مساحات نيوز : نموذج التعلم الآلى الجديد يحسن الإنذارات المبكرة بالتسونامى

عززت دراسة جديدة الإحصاءات التقليدية مع تقنيات جديدة للتعلم الآلي باستخدام الذكاء الاصطناعي لاختبار نماذج الإنذار المبكرة لتوفينو ، كولومبيا البريطانية ، وهو هدف مشهور لركوب الأمواج والسياحة على الساحل الغربي لجزيرة فانكوفر.

وفقًا لموقع “Phys” ، أظهر Katsoschiro Juda ، أستاذ علوم الأرض ورئيس قسم البحوث الكندية ، في الدراسة التي نشرتها مجلة الهندسة الساحلية ، عند تقييم العديد من المخاطر التي يتمتع بها نماذج الغابات العشوائية ، وهي خوارزمية تعليمية تلقائية استخدمت إنتاج القرار. طريقة إحصائية.

وقالت يهودا: “إن التراجع الخطي المتعدد هو النموذج الأساسي المعمول به الذي استخدمناه لعقود للتنبؤ بالتسونامي” وأضفنا: “علينا أن نستخدم المزيد من نماذج الذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج أفضل ، ولكنه يتطلب المزيد من البيانات وتحسين أدائك فقط بمزيد من البيانات.”

وقالت يهودا: “تُظهر نماذجنا أن أداء نماذج الإنذار المبكر من تسونامي من حيث النجاح يختلف تمامًا عندما تكون أوقات الانتظار قصيرة للغاية”.

وأضاف: “يجب أن نستمر في جمع البيانات واستخدام العديد من مجموعات البيانات لتطوير نموذج إنذار مبكر قوي من Tofino والمجتمعات الساحلية الأخرى في جزيرة فانكوفر.”

تُظهر البيانات التي تم جمعها أن الانتظار لفترة أطول من إخراج تحذير تسونامي المبكر يؤدي إلى نتائج أفضل من حيث إخلاء أكبر عدد من الأشخاص ويتم تنظيمها مقارنة بوقت استجابة أقصر.

ومع ذلك ، فإن هذا النهج يمثل مشكلة ، حيث أن أوقات الانتظار الطويلة تقلل من فعالية تقارير التحذير وتؤدي أخيرًا إلى وفاة أكبر للأشخاص الذين تم تقييمهم وفرق الطوارئ.

يعتبر Tofino تسونامي كبير بسبب موقعه بالقرب من Kaskadias of Sands ، والذي يقع على بعد 100 إلى 200 كم قبالة ساحل المحيط الهادئ في أمريكا الشمالية.

Cascadia estrasia هي منطقة حدودية للصفائح الدموية التكتونية التي يمكن أن تولد الزلازل وأمواج تسونامي تزيد عن 9 درجات على مقياس القاضي ويمكن أن تصل إلى ارتفاع 20 إلى 30 مترًا.

يمكن أن تصل تسونامي المحلية ، التي تسببها الزلازل في رمال كاسكاديا ، إلى توفينو في غضون 15 إلى 20 دقيقة ، مع بقاء وقت قصير فقط للتحذير ، ويعمل المجتمع بنشاط على الاستعداد للتسونامي ، بما في ذلك إمكانية بناء تسونامي.