استكشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية في الجيولوجيا أن يمكّنا من الكشف المبكر عن المخاطر، وتحسين تحليل السطح، والكشف عن الأنماط الجيولوجية.
يُعدّ اكتشاف العلامات المبكرة للتغيير في المناظر الطبيعية، سواء أكان ذلك من خلال تغير التكوينات الصخرية أو الحركات السطحية الدقيقة أو التغيرات في التضاريس، جزءاً أساسياً من البحث الجيولوجي. وتقليدياً، اعتمد الجيولوجيون على العمل الميداني والتحليل اليدوي لمراقبة هذه التغيرات وتفسيرها.
وعلى الرغم من فعالية هذه الطرق، إلا أنها قد تستغرق وقتاً طويلاً ومحدودة عندما يتعلق الأمر باكتشاف الأنماط الدقيقة على مساحات واسعة. ولدعم هذه الجهود وتعزيزها، يعتمد الجيولوجيون بشكل متزايد على التقنيات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي مثل الرؤية الحاسوبية.
تتيح الرؤية الحاسوبية أو الذكاء الاصطناعي البصري للآلات إمكانية تفسير وفهم المعلومات المرئية من العالم الحقيقي. أحد الأسباب الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي البصري في مجال الجيولوجيا هو أن كمية البيانات المرئية تتزايد بسرعة وتزداد تعقيداً.
ترسل الأقمار الصناعية آلاف الصور كل يوم، وتلتقط الطائرات بدون طيار مناظر مفصلة لمناطق واسعة، ويقوم الباحثون في المختبرات بإنتاج صور مجهرية عالية الدقة لعينات صخرية صغيرة. وإجمالاً، ينتج عن ذلك كمية هائلة من البيانات المرئية. تسهّل الرؤية الحاسوبية فرز كل هذه المعلومات والعثور على أنماط مفيدة وثاقبة.
على سبيل المثال، نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 يمكن استخدامها لتحليل صور الأقمار الصناعية، ولقطات الطائرات بدون طيار، والصور المخبرية في الجيولوجيا. وتدعم الرؤى المستخلصة من هذا النوع من التحليل مهام مثل تحديد أنواع الصخور ورسم خرائط التضاريس ومراقبة التغيرات في التضاريس بمرور الوقت.
في هذا المقال، سنلقي نظرة فاحصة على كيفية مساعدة الرؤية الحاسوبية في الجيولوجيا للباحثين في الحصول على رؤى أعمق لكوكبنا. لنبدأ!
قبل أن نغوص في التطبيقات المختلفة للرؤية الحاسوبية في الجيولوجيا، دعونا نأخذ خطوة إلى الوراء لفهم كيف يتناسب الذكاء الاصطناعي البصري مع هذا المجال - وأين تشتد الحاجة إليه.
غالبًا ما تحتاج البيانات المرئية التي يجمعها الجيولوجيون إلى تحليلها بسرعة ودقة لدعم البحث واتخاذ القرارات. يمكن أن تكشف هذه البيانات عن أنماط جيولوجية مهمة. حتى التغييرات الصغيرة جداً في المناظر الطبيعية أو الهياكل الصخرية يمكن أن توفر علامات مبكرة لتحولات أكبر.
على سبيل المثال، يمكن أن تشير التشققات السطحية الدقيقة على جانب التل إلى عدم الاستقرار المبكر للمنحدر واحتمال حدوث انهيارات أرضية. وعلى الرغم من صعوبة اكتشافها يدوياً، يمكن للرؤية الحاسوبية تحديد هذه التغييرات الطفيفة بسرعة وبشكل موثوق.
فيما يلي بعض الطرق الأخرى التي يُستخدم فيها الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية حالياً في الجيولوجيا:
تسمح الأنواع المختلفة من البيانات المرئية للجيولوجيين بتكوين صورة أوضح لما يحدث على سطح الأرض وتحت الأرض. فيما يلي بعض الأنواع الرئيسية للبيانات المرئية المستخدمة في الجيولوجيا وكيف يدعم كل منها فهمنا للكوكب:
والآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لأنواع البيانات المرئية التي يعمل عليها الجيولوجيون وكيف يمكن للرؤية الحاسوبية أن تساعد في تحليلها، دعونا نستعرض بعض التطبيقات المثيرة للاهتمام للرؤية الحاسوبية في الجيولوجيا والتي تُظهر قدرتها على تعزيز البحث والاكتشاف.
قبل ثوران البركان، غالبًا ما تكون هناك علامات تحذيرية مبكرة مثل التغيرات في درجة حرارة السطح أو انبعاث الغازات أو حركات صغيرة في الأرض. قد يكون من الصعب اكتشاف هذه العلامات، خاصة في المناطق النائية.
تُستخدم الآن نماذج الرؤية الحاسوبية لتحليل صور الأقمار الصناعية والصور الحرارية لرصد النشاط البركاني بكفاءة أكبر. يمكن لهذه الأنظمة قياس ارتفاع ودرجة حرارة أعمدة الرماد، واكتشاف الحرارة على سطح البركان، وملاحظة التغيرات الصغيرة في شكله - وهي إشارات قد تعني أن ثوران البركان قادم.
من الأمثلة المثيرة للاهتمام على ذلك مشروع DeepCube H2020، الذي يستخدم تقنيات الرؤية الحاسوبية مثل تصنيف الصور وتجزئة النماذج لتحليل بيانات الرادار ذي الفتحة الاصطناعية (SAR). والرادار الاصطناعي هو نوع من التصوير بالأقمار الصناعية يستخدم الرادار بدلاً من الضوء، مما يسمح له بالتقاط صور مفصلة لسطح الأرض بغض النظر عن الظروف الجوية أو الوقت من اليوم.
ومن خلال مقارنة صور الرادار ذي الفتحة الاصطناعية الملتقطة على مدار الوقت، يمكن للنظام اكتشاف الحركات الأرضية الصغيرة بالقرب من البراكين التي قد تشير إلى علامات مبكرة للاضطرابات. وقد ساعد هذا البحث في تطوير نظام بلوتو، وهو نظام إنذار عالمي مدعوم بالذكاء الاصطناعي يراقب البراكين ويرسل تحذيرات مبكرة عند اكتشاف علامات النشاط.
فكر في شركة تعدين تقوم بتقييم موقع جديد لاستكشاف الموارد. فقبل البدء في أي عملية حفر، يحتاج الجيولوجيون عادةً إلى تحديد أنواع الصخور في المنطقة لتقييم كل من الإمكانات المعدنية وأي مخاطر تتعلق بالسلامة. تقليدياً، ينطوي ذلك على جمع عينات مادية وتحليلها يدوياً - وهي طريقة لا تستغرق وقتاً طويلاً فحسب، بل تعتمد أيضاً بشكل كبير على حكم الخبراء.
بمساعدة التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية، أصبحت هذه العملية أسرع وأكثر موضوعية. يتم التقاط صور عالية الدقة لعينات من الصخور وتحليلها بواسطة نماذج مدربة يمكنها التعرف على الأنماط في الملمس واللون وبنية الحبوب باستخدام مهام الرؤية الحاسوبية مثل تصنيف الصور.
تتعلّم هذه النماذج من آلاف الصور الصخرية المصنفة بحيث يمكنها تحديد العينات الجديدة بسرعة ودقة من تلقاء نفسها. يؤدي ذلك إلى تسريع عملية اتخاذ القرار في الميدان ويقلل من الحاجة إلى العمل اليدوي المكثف، مما يجعل الاستكشاف أكثر كفاءة واتساقًا.
كان تحديد خطوط الصدوع والكسور في التكوينات الصخرية يتطلب تقليدياً عملاً ميدانياً مكثفاً. أما اليوم، فيمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية تحليل صور الأقمار الصناعية والصور الجوية للكشف عن هذه السمات تلقائياً بدقة عالية. ومن خلال تحديد الأنماط الخطية التي تشير إلى خطوط الصدع، تساعد هذه النماذج في إنشاء خرائط مفصلة لمناطق الخطر الجيولوجي.
يمكن استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLO11 التي تدعم مهام مثل تجزئة المثيل للكشف عن الشقوق والكسور وخطوط الصدع في الصور السطحية. يمكن لهذه النماذج تحديد حتى الشقوق الصغيرة في الصخور أو التربة، مما يحسّن رسم الخرائط الجيولوجية ويدعم التخطيط الأكثر أمانًا للبناء أو الحفر في المناطق المعرضة للزلازل.
تعمل الرؤية الحاسوبية على تحويل سير العمل الجيولوجي، من تحديد المعادن إلى فهم أفضل لما يكمن تحت السطح. فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية التي تجلبها إلى هذا المجال:
ومع ذلك، وعلى الرغم من مزاياها، فإن تطبيق الرؤية الحاسوبية في الجيولوجيا ينطوي أيضاً على بعض التحديات التي يجب أخذها في الاعتبار:
أصبحت الرؤية الحاسوبية أداة مؤثرة تعيد ابتكار كيفية إجراء البحوث والتطبيقات الجيولوجية. فمن رصد النشاط البركاني إلى الكشف عن علامات الإنذار المبكر للانهيارات الأرضية، تساعد أدوات الرؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي علماء الجيولوجيا على تحسين نتائج البحوث واستراتيجيات الاستجابة للكوارث.
بالنظر إلى المستقبل، مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي ودمج المزيد من البيانات من مختلف أجهزة الاستشعار، يمكننا أن نتوقع تطوير أنظمة أكثر قوة مصممة للاستخدام الميداني في العالم الحقيقي. من المرجح أن تصبح الرؤية الحاسوبية مكونًا أساسيًا في الممارسات الجيولوجية، مما يعزز الكفاءة والدقة عبر مجموعة واسعة من التطبيقات.
انضم إلى مجتمعنا واستكشف مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد عن رؤية الكمبيوتر أثناء العمل. إذا كنت مهتمًا بكيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، تفضل بزيارة صفحة الحلول الخاصة بنا لاكتشاف حالات الاستخدام في العالم الحقيقي، بدءًا من رؤية الكمبيوتر في التصنيع إلى الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. اطلع على خيارات الترخيص لدينا واتخذ الخطوة الأولى نحو البناء باستخدام رؤية الكمبيوتر اليوم.
