بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
يعد اكتشاف العلامات المبكرة للتغيير في المناظر الطبيعية، سواء كانت تحولات في التكوينات الصخرية أو حركات سطحية دقيقة أو اختلافات في التضاريس، جزءًا رئيسيًا من البحث الجيولوجي. تقليديًا، اعتمد الجيولوجيون على العمل الميداني والتحليل اليدوي لمراقبة هذه التغييرات وتفسيرها.
في حين أن هذه الطرق فعالة، إلا أنها قد تستغرق وقتًا طويلاً وتكون محدودة عندما يتعلق الأمر باكتشاف الأنماط الدقيقة على مساحات واسعة. لدعم وتعزيز هذه الجهود، يعتمد الجيولوجيون بشكل متزايد على التقنيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل رؤية الكمبيوتر.
تمكن رؤية الحاسوب أو الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الآلات من تفسير وفهم المعلومات المرئية من العالم الحقيقي. أحد الأسباب الرئيسية لاستخدام الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في الجيولوجيا هو أن كمية البيانات المرئية تنمو بسرعة وتزداد تعقيدًا.
ترسل الأقمار الصناعية آلاف الصور كل يوم، وتلتقط الطائرات بدون طيار مناظر تفصيلية لمناطق واسعة، وينشئ الباحثون في المختبرات صورًا مجهرية عالية الدقة لعينات صخرية صغيرة. بشكل عام، هذا يخلق كمية هائلة من البيانات المرئية. تسهل رؤية الكمبيوتر فرز كل هذه المعلومات والعثور على أنماط مفيدة وثاقبة.
على سبيل المثال، يمكن استخدام نماذج رؤية الكمبيوتر مثل Ultralytics YOLO11 لتحليل صور الأقمار الصناعية ولقطات الطائرات بدون طيار والمرئيات المعملية في الجيولوجيا. تدعم الرؤى المستقاة من هذا النوع من التحليل مهام مثل تحديد أنواع الصخور ورسم خرائط التضاريس ومراقبة التغيرات في التضاريس بمرور الوقت.
في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على كيف تساعد الرؤية الحاسوبية في الجيولوجيا الباحثين على اكتساب رؤى أعمق حول كوكبنا. هيا بنا نبدأ!
دور الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية في الجيولوجيا
قبل أن نتعمق في التطبيقات المختلفة للرؤية الحاسوبية في الجيولوجيا، دعنا نعود خطوة إلى الوراء لفهم كيف تتناسب Vision AI مع هذا المجال - وأين تشتد الحاجة إليها.
غالبًا ما تحتاج البيانات المرئية التي يجمعها الجيولوجيون إلى تحليل سريع ودقيق لدعم البحث واتخاذ القرارات. يمكن لهذه البيانات أن تكشف عن أنماط جيولوجية مهمة. حتى التغييرات الصغيرة جدًا في المناظر الطبيعية أو الهياكل الصخرية يمكن أن توفر علامات مبكرة على تحولات أكبر.
على سبيل المثال، يمكن للشقوق السطحية الدقيقة على سفح التل أن تشير إلى عدم استقرار المنحدر المبكر واحتمال حدوث انهيارات أرضية. في حين أنه من الصعب اكتشافها يدويًا، يمكن لرؤية الكمبيوتر تحديد هذه التغييرات الطفيفة بسرعة وموثوقية.
فيما يلي بعض الطرق الأخرى التي يتم بها حاليًا استخدام الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية في الجيولوجيا:
اكتشاف السمات الجيولوجية: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على الرؤية تحديد السمات الجيولوجية المحددة تلقائيًا في الصور، مثل الفوهات وندوب الانهيارات الأرضية وأنواع الصخور المختلفة. هذا يسرع بشكل كبير عمليات مثل رسم الخرائط الجيولوجية وتقييم المخاطر.
تصنيف الصور: يمكن لنماذج رؤية الكمبيوتر مثل YOLO11 تحليل الصور الجوية وتصنيف المناطق بناءً على الغطاء النباتي أو الهياكل تحت السطحية أو أنواع التربة، مما يساعد علماء الجيولوجيا على فهم تكوين الأرض واستخدامها بشكل أفضل.
تتبع التغييرات: من خلال مقارنة الصور الملتقطة بمرور الوقت، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اكتشاف التغييرات على سطح الأرض، مثل حركة الأنهار الجليدية أو تآكل السواحل أو التحولات في التكوينات البركانية، مما يوفر رؤى قيمة حول التغيرات البيئية.
التنبؤ بالمخاطر: تدعم رؤية الكمبيوتر، جنبًا إلى جنب مع التعلّم العميق، تحليل صور الأقمار الصناعية والبيانات المرئية الأخرى للكشف عن العلامات المبكرة للمخاطر الطبيعية، وتحسين دقة التنبؤات لأحداث مثل الانهيارات الأرضية والانفجارات البركانية.
أنواع البيانات المرئية المستخدمة في الدراسات الجيولوجية
تسمح الأنواع المختلفة من البيانات المرئية لعلماء الجيولوجيا ببناء صورة أوضح لما يحدث على السطح وتحت الأرض. فيما يلي بعض الأنواع الرئيسية من البيانات المرئية المستخدمة في الجيولوجيا وكيف يدعم كل منها فهمنا للكوكب:
صور الأقمار الصناعية: توفر الأقمار الصناعية التي تدور حول الأرض رؤية واسعة لسطح الكوكب. من خلال تحليل الصور التي يتم جمعها بمرور الوقت، يمكن للجيولوجيين مراقبة صحة الغطاء النباتي وملاحظة كيفية تطور الكوارث الطبيعية مثل الفيضانات.
لقطات من طائرات بدون طيار: تلتقط الطائرات بدون طيار صورًا ومقاطع فيديو عالية الدقة للتضاريس، وعندما تكون مجهزة بأدوات مثل LiDAR (الكشف عن الضوء والمدى)، يمكنها إنتاج خرائط سطحية مفصلة تسهل تحديد المخاطر المحلية وتتبع التغييرات الناجمة عن النشاط البشري.
التصوير المجهري: تكشف الصور المكبرة لعينات الصخور والمعادن عن تفاصيل دقيقة حول تركيبها وهيكلها، مما يمكّن الجيولوجيين من فهم كيفية تشكل الصخور وتغيرها بمرور الوقت.
التصوير الحراري: تلتقط الصور الحرارية بواسطة أجهزة استشعار الأشعة تحت الحمراء الموجودة على الطائرات بدون طيار أو الأقمار الصناعية، وتكشف عن أنماط الحرارة على سطح الأرض، مما يساعد في تحديد النشاط الحراري الأرضي، أو البؤر البركانية، أو حتى تدفق المياه الجوفية.
الشكل 2. نظرة على أنواع مختلفة من البيانات المرئية المستخدمة في الدراسات الجيولوجية. صورة للمؤلف.
تطبيقات رؤية الكمبيوتر في الجيولوجيا
الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لأنواع البيانات المرئية التي يتعامل معها الجيولوجيون، وكيف يمكن أن تساعد الرؤية الحاسوبية في تحليلها، دعنا نستعرض بعض التطبيقات المثيرة للاهتمام للرؤية الحاسوبية في الجيولوجيا والتي تعرض إمكاناتها لتعزيز البحث والاكتشاف.
استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة النشاط البركاني
قبل ثوران البركان، غالبًا ما تكون هناك علامات تحذير مبكرة مثل التغيرات في درجة حرارة السطح أو إطلاق الغاز أو الحركات الصغيرة في الأرض. قد يكون من الصعب اكتشاف هذه العلامات، خاصة في المناطق النائية.
تُستخدم نماذج الرؤية الحاسوبية الآن لتحليل صور الأقمار الصناعية والصور الحرارية لمراقبة 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 ثورانًا قادمًا.
من الأمثلة الشيقة على ذلك مشروع DeepCube H2020، الذي يستخدم تقنيات رؤية الكمبيوتر مثل تصنيف الصور و تجزئة المثيلات لتحليل بيانات رادار الفتحة التركيبية (SAR). SAR 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.
من خلال مقارنة صور SAR التي تم التقاطها بمرور الوقت، يمكن للنظام اكتشاف حركات أرضية صغيرة بالقرب من البراكين التي قد تشير إلى علامات مبكرة للاضطراب. ساعد هذا البحث في تطوير Pluto، وهو نظام تنبيه عالمي مدعوم بالذكاء الاصطناعي يراقب البراكين ويرسل تحذيرات مبكرة عند اكتشاف علامات النشاط.
الشكل 3. لمحة عن صور رادار الأقمار الصناعية حيث تُظهر أنماط الألوان حركة الأرض بالقرب من البراكين.
تصنيف الصخور باستخدام تعلم الآلة والرؤية الاصطناعية
لنفترض شركة تعدين تقوم بتقييم موقع جديد لاستكشاف الموارد. قبل البدء في أي حفر، يحتاج الجيولوجيون عادةً إلى تحديد أنواع الصخور الموجودة في المنطقة لتقييم الإمكانات المعدنية وأي مخاطر تتعلق بالسلامة. تقليديًا، يتضمن ذلك جمع عينات مادية وتحليلها يدويًا - وهي طريقة لا تستغرق وقتًا طويلاً فحسب، بل تعتمد أيضًا بشكل كبير على حكم الخبراء.
بمساعدة تعلم الآلة ورؤية الكمبيوتر، أصبحت هذه العملية أسرع وأكثر موضوعية. يتم التقاط صور عالية الدقة لعينات الصخور وتحليلها بواسطة نماذج مدربة يمكنها التعرف على الأنماط في الملمس واللون وهيكل الحبوب باستخدام مهام رؤية الكمبيوتر مثل تصنيف الصور.
تتعلم هذه النماذج من آلاف الصور الصخرية المصنفة، حتى تتمكن من تحديد عينات جديدة بسرعة ودقة من تلقاء نفسها. هذا يسرع اتخاذ القرارات في هذا المجال ويقلل من الحاجة إلى العمل اليدوي المكثف، مما يجعل الاستكشاف أكثر كفاءة واتساقًا.
الكشف عن خط الصدع باستخدام رؤية الكمبيوتر
تطلب تحديد خطوط الصدع والكسور في التكوينات الصخرية تقليديًا عملاً ميدانيًا مكثفًا. اليوم، يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية تحليل صور الأقمار الصناعية والصور الجوية للكشف تلقائيًا عن هذه الميزات بدقة عالية. من خلال تحديد الأنماط الخطية التي تشير إلى خطوط الصدع، تساعد هذه النماذج في إنشاء خرائط تفصيلية لمناطق الخطر الجيولوجي.
يمكن استخدام نماذج رؤية الحاسوب مثل YOLO11 التي تدعم مهامًا مثل تجزئة المثيلات لاكتشاف الشقوق والكسور وخطوط الصدع في صور الأسطح. يمكن لهذه النماذج تحديد حتى الشقوق الصغيرة في الصخور أو التربة، مما يحسن رسم الخرائط الجيولوجية ويدعم التخطيط الأكثر أمانًا للبناء أو الحفر في المناطق المعرضة للزلازل.
الشكل 4. تجزئة الشقوق باستخدام YOLO11.
إيجابيات وسلبيات استخدام رؤية الحاسوب في الجيولوجيا
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:
التكامل مع الاستشعار عن بعد: يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي البصري جنبًا إلى جنب مع صور الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار لتقييم التضاريس أو الجيولوجيا الهيكلية أو الظروف البيئية على مساحات واسعة.
الاختبار غير المدمر: التحليل القائم على الرؤية غير جراحي، ويحافظ على سلامة العينات القيمة أو الهشة.
قابلية التوسع: بمجرد التدريب، يمكن استخدام نماذج رؤية الكمبيوتر مثل YOLO11 لمعالجة كميات هائلة من البيانات عبر مواقع مختلفة بسرعة وثبات.
ومع ذلك، على الرغم من مزاياها، فإن تطبيق الرؤية الحاسوبية في الجيولوجيا يأتي أيضًا مع بعض التحديات التي يجب أخذها في الاعتبار:
القابلية للتفسير: تعمل العديد من نماذج رؤية الكمبيوتر بمثابة "صناديق سوداء"، مما يجعل من الصعب شرح كيفية اتخاذ القرارات.
الصيانة المستمرة: مع تطور البيانات الجيولوجية، يجب تحديث النماذج وإعادة تدريبها بانتظام لتبقى فعالة وذات صلة.
القيود البيئية: قد تتأثر الصور البصرية المستخدمة في الاستشعار عن بعد بعوامل مثل الغطاء السحابي أو ظروف الإضاءة أو العوائق السطحية، مما قد يقلل من أداء النموذج.
النقاط الرئيسية
أصبحت الرؤية الحاسوبية أداة مؤثرة تعيد ابتكار الطريقة التي يتم بها إجراء البحوث والتطبيقات الجيولوجية. من مراقبة النشاط البركاني إلى الكشف عن علامات الإنذار المبكر للانهيارات الأرضية، تساعد الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي البصري الجيولوجيين على تحسين كل من نتائج البحوث واستراتيجيات الاستجابة للكوارث.
بالنظر إلى المستقبل، مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي ودمج المزيد من البيانات من مختلف المستشعرات، يمكننا أن نتوقع تطوير أنظمة أكثر قوة مصممة للاستخدام الميداني في العالم الحقيقي. من المحتمل أن تصبح الرؤية الحاسوبية مكونًا أساسيًا في الممارسات الجيولوجية، مما يعزز الكفاءة والدقة عبر مجموعة واسعة من التطبيقات.
