هزّ زلزال طفيف مدينة كاليفاتريا بولاية كاليفورنيا الأميركية فجر الأول من كانون الثاني 2008 بقوة -0.53 درجة على مقياس ريختر—أضعف من اهتزاز شاحنة—ولم يشعر به أحد، لكن العلماء التقطوه بدقة بفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي.

أعاد الذكاء الاصطناعي تشكيل منهجيات رصد الزلازل جذريًا؛ إذ بات بإمكان الأنظمة اكتشاف الزلازل الصغيرة جدًا تلقائيًا وبسرعة، وهي مهمة كانت تتطلب سابقًا محللين بشريين وأجهزة متخصصة، بحسب تقرير «Ars Technica». ويشبّه كايل برادلي، أحد مؤلفي نشرة Earthquake Insights، هذا التحوّل بـ«ارتداء النظارات لأول مرة… إذ تظهر التفاصيل التي كانت خافية».

انتقل الرصد من قراءة بشرية لبيانات السيسمومترات إلى خوارزميات تقليدية، لكن الزلازل الدقيقة كانت تضيع وسط ضجيج المدن. هنا ظهر نموذج Earthquake Transformer الذي طوّره باحثون في جامعة ستانفورد عام 2020؛ إذ يطبّق أفكار التعرّف على الصور والصوت على الإشارات الاهتزازية عبر الزمن، فيميّز موجات P وS ويحدّد بداياتها بدقة كبيرة. ونتيجة لذلك، تضاعف عدد الزلازل الصغيرة المكتشفة مقارنة بما كان يُرصد سابقًا. ويصف جو بيرنز، أستاذ الجيولوجيا بجامعة تكساس، هذه القفزة بأنها «ثورة ما تزال مستمرة».

وساهمت الأدوات الجديدة في رسم صور أدق لباطن الأرض والبراكين؛ ففي عام 2022 استخدم باحثون من هاواي بيانات الذكاء الاصطناعي لتأكيد وجود قناة ماغما خفية تربط بركان ماونا لوا بمنطقة باهالا العميقة—وهو فرض كان موضع جدل طويل.

على الرغم من التقدّم الكبير في الاكتشاف والتحليل، لا يزال التنبؤ المسبق بوقت حدوث الزلازل بعيد المنال. تُحسّن النماذج الحالية فهم أنماط النشاط الزلزالي وقد تفتح قريبًا الباب أمام أنظمة إنذار مبكر أكثر دقة، لكنها لم تبلغ بعد مرحلة تحديد المواعيد بدقّة.