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، 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 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 أن تشير التشققات السطحية الدقيقة على جانب التل إلى عدم الاستقرار المبكر للمنحدر واحتمال حدوث انهيارات أرضية. وعلى الرغم من صعوبة detect يدوياً، يمكن للرؤية الحاسوبية تحديد هذه التغييرات الطفيفة بسرعة وبشكل موثوق.
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 الرؤية الحاسوبية مثل YOLO11 تحليل الصور الجوية classify المناطق بناءً على الغطاء النباتي أو الهياكل تحت السطحية أو أنواع التربة، مما يساعد الجيولوجيين على فهم أفضل لتكوين الأرض واستخدامها.
تتبع التغيير: من خلال مقارنة الصور الملتقطة على مر الزمن، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي detect التغيرات على سطح الأرض، مثل حركة الأنهار الجليدية أو التآكل الساحلي أو تغير التكوينات البركانية، مما يوفر رؤى قيمة للتغيرات البيئية.
التنبؤ بالمخاطر: تدعم الرؤية الحاسوبية، جنبًا إلى جنب مع التعلم العميق، تحليل صور الأقمار الصناعية والبيانات المرئية الأخرى detect العلامات المبكرة للأخطار الطبيعية، مما يحسن دقة التنبؤات بأحداث مثل الانهيارات الأرضية والثورات 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.
صور الطائرات بدون طيار: تلتقط الطائرات بدون طيار صورًا ومقاطع فيديو عالية الدقة للتضاريس، وعندما تكون مزودة بأدوات مثل LiDAR (الكشف عن الضوء وتحديد المدى)، يمكنها إنتاج خرائط سطحية مفصلة تسهل تحديد المخاطر المحلية track التغيرات 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.
الصور الحرارية: تُلتقط الصور الحرارية بواسطة مستشعرات الأشعة تحت الحمراء على الطائرات بدون طيار أو الأقمار الصناعية، detect الصور الحرارية أنماط الحرارة على سطح الأرض، والتي يمكن أن تساعد في تحديد النشاط الحراري الأرضي أو البقع البركانية الساخنة 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 الآن نماذج الرؤية الحاسوبية لتحليل صور الأقمار الصناعية والصور الحرارية لرصد النشاط البركاني بكفاءة أكبر. يمكن لهذه الأنظمة قياس ارتفاع ودرجة حرارة أعمدة الرماد، detect الحرارة على سطح البركان، وملاحظة التغيرات الصغيرة في شكله - وهي إشارات قد تعني أن ثوران البركان قادم.
ومن 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). 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.
ومن خلال مقارنة صور الرادار ذي الفتحة الاصطناعية الملتقطة على مدار الوقت، يمكن للنظام detect 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.
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
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 detect 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 detect 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.
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 الرؤية الحاسوبية مثل YOLO11 لمعالجة كميات هائلة من البيانات عبر مواقع مختلفة بسرعة واتساق.
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.
