המכון הגאולוגי לישראל מקדם שימוש בטכנולוגיית בינה מלאכותית חדשה, שנועדה לשנות את אופן המעקב אחר בולענים ושקיעות קרקע לאורך חופי ים המלח. במשך יותר מעשור נמצא המכון בחזית ניטור התופעה, ומאז 2012 הוא עוקב אחר הסיכונים הגאולוגיים באמצעות סקרי LiDAR שנתיים ומדידות מכ"ם לווייניות מסוג InSAR.
אחד האתגרים המרכזיים בניטור הוא זיהוי מוקדם של שקיעת קרקע, שעשויה להעיד על פעילות הקשורה להתפתחות בולענים. עד כה נדרש פענוח ידני של מאות אינטרפרוגרמות – תהליך ממושך, עתיר עבודה וחשוף לטעויות אנוש. מחקר משותף חדש, שפורסם בכתב העת Remote Sensing, מציג פתרון המבוסס על למידה עמוקה ומאפשר לבצע אוטומציה של תהליך זיהוי השקיעות.
את המחקר ערכו ד"ר גלי דקל, רון סרפיאן ופרופ' ינון רודיך ממכון ויצמן למדע, בשיתוף ד"ר רן נוביצקי נוף מהמכון הגאולוגי לישראל. הצוות פיתח מודל למידה עמוקה המבוסס על UNet, הלומד ישירות ממדידות האינטרפרומטריה ומסוגל לזהות שקיעות קרקע מזעריות. המודל אומן באמצעות מאגר רחב של אזורי שקיעה שמופו בקפידה לאורך השנים בידי צוות המכון הגאולוגי.
עוד באתר:
לפי הממצאים, המודל מסוגל לזהות במדויק אזורי שקיעה ולהתמודד עם הדמאות מכ"ם ואזורים גאוגרפיים שונים. יתרונו המשמעותי הוא במהירות: האלגוריתם יכול לנתח סצנה שלמה בתוך דקות בלבד, לעומת תהליך ידני שעשוי להימשך מספר ימים.
כעת בוחן המכון הגאולוגי את שילוב מודל הבינה המלאכותית במערכת המבצעית לניטור בולעני ים המלח. שילובו עשוי לאפשר זיהוי מהיר יותר של סיכונים גאולוגיים, לשפר את קבלת ההחלטות ולסייע בהגנה על הקהילות המקומיות והתשתיות באזור.
