האם הטכנולוגיה תדע לחזות את היום שבו האדמה תרעד

בשבועות האחרונים זו כמעט הפכה לשגרה: עוד רעידת אדמה קטנה בישראל, ליד הכנרת או בצפון, שהורגשה לעתים גם במרכז הארץ. אמנם רעידות אדמה קטנות לא בהכרח מובילות לרעידת אדמה חזקה יותר, אך כיוון שישראל נמצאת ליד השבר הסורי-אפריקאי, הן מהוות תזכורת לכך שרעידה מסוכנת יותר היא רק עניין של זמן.

מעבר לשאלות החשובות על מיגון המבנים, ותפקוד הכוחות בשעת חירום, נשאלת השאלה אם ישראל יכולה להיעזר בטכנולוגיות חדשות כדי לזהות ולהתריע בזמן מפני הרעידה הבאה? האם ההתפתחויות של השנים האחרונות בתחומים כמו בינה מלאכותית, יכולות חישוב ואפילו פריסת תשתיות עשויה למנוע קורבנות בנפש כשהיא תגיע?

 אנטי שוק

כמו אבן שנופלת לשלולית

לדברי פרופ' אמוץ עגנון מהמכון למדעי כדור הארץ באוניברסיטה העברית, מערכות ההתראה אכן השתכללו בשנים האחרונות, אם כי הפתרונות החדשים בתחום עדיין ניסיוניים. "אפשר להשוות רעידת אדמה לאבן שנופלת לשלולית ויוצרת בתוכה אדוות מעגליות", הוא אומר ל"גלובס", "הגלים הראשונים מתקדמים מהר יותר והם פחות הרסניים, כך שאם הרעידה רחוקה מספיק הם מאפשרים התרעה. עד לאחרונה נדרשו זמן ומומחיות כדי לפענח את המערכות שקולטות את הזעזועים, אבל כיום אפשר להיעזר בלמידת מכונה כדי לאתר מה מקור הרעש, לחזות מתי יגיעו הגלים ההרסניים, ולתת התרעה פרקטית שתאפשר למערכות התעשייתיות והציבוריות להיערך".

בין היתר השתתף עגנון במחקר של האוניברסיטה העברית והמכון לחיזוי רעידות האדמה ברוסיה. "בחנו אלגוריתם שמזהה אזור שיש בו פעילות תכופה יותר מהרגיל של רעידות קטנות במשך חודש או יותר. המערכת משווה בין הפעילות הססמית באזור בשנתיים האחרונות לפעילות לאורך עשרות שנים, ומספקת אינדיקטורים שאם מספיק מהם מתקיימים אפשר לחזות מתי תגיע רעידה חזקה יותר בטווח של כמה חודשים מראש. זו הייתה סוג של פריצת דרך, שגם באזור שלנו יש לה פוטנציאל. הפרויקט נזנח, אבל אני משער שעכשיו הרעידות בכנרת יעזרו לנו להחיות אותו".

 פרופ' אמוץ עגנון / צילום: צילום עצמי

גם אוניברסיטת תל אביב מעורבת במאמץ הזה, אלא שהיא אינה עובדת על חיזוי מראש אלא על פיתוח מערכת התרעה בזמן אמת - יחד עם הסטארט-אפ הישראלי SeismicAI. "בניגוד לרוב העולם אנחנו עובדים, כמו ישראלים, בשיטת ההתקפה ולא ההגנה", אומר אמיר דינור, מייסד שותף ומנכ"ל SesimicAI. "אנחנו דוגמים את הקרקע 500 פעמים בשנייה בעזרת חיישנים, ואלגוריתם של למידת מכונה מעבד את כל הדאטה. כל הזמן יש רעידות קטנות, ומהן לומדים מה יקרה ברעידה הגדולה, כי הפיזיקה היא אותה פיזיקה".

לדברי דינור, האתגרים המרכזיים הוא לזהות את מקור רעידת האדמה, ולוודא שהרעש הנקלט במערכת אינו נובע מפיצוץ או נפילה, כיוון שאין מקום לטעויות ולאזהרות שווא. "טורבינה של חברת חשמל שממשיכה לעבוד בזמן רעידת אדמה כנראה תישרף ותשרוף את הסביבה שלה, ואם היא לא פועלת הנזק יהיה קטן בהרבה. מצד שני, לעצור אותה אפילו לדקה זה משמעותי, אז חייבים להיות מדויקים. צריך להבין תוך פחות משנייה איפה נמצא המרכז - המקום שממנו הרעידה מתחילה, ומה מהירות הגלים. ואז אפשר לחשב לאן זה הולך ולמי צריך להתריע".

כיום, הוא אומר, מערכות התרעה מתקדמות כאלה קיימות רק ביפן, טיוואן ומקסיקו, שהשקיעו בה בין מאות מיליוני דולרים למיליארדים כל אחת. SeismicAI מנסה להציע פתרון זול יותר: אם המערכת היפנית נעזרת בעשרות אלפי חיישנים שמותקנים חמישה קילומטרים זה מזה, ודורשים תחזוקה יקרה, בשיטה שהוא מציע יש צורך להתקין חיישן רק כל 50-30 קילומטרים. "זה נובע מדרך הפריסה, מסוגי החיישנים ומסינון של רעשים שאינם ססמיים כמו משאיות. כשמתחילים פרויקט, קודם ממפים את הקרקע בעזרת סייסמולוגים מומחים, וכל הזמן יש מעבדה שחוקרת את הנתונים ומשפרת את היכולות".

המערכת של SeismicAI כבר מותקנת בים המלח, ולדברי דינור "אנחנו יכולים לכסות את ישראל כולה בפחות ממיליון דולר, ובמגעים ראשוניים עם הגורמים הרלוונטיים. במקביל אנחנו מדברים עם קפריסין, הודו, סין ומקסיקו, שמערכות ההתרעה שלה לא פעלו היטב בשנים האחרונות, כדי להתקין או לשדרג את המערכות שלהם. בזכות ההתבססות על למידת מכונה יש לנו יכולת להשמיש את המערכת בכל מקום בעולם בתוך שבועות עד חודשים. לרוב זה לוקח שנים".

 אמיר דינור / קרדיט: צילום עצמי

אזעקה שבע שניות אחרי הזיהוי

ד"ר איתי קורזון, חוקר בכיר במכון הגיאולוגי, סקפטי יותר לגבי השימוש בלמידת מכונה לזיהוי ואזהרה מפני רעידות אדמה. "השימוש בכך לצרכים ססמולוגים נמצא בחיתוליו בארץ. בחו"ל זה קצת יותר מתקדם, אבל עדיין לא אופרטיבי", הוא אומר ל"גלובס". 

בישראל לא קיימת כיום מערכת התרעה לאומית, אלא שלפי קורזון המצב הזה עומד להשתנות: המכון הגיאולוגי בימים אלה מפתח מערכת בשם "תרועה", במטרה להפוך אותה לאופרטיבית בעוד שנה. "אנחנו עובדים עם תוכנה שפותחה באוניברסיטת קליפורניה בברקלי, שנקראת Elarms. התקנו כבר 58 תחנות ססמיות שיעבדו איתה, ובכל שבוע נוספות עוד שלוש או ארבע. כיום אנחנו עושים בה שימוש פנימי ובוחנים את ביצועיה".

איך המערכת עובדת בפועל?
"יש לה מרכז שליטה ובקרה שמקבל ניתוחים בזמן אמת מכל התחנות הססמיות ועושה הצלבה ביניהן. אם תחנה מסוימת מראה סיגנל חזק פתאום, היא מרימה דגל ומתבצעת אנליזה ראשונית של עוצמת הסיגנל באופן אוטומטי. ברגע שיש אינדיקציה מארבע תחנות שיש רעידת אדמה, המערכת עושה איכון מהיר ומבינה את המיקום המדויק שממנו החלה הרעידה. המערכת מעריכה את העוצמה שלה, ואם היא עלולה לגרום נזק - ההתרעה עוברת באופן אוטומטי לפיקוד העורף".

תוך כמה זמן מתחילת הרעידה התרעה כזאת תצא?
"ייקח חמש שניות מתחילת הרעידה לקבל איכון מדויק והערכת עוצמה, וכעבור עוד שנייה וחצי-שתיים יש הפצה דרך פיקוד העורף, שיחליט על האזעקה - היא כנראה תהיה שונה מזו שמשתמשים בה כדי להודיע על טילים. אנחנו מאוד מקווים שכל חברות התשתיות הגדולות יבינו מה זה וירצו להתחבר לזה. הניסיון מיפן, שאנחנו רואים בה מודל לחיקוי, מראה שכל החברות הגדולות התחברו למערכת הלאומית בנוסף למערכות הפרטיות שיש להן".

כיצד תוודאו שהמערכת לא תוציא התראות שווא?
"לרעש מכל תחנה יש ערך ממוצע, וברגע שהוא מתחיל לטפס במהירות אני יודע שיש אירוע כלשהו, לאו דווקא ססמי. אבל כשמדובר על ארבע תחנות, אני מניח קודם כל שיש אירוע ססמי".

עם זאת, קורוזון מסייג את יכולותיה של המערכת. "אנחנו נשתמש במידע הראשוני שיגיע מתחנות ססמיות שקרובות לרעידה כדי לתת הערכה לגבי עוצמתה, אבל למי שנמצא קרוב יחסית, בטווח של 10 ק"מ מהרעידה - ההתראה לא תעזור".

 ד"ר איתי קורזון / צילום: חנה נצר, המכון הגיאולוגי לישראל

הסמארטפון עוזר למדוד רעידות

בעולם המערבי נבחנים בשנים האחרונות שורה של פתרונות טכנולוגיים נוספים, חלקם יצירתיים למדי, כדי להזהיר מפני רעידות אדמה. חוקרים מאוניברסיטת הארוורד, לדוגמה, השתמשו בבינה מלאכותית כדי לחקור את רעידות האדמה הגוברות באוקלוהומה. הטכניקה שבה השתמשו דומה לזו שבה עוזרות וירטואליות, כמו סירי או אלכסה, מזהות דיבור בתוך רעשי רקע. בעזרת הזיהוי, התוכנה הבדילה בין רעשי רקע לבין רעידות אדמה קטנות או רחוקות, שעד היום לא זוהו בסיסמוגרפים.

לדברי החוקרים, השיטה הצליחה לזהות פי 17 יותר רעידות אדמה משיטות ישנות יותר - ובתוך פחות זמן. כך, הם מקווים, יוכלו לא רק לצפות מראש רעידות אדמה, אלא גם לבדוק את הסיבה להתגברותן באזור הנחקר. במקביל, חוקרים ממחלקת האנרגיה של הממשל האמריקאי הצליחו להעריך באמצעות מחשבי על, באופן מדויק יותר מבעבר, את הסיכון שרעידת אדמה גדולה תתרחש במיקום מסוים. החוקרים מצאו בין היתר כי גם בניינים דומים לכאורה במאפייניהם - מספר קומות זהה, מרחק דומה מקו השבר - עלולים לספוג נזק בהיקף שונה מרעידת אדמה.

כיוון מעניין נוסף הוא שימוש בכבלי סיב אופטי לניטור רעידות אדמה, שכבר נמצאים מתחת לאדמה במדינות רבות כדי לספק שירותי אינטרנט וטלוויזיה. החודש פורסם כי צוות ממרכז המחקר הגרמני למדעי כדור הארץ הצליח להשתמש בכבל כזה, שהותקן במקור כדי לחבר בין שתי תחנות כוח גאותרמיות באיסלנד, כדי לאתר פעילות ססמית. החוקרים הצליחו להבדיל בעזרתו בין תנועת הולכי רגל ומכוניות לתנועות ססמיות, ואפילו קיבלו סיגנל מרעידת אדמה חזקה באינדונזיה. אף על פי שהחוקרים הוכיחו שהטכנולוגיה רגישה לרעידות אדמה, היא עדיין לא בשלה לשימוש נרחב: הציוד שיש לחבר אליה יקר, וכעת פועל מרכז המחקר לפיתוח חלופות זולות יותר.

חוקרים ממעבדת הפיזיקה הלאומית בבריטניה והמכון הלאומי למחקר מטאורולוגי של איטליה פיתחו רשת חיישנים שיכולה לאתר רעידות אדמה שבריר שנייה אחרי שהן מתרחשות, תוך שימוש ברשת טלקומוניקציה שמורכבת מאלפי קילומטרים של סיבים אופטיים המקשרים בין מלטה וסיציליה. במקרה הזה, לדברי החוקרים לא היה צורך בהשקעה נוספת או התאמה של הכבלים, והטכנולוגיה יכולה לפעול גם על סיבים אופטיים שחוצים אוקיינוסים, במקומות בהם שמעט יש מעט מאוד סנסורים ססמיים. בעתיד, ייתכן שניתן יהיה להשתמש בטכנולוגיה כדי לספק אזהרה מצילת חיים במקרי צונאמי.

פיתוח נוסף שבו נתקל עגנון מבקש לרתום את הטלפונים הסלולריים שלנו למאבק ברעידות האדמה. "בטלפונים שלנו יש מדי תאוצה, שנועדו בין היתר לזהות כשהטלפון נופל ולמנוע פגיעה בנתונים בעקבות הנפילה", הוא אומר, "האפליקציה My Shake מודדת בעזרת אותה מערכת את תאוצת הקרקע ומעבירה את הנתונים האלה. כך משתמשים יכולים לקבל מושג על הרעידות שקורות בסביבה שלהם, במיוחד במקומות שבהם אין בהן מערכות מפותחות. בעולם השלישי יש מקומות עם ריכוזי אוכלוסין גדולים שהסמארטפונים הגיעו אליהם, אבל הססמולוגיה לא".

לדעת מתי אפשר לחזור הביתה

לצד הניסיונות להתריע מפני רעידות אדמה, בזמן אמת או מראש, טכנולוגיות חדשות מבקשות גם לסייע בהתמודדות איתה. הסטארט-אפ One Concern רותם את למידת המכונה לצורך הכוונת כוחות ההצלה: התוכנה שפיתח, שבה כבר עושים שימוש בסן פרנסיסקו, מתבססת על מאגרי מידע ציבוריים ופרטיים כדי למפות בדיוק אילו בניינים, גשרים, בתי ספר ומבנים אחרים צפויים לספוג את הנזק הרב ביותר מרעידת אדמה. כך הכוחות יכולים לדעת לאן להגיע קודם.

גם המערכת של SeismicAI מבקשת להתמודד עם הבעיה הזאת. "הבעיה של צוותי חירום בעולם היא שהם מגיעים למקום שממנו התקשרו להתריע, ולרוב מתברר שיש שכונה לידה במצב גרוע יותר, שממנה כבר לא יכולים להתקשר", אומר דינור, "אנחנו מציבים מערכות התראה קטנות וסנסורים בתוך העיר, וממפים אותה כל הזמן כדי לתת תמונה אמיתית מהם האזורים הקריטיים שצריך להגיע אליהם. בנוסף, אחרי רעידות אדמה אנשים לא רוצים לחזור לבתים שלהם, מחשש שיקרסו, ובדיקה של מהנדס יכולה לקחת בין חודשים לשנים. החיישנים שלנו יכולים לתת תמונה מיידית מה עבר על כל מבנה והמהנדס יכול לדעת מיידית אם הוא בסדר או לא".

המכון הגיאולוגי, מצדו, מפתח מערכת משלימה ל"תרועה" בשם "אזוס", שתספק הערכת נזקים, ובמקביל מפותחת במכון הגיאופיזי תוכנה דומה בשם "ורוניק". "המטרה היא שבתוך מספר דקות נדע לתת הערכת נזקים, ולאן בדיוק צריך לשלוח את הכוחות", אומר קורזון.