Արհեստական բանականությունը կարող է դառնալ նոր գործիք Հայաստանում բնական վտանգների մոնիթորինգի համար՝ երկրաշարժերից ու սողանքներից մինչև հրաբխային ակտիվություն։ Խոսքը նախևառաջ տվյալների մեծ զանգվածների մշակման, դրանց համադրման և բնական ռիսկերի քարտեզների մշտական թարմացման մասին է։

Ինչպես նշել է երկրաբանական և հանքաբանական գիտությունների դոկտոր, Հայաստանի ԳԱԱ Երկրաբանական գիտությունների ինստիտուտի տնօրեն Խաչատուր Մելիքսեթյանը, ԱԲ-ի և մեքենայական ուսուցման տեխնոլոգիաներն արդեն կիրառվում են երկրաբանական հետազոտությունների մի շարք ուղղություններում, իսկ հետագայում դրանց օգտագործումը կարող է ընդլայնվել։

ԱԲ-ն կարող է մշտապես թարմացնել վտանգների քարտեզները

Հեռանկարային ուղղություններից մեկը բնական ռիսկերի քարտեզների ավտոմատացված թարմացումն է՝ նոր տվյալների հիման վրա։

Հայաստանի սեյսմիկ վտանգի գործող քարտեզը պատրաստվել է լայնածավալ հետազոտությունների համալիրի հիման վրա և պաշտոնապես հաստատվել է 2021 թվականին։ Սակայն գիտական տվյալները շարունակում են կուտակվել, ուստի վտանգի գնահատականները ժամանակի ընթացքում անհրաժեշտ է արդիականացնել։

Մելիքսեթյանի խոսքով՝ արհեստական բանականությունը կարող է օգտագործվել նման համակարգերի մշտական թարմացման համար՝ հաշվի առնելով հետազոտությունների նոր արդյունքներն ու ստացվող գործիքային տեղեկատվությունը։

Սա վերաբերում է ոչ միայն սեյսմիկ վտանգին։ Առանձին ուղղություն է սողանքների ուսումնասիրման և սողանքային վտանգի քարտեզների թարմացման համար արբանյակային և հեռահար դիտարկման այլ տվյալների օգտագործումը։

Զգալի ծավալի հետազոտությունների կուտակումից հետո պարբերաբար նոր քարտեզ ստեղծելու փոխարեն՝ տեսականորեն հնարավոր է կառուցել մի համակարգ, որը կանոնավոր կերպով կհաշվի առնի նոր տվյալները և կհստակեցնի գործող գնահատականը։

Արբանյակներ + վերգետնյա կայաններ

Մեկ այլ ուղղություն տվյալների տարբեր աղբյուրների միավորումն է։ Մելիքսեթյանը նշել է սեյսմոլոգիական կայանների տեղեկատվությունը արբանյակային դիտարկումների հետ ինտեգրելու հնարավորությունը։ Այս մոտեցումը հատկապես կարևոր է գործող հրաբուխների մոնիթորինգի համար, քանի որ թույլ է տալիս միաժամանակ հետևել Երկրի մակերևույթի վրա և տիեզերքից արձանագրվող փոփոխություններին։

Աշխարհում արդեն գոյություն ունեն համակարգեր, որոնք օգտագործում են արհեստական բանականությունը արբանյակային տվյալներով հրաբխային ակտիվության անընդհատ մոնիթորինգի համար։

Օրինակներից մեկը գործող հրաբուխների ավտոմատացված դիտարկումն է՝ ինֆրակարմիր արբանյակային պատկերների կիրառմամբ։ Նման համակարգերն աշխատում են գրեթե իրական ժամանակի ռեժիմում, բացահայտում են ակտիվության նշանները և կազմում համապատասխան քարտեզներ։

ԱԲ-ն արդեն օգտագործվում է հրաբխային մոխրի մասին ավիացիային նախազգուշացնելու համար

Նման տեխնոլոգիաների կիրառման առավել զարգացած ուղղություններից մեկը հրաբխային մոխրի մասին նախազգուշացման կենտրոններն են։ Աշխարհում գործում է ինը մասնագիտացված կենտրոն, որոնք անընդհատ հետևում են մթնոլորտում հրաբխային մոխրի տարածմանը։ Սա անմիջական նշանակություն ունի ավիացիոն անվտանգության համար․ մոխրի ամպը կարող է լուրջ վտանգ ներկայացնել օդանավերի համար։

Նախազգուշացումներ պատրաստելու համար օգտագործվում են միաժամանակ տեղեկատվության մի քանի տեսակներ՝ հրաբխաբանական, օդերևութաբանական և արբանյակային տվյալներ։ Դրանց համադրումը թույլ է տալիս մոդելավորել մոխրի ամպի տեղաշարժը և տեղեկատվությունը փոխանցել ավիացիոն ծառայություններին։

Մելիքսեթյանի խոսքով՝ ցուցադրական օրինակներից մեկը 2022 թվականի հունվարին Տոնգա հրաբխի ժայթքումն էր։ Ժայթքումը տեղի էր ունեցել Խաղաղ օվկիանոսի հեռավոր հատվածում և մասնագետների կողմից անմիջականորեն չէր դիտարկվել։ Հիմնական տեղեկատվությունը ստացվում էր ավտոմատացված համակարգերից, արբանյակներից և հեռահար դիտարկման այլ միջոցներից։

Այս տվյալների հիման վրա իրական ժամանակում մոդելավորվում էր հրաբխային մոխրի ամպի տարածումը։ Հաշվարկները ցույց էին տվել դրա շարժը դեպի Ավստրալիա, որից հետո համապատասխան նախազգուշացումներ էին ուղարկվել Ավստրալիայի և Ինդոնեզիայի ավիացիոն ծառայություններին։ Որոշ ժամանակով չեղարկվել էին ավիաչվերթերը։

ԱԲ-ն կարող է օգնել գնահատել երկրաշարժերի և ժայթքումների հավանականությունը

Մեկ այլ ուղղություն կանխատեսողական մոդելավորումն է։ Մելիքսեթյանը նշել է, որ նույնիսկ եթե կոնկրետ երկրաշարժի կամ ժայթքման ճշգրիտ կանխատեսումն անհնար է, մեծ ծավալի տվյալների վերլուծությունը թույլ է տալիս ավելի լավ գնահատել նման իրադարձությունների կրկնության հաճախականությունը։

ԱԲ-ն և մեքենայական ուսուցումը կարող են օգտագործվել նման մոդելավորման համար անհրաժեշտ տվյալների մշակման և այն օրինաչափությունների բացահայտման համար, որոնք դժվար է ձեռքով վերլուծել։

Միևնույն ժամանակ խոսքը վերաբերում է հենց հավանականության և վտանգի գնահատման կատարելագործմանը, այլ ոչ թե այնպիսի համակարգի, որը կարող է նախապես նշել ապագա երկրաշարժի ճշգրիտ ժամանակն ու վայրը։

Հաջորդ փուլը տվյալները միասնական համակարգում միավորելն է

Մելիքսեթյանի խոսքով՝ հեռանկարում արհեստական բանականության տեխնոլոգիաները կարող են օգտագործվել գրեթե բոլոր այն ուղղություններում, որոնք կապված են բնական վտանգների հետազոտության հետ։

Հայաստանի համար առավել արդիական խնդիրների թվում նա առանձնացնում է սեյսմիկ և սողանքային վտանգների քարտեզների մշտական թարմացումը, արբանյակային տվյալների օգտագործումը, ինչպես նաև սեյսմոլոգիական կայաններից ստացվող տեղեկատվության միավորումը հեռահար դիտարկման տվյալների հետ։

Այս մոտեցումը թույլ է տալիս տվյալների առանձին զանգվածներից անցնել համալիր մոնիթորինգի համակարգի, որտեղ տեղեկատվությունը ստացվում է տարբեր աղբյուրներից, ավտոմատ կերպով մշակվում է և օգտագործվում բնական ռիսկերի ավելի օպերատիվ գնահատման համար։

Միևնույն ժամանակ, այս դեպքում ԱԲ-ն հանդես է գալիս ոչ թե որպես երկրաբաններին ու սեյսմոլոգներին փոխարինող, այլ որպես տվյալների մշակման և համադրման գործիք, որը կարող է մոնիթորինգն ավելի շարունակական և օպերատիվ դարձնել։