المساحة الجيولوجية تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي من كاوست لرصد الزلازل في المملكة
في إطار استراتيجيتها الجديدة التي أُعلنت قبل عامين، كثّفت جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية (كاوست) تعاونها مع الجهات الوطنية، ساعيةً لتحويل أبحاثها المبتكرة والرائدة عالميًا إلى فوائد ملموسة تخدم المجتمع السعودي. ومن أبرز الأمثلة على ذلك المشروع الذي يقوده البروفيسور طارق الخليفة، أستاذ هندسة وعلوم الأرض في كاوست، والعالم الباحث في كاوست عمر سعد، واللذان تواصلا مع هيئة المساحة الجيولوجية السعودية (SGS) لاستكشاف التحديات التي تواجهها في رسم الخرائط الجيولوجية لكامل أراضي المملكة. وقد أسفرت هذه المناقشات الأولية عن تطوير تقنية ذكاء اصطناعي جديدة تمكّن الهيئة من فهم النشاط الزلزالي علميًا بشكل أفضل ونشر أنظمة إنذار مبكر لحماية المباني وإنقاذ الأرواح.
وعلى الرغم من أن المملكة تُعرف بكونها منطقة صحراوية شاسعة، فإن بعض مناطقها معرّضة للنشاط الزلزالي، لا سيما في الجهة الغربية حيث تنتشر البراكين ومناطق الصدوع الجيولوجية. وقد رصدت الهيئة عشرات الآلاف من الهزات الأرضية – وإن كانت ضعيفة – خلال السنوات الخمس عشرة الماضية في منطقة حرة الشاقة، وأكثر من 3000 هزة في مايو 2009 وحده بالقرب من مدينة العيص.
تُعرف هذه الهزات المتتالية بـ "الزلازل العنقودية"، وهي شائعة في المناطق البركانية وتشكل تحديًا إضافيًا للباحثين، إذ يصعب عليهم تحديد مصدر كل هزة وتمييز الاهتزازات المختلفة. وهنا يأتي دور النظام الذكي الذي طوره الخليفة وسعد، والذي يمنح الهيئة قدرة أكبر على إجراء مسوحات دقيقة للمنطقة، مع خطط لتوسيع استخدامه في مناطق أخرى وصولاً إلى تغطية المملكة بأكملها بهذه التقنية المتقدمة.
وقال المهندس تركي السحلي، مدير أعلى مركز المخاطر الجيولوجية في هيئة المساحة الجيولوجية السعودية "تواصلت معنا كاوست، واستمعت إلى التحديات في التطوير، وقدمت حلاً علميًا مبتكرًا. هذا النظام الذكي يتفوق على التحليل اليدوي الذي اعتدناه، ويتيح لنا إجراء تحليلات متقدمة للزلازل في المملكة، ما يساعد على تحسين البنية التحتية وحماية المزيد من الأرواح."
ومع التقدم الكبير في قدرات الحوسبة، تمكّن العلماء من الوصول إلى فهم غير مسبوق للزلازل، بما في ذلك مواقعها وقوتها، ما ساعد على وضع نماذج للتنبؤ بسلوك الزلازل المستقبلية. هذه البيانات أساسية لوضع السياسات الحكومية وقوانين البناء. ومع ذلك، لا يزال العلماء يواجهون صعوبة في بعض الأحيان في تمييز زلزال عن آخر عند حدوث الزلازل العنقودية.
وقال سعد "هناك عامل بشري في الطرق الحسابية التقليدية لدراسة الزلازل. وبينما يظل الخبراء في الصدارة، تُظهر أدوات الذكاء الاصطناعي قدرة عالية على معالجة البيانات المعقدة وفصل الزلازل المختلفة بدقة أكبر."
ووفقًا للخبير لطفي سامي، مستشار في البرنامج الوطني للزلازل والبراكين بالهيئة، أثبتت أدوات الذكاء الاصطناعي التي طورها الخليفة وسعد أنها أداة بالغة الأهمية، قائلاً "قبل عامين، طبّقنا نظام "أنتيلوب" للكشف الآلي عن الزلازل وتحليلها في الوقت ذاته. وبالتعاون مع كاوست، أضفنا إحدى أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى النظام. هدفنا هو إحداث نقلة نوعية في آلية رصد الموجات الزلزالية في منطقة العيص".
وتتمثل إحدى المزايا الرئيسية لهذا النهج القائم على الذكاء الاصطناعي في قدرته على كشف الزلازل الصغيرة التي قد لا تكتشفها طرق الرصد اليدوية. ويشرح سعد أن الزلزال سلسلة من الموجات - الموجات الأولية (P) والثانوية (S) - ويعتمد خبراء الزلازل على هذه الموجات لاكتشاف الحدث الزلزالي وتحليله، مما يوفر قاعدة بيانات فائقة الدقة عن موقع الزلزال وقوته وآلية حدوثه ووقت نشأته والمعطيات الأخرى المهمة، مقارنة بالأساليب التقليدية. وتُستخدم هذه البيانات في تطوير أنظمة إنذار مبكر قادرة على تنبيه المناطق المعرضة للخطر بشكل أسرع عند وقوع الزلازل، حيث يمكن لثوانٍ أو دقائق معدودة من الإنذار المسبق أن تنقذ مجتمعات بأكملها.
وكان سعد قد بدأ مسيرته كباحث في الرؤية الحاسوبية، قبل أن ينضم إلى المعهد القومي للبحوث الفلكية والجيوفيزيقية في مصر، حيث طور تقنيات ذكاء اصطناعي لدراسة الزلازل استُخدمت في العديد من الدول. ومنذ انضمامه إلى كاوست عام 2023، حرص على توظيف خبراته لدعم مهام الهيئة.
وقال سعد "بالنسبة لي، كانت فرصة تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي لخدمة المملكة دافعًا قويًا للتعاون مع الهيئة".
وأوضح أن ما يميز مشروع الهيئة عن أعماله السابقة هو أن الذكاء الاصطناعي المطور في كاوست يتعامل مع البيانات في الوقت الفعلي، وهو ما أصبح ممكنًا بفضل التقدم المستمر في قدرات الحوسبة، والتحسينات في برمجيات كاوست المخصصة، وجودة البيانات التي توفرها هيئة المساحة الجيولوجية السعودية. وبعد نجاح تجربة العيص، يخطط الطرفان لتوسيع نطاق التعاون.
واختتم البروفيسور طارق الخليفة قائلاً "لدينا في كاوست شغف عميق بالعلوم، لكن دافعنا الأكبر هو توظيف العلم لصالح حياة الناس والمملكة. مثل هذا المشروع مع هيئة المساحة الجيولوجية السعودية يجسد طريقتنا في العمل. نعم، نحب أن نكون في المختبر، لكن أعظم شعور بالإنجاز هو عندما نرى أبحاثنا تتحول إلى قيمة حقيقية ملموسة".
هاشتاغز
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
صحيفة سبق
منذ 5 ساعات
- صحيفة سبق
الضمان الاجتماعي يوضح الفرق بين البحث الآلي والميداني لتقييم أهلية المستفيدين
ضمن جهود وزارة الموارد البشرية والتنمية الاجتماعية لتوضيح آليات التحقق من استحقاق الدعم، نشر الحساب التوعوي لـ"الضمان الاجتماعي والتمكين"على منصة "إكس"، تعريفًا دقيقًا بالفرق بين البحث الآلي والبحث الميداني في نظام الضمان الاجتماعي المطور، الذي يهدف إلى الوصول الشامل لمستحقي الدعم وفق معايير موضوعية ومتكاملة. ويُعد البحث الآلي هو المرحلة الأولية من التحقق، ويتم خلالها مراجعة المعلومات المقدمة من المستفيدين عبر المنصة الإلكترونية، للتأكد من صحتها واكتمالها، كخطوة أساسية لبناء تصور مبدئي حول الأهلية والاستحقاق. أما البحث الميداني، فيُجرى في المرحلة التالية، ويتضمن زيارة الباحث الاجتماعي لمكان سكن المستفيد، بهدف التحقق الفعلي من البيانات، وتقييم الوضع الاجتماعي والاقتصادي للأسرة بشكل مباشر، ما يتيح تكوين صورة واقعية تسهم في اتخاذ قرارات عادلة ودقيقة بشأن استحقاق الدعم. ويأتي هذا التوضيح في إطار تعزيز الشفافية وبناء الثقة مع المستفيدين، وتيسير فهم الإجراءات المتّبعة ضمن منظومة الضمان الاجتماعي، بما يضمن تحقيق الحماية الاجتماعية المستهدفة ووصول الدعم إلى الفئات الأَولى بالرعاية.
صحيفة سبق
منذ 7 ساعات
- صحيفة سبق
مركز "أداء" يُطلق مُنتج "جسور المعرفة" لدعم الجهات الحكومية في تطوير أدائها المؤسسي
أطلق المركز الوطني لقياس أداء الأجهزة العامة (أداء) خلال هذا العام 2025 منتج التمكين "جسور المعرفة"، الذي يُعد من أبرز المبادرات المعرفية الهادفة إلى دعم الجهات الحكومية في تطوير أدائها المؤسسي، من خلال تبادل الخبرات المميزة، والممارسات الناجحة وتوثيق التعاون بين الأجهزة العامة في عددٍ من المجالات، تشمل: إدارة الإستراتيجية، وإدارة الأداء، وإدارة المبادرات، وإدارة التغيير، وثقافة الأداء، وإدارة تجربة المستفيد. وضمن مبادرة "جسور المعرفة" نفذ مركز أداء ست ورش عمل، ولقاءات معرفية، وجلسات نقاش مشتركة مع 15 جهة حكومية، إلى جانب 10 جهات حكومية؛ بهدف تعريفها بالمنتج وآلية الاستفادة منه في مجالات التطوير. وعُقد اللقاء الأخير بالشراكة مع الهيئة السعودية للمدن الصناعية ومناطق التقنية (مدن)، ووزارة التعليم، تم خلاله استعراض التجارب الناجحة ونقل الخبرات للجهات الحكومية المشاركة. ويأتي إطلاق منتج "جسور المعرفة" ضمن جهود مركز أداء في مجال التمكين؛ لرفع المستوى في ممارسات الأداء لدى الجهات الحكومية، وتعزيز التواصل بينها، ونشر ثقافة الأداء، دعمًا لمسيرة التحسين المستمر، وتحقيقًا لمستهدفات رؤية المملكة 2030.
الشرق السعودية
منذ 8 ساعات
- الشرق السعودية
يستوعب المشاعر والمعاني العميقة.. شاومي تكشف عن نموذج ذكي لإنشاء الأصوات
أعلنت شركة شاومي عن نموذجها الصوتي الذكي الجديد مفتوح المصدر MiDashengLM‑7B، في خطوة نوعية تهدف إلى تعزيز البنية التقنية لمنصاتها في السيارات الكهربائية والأجهزة المنزلية الذكية، وذلك كامتداد مباشر لنموذجها الصوتي الأساسي Xiaomi Dasheng. وبحسب ما نشرته الشركة عبر شبكة ويبو الصينية، يأتي MiDashengLM‑7B كمحصلة لتطور كبير في تقنيات فهم الصوت، حيث يستند إلى معمارية صوتية متقدمة تعتمد على منصة Xiaomi Dasheng كمُشفر صوتي، إلى جانب نموذج Qwen2.5-Omni‑7B كوحدة فك ترميز يُعتمد عليها لتقديم تجربة متكاملة تتيح للنموذج فهم الكلام والأصوات البيئية والموسيقى بفاعلية موحدة. ويعتمد النموذج على استراتيجيات تدريب مبتكرة تعيد توصيف المشاهد الصوتية بطرق متطورة، مما يمكّنه من التقاط المعاني العميقة للمحتوى السمعي، بما يشمل مشاعر المتحدث والصدى المكاني وغيرها من الخصائص الصوتية الدقيقة التي تعجز نماذج تحويل الصوت التقليدية عن اكتشافها. وقد أظهر النموذج تفوقاً ملموساً في اختبارات الأداء على 22 مجموعة مراجعة عامة في مجالات متعددة، مثل مهام وصف الصوت، وفهم الصوت، والأسئلة والإجابات الصوتية، والتعرف على الكلام. وحقق زمن استجابة للرمز الأول في الاستدلال الأحادي لا يتجاوز ربع زمن النماذج المتقدمة الأخرى، مع قدرة معالجة متزامنة تزيد بنحو 20 ضعفاً عند العمل تحت نفس حجم الذاكرة الرسومية، مما يمنح نموذج شاومي تفوقاً في الأداء. معالجة صوتية دقيقة وأظهر النموذج الجديد تفوقاً واضحاً في معايير X-ARES، متجاوزاً نماذج مثل Whisper وKimi-Audio من حيث الفهم العام، خاصة في المهام غير المرتبطة بالكلام. ويستخدم Dasheng كذلك في مهام توليد الصوت مثل تقنيات إزالة الضجيج والتعزيز السمعي، وقد تم بالفعل دمج نموذج Dasheng-Denoiser ضمن مؤتمرات دولية مثل Interspeech 2025، حيث يتم تحويل التمثيلات الصوتية المستخرجة من الكلام المليء بالضوضاء إلى صوت نقي باستخدام تقنيات ترميز موجهة وشبكات استعادة صوت متقدمة. من حيث الكفاءة الحسابية، يتفوق MiDashengLM في سرعة الاستدلال، حيث يمكنه، على سبيل المثال، معالجة دفعات تصل إلى 512 عينة صوتية بطول 30 ثانية ضمن بيئة ذاكرة 80 جيجابايت، في حين تعاني نماذج أخرى من تجاوز الذاكرة عند وصولها إلى دفعات بحجم 16 عينة صوتية فقط. وقد ساعد هذا الأداء على تقليل معدل الإطارات الخارجة من المشفر الصوتي من 25 هرتز إلى 5 هرتز، مما أدى إلى انخفاض كبير في القوة الحاسوبية المطلوبة بنسبة وصلت إلى 80%. أما على مستوى البيانات، فقد بُني النموذج بالكامل باستخدام بيانات عامة المصدر بنسبة 100%، بواقع 1.1 مليون ساعة موزعة على مجالات متعددة تشمل التعرف على الكلام، وفهم الأصوات المحيطية، وتحليل الموسيقى، والسلوكيات الصوتية غير الكلامية، والمهام التفاعلية القائمة على الأسئلة والأجوبة. وتكمن قوة نموذج MiDashengLM في التغيير الجذري بطريقة معالجة البيانات الصوتية، إذ تم التخلي عن أساليب تحويل الكلام التقليدية (ASR) لصالح آليات محاذاة وصفية شاملة تدمج كل أنواع المحتوى السمعي، بما في ذلك الأصوات البيئية والموسيقية، مما سمح بتقليل فقدان البيانات المفيدة، والذي كانت تتسبب فيه تقنيات ASR بنسبة تصل إلى 90%. ويمتلك النموذج إمكانات واسعة التطبيق، منها تقديم تعليقات مخصصة للمستخدمين أثناء التدريب الصوتي أو تعلم اللغات الأجنبية، وتقديم ملاحظات فورية أثناء قيادة السيارة، إلى جانب استخدامه كمساعد ذكي للإجابة على الأسئلة المتعلقة بالأصوات البيئية. كما تخطط شاومي لتوسيع هذا النموذج نحو دعم العمل غير المتصل بالإنترنت على الأجهزة الطرفية، مع تعزيز قدرات التحرير الصوتي استنادًا إلى أوامر اللغة الطبيعية. وإلى جانب تفوقه التقني، يتسم النموذج بشفافية كاملة، حيث كشفت شاومي عن كافة تفاصيل البيانات المستخدمة، بما في ذلك نسب التوزيع لـ77 مصدراً، وتفاصيل المراحل التدريبية من مرحلة التهيئة الأولية للمشفر الصوتي إلى الضبط النهائي للأوامر. وقد أُصدر النموذج برخصة Apache 2.0، ما يتيح دمجه في المنتجات التجارية أو استخدامه في البحث العلمي بحرية تامة، كما دعت الشركة الصينية مجتمع المطورين للمشاركة في تطويره عبر منصة GitHub ضمن فلسفة الانفتاح والشفافية والمجتمع التعاوني.
