Bu məqalə Science X-in redaksiya prosesinə və siyasətlərinə uyğun olaraq nəzərdən keçirilmişdir. Redaktorlar məzmunun etibarlılığını təmin edərkən aşağıdakı atributları vurğuladılar: 2019-cu ilin dekabrında 22 nəfərin ölümü və 25 nəfərin ağır yaralanması ilə nəticələnən Whakaari/White Island ani püskürməsi Yeni Zelandiyanın yaxın tarixdəki ən ölümcül vulkanik fəlakəti idi. Amma bu, ecazkar bir hadisə deyildi.
Son 20 il ərzində Yeni Zelandiyada yaxınlıqdakı insanları öldürmək və ya yaralamaq potensialı olan daha bir yarım düz vulkanik partlayış baş verib. Bir çox cəhətdən bunlar gecə vaxtı və ya az sayda turist və ya işçinin iştirak etdiyi zaman baş verən qəzalar idi. Ancaq heç biri insanları xəbərdar etmək və ya əvvəlcədən təxliyə etmək üçün kifayət qədər erkən proqnozlaşdırılmadı.
Belə qəfil püskürmələrin yaratdığı təhlükə təkcə Yeni Zelandiyaya aid deyil. 2014-cü ildə Yaponiyanın Ontake dağı çox az xəbərdarlıqla püskürdü və çoxu zirvə yaxınlığında gəzintiyə çıxan 63 nəfərin ölümünə səbəb oldu. Nature Communications-da dərc olunan yeni araşdırmamız maşın öyrənmə üsullarının daha çox xəbərdarlıq verməyə kömək edə biləcəyini göstərir.
Bir vulkanın ətrafındakı davamlı titrəyişlərdə incə dəyişiklikləri aşkar edərək, potensial olaraq bir neçə saat əvvəl gözlənilən püskürmə əlamətlərini müəyyən edə bilərlər. Bəs daha sürətli xəbərdarlıqlar daha çox yalan siqnallar deməkdirsə? Əvvəlki xəbərdarlıqlar həyatını xilas edə bilərsə, nə qədər qəbul etməliyik?
Adi xəbərdarlıq sistemlərinə əsasən, ekspertlər həyəcan təbili çalmazdan əvvəl mürəkkəb iğtişaş siqnallarını şərh etməli və risk səviyyəsini qiymətləndirməlidirlər. Bu, inkişaf etməkdə olan vulkanik böhranı anlamaq üçün vacibdir. Ancaq eskalasiya günlər və ya həftələr deyil, dəqiqələr və ya saatlar ərzində baş verdikdə əsas problemlə üzləşir.
Birbaşa real vaxt rejimində monitorinq məlumatlarına əsaslanan avtomatlaşdırılmış xəbərdarlıqlar, vulkanik iğtişaşlar qəflətən dəyişdikdə sürətlə cavab verməklə ekspert mülahizələrini tamamlaya bilər. Vulkan rəsədxanalarının ehtiyatlı olmaq üçün yaxşı səbəbləri var. Alqoritm püskürməni qaçıra bilər, elm adamlarının hələ tam izah edə bilmədiyi siqnalları aşkar edə bilər, təsdiqləyici dəlillərə malik ola bilməz və ya çoxlu yalan siqnallar yarada bilər.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
