بحرائق الغابات بشكل كبير في تحسين قدرات الإنذار المبكر.
• ناسا: أزمة المناخ تضاعف حرائق الغابات في جميع أنحاء العالم

للاطلاع على النسخة الأصلية المنشورة: فتح المقال العلمي