בהרצאה בוועידה השנתית ה־54 למדע ולסביבה הציגה גילה לויקה מ־Google Research מערכות בינה מלאכותית להתרעה מפני רעידות אדמה, שריפות, הוריקנים ושיטפונות. לצד ההתקדמות המרשימה, המערכות אינן חוזות כל אסון בוודאות ואינן מחליפות את רשויות החירום
"היעד שלנו הוא שאיש לא יופתע מאסון טבע – לפחות לא מאסון שמתקרב אליו", אמרה גילה לויקה, מנהלת מוצר לתחזיות שיטפונות וחוסן בפני משברים ב־Google Research. בהרצאתה בוועידה השנתית ה־54 למדע ולסביבה היא הציגה את הניסיון של גוגל להפוך טלפונים חכמים, לוויינים ומודלים של בינה מלאכותית למערך התרעה עולמי.
הוועידה התקיימה ב־8 וב־9 ביולי 2026 במרכז הקונגרסים בנייני האומה בירושלים. את האירוע, המוגדר כפורום הסביבתי הרחב ביותר בישראל, הובילה האגודה הישראלית לאקולוגיה ולמדעי הסביבה, באירוח עיריית ירושלים ובשיתוף האוניברסיטה העברית. ([הידען – Hayadan][1])
לויקה פתחה בהתייחסות לרעידות האדמה הקטלניות שפגעו זמן קצר קודם לכן בוונצואלה. לדבריה, אירועים כאלה ממחישים כיצד מדע וטכנולוגיה יכולים לספק לציבור שניות או שעות קריטיות, גם כאשר אין אפשרות למנוע את האסון עצמו. הדברים בכתבה מבוססים על תמליל ההרצאה ועל סיכומו.
הטלפונים הופכים לרשת של חיישני רעידות אדמה
אחת הדוגמאות שהציגה היא מערכת ההתרעות מפני רעידות אדמה של אנדרואיד. מדי תאוצה המותקנים בטלפונים חכמים ומשמשים בדרך כלל לזיהוי כיוון המכשיר ולספירת צעדים יכולים לזהות גם תנועה אופיינית לרעידת אדמה.
כאשר מספר גדול של מכשירים באזור מסוים מזהה בעת ובעונה אחת דפוס דומה של רעידות, המערכת מנתחת את האותות ומעריכה את מיקום האירוע. לאחר מכן היא יכולה להזהיר משתמשים הנמצאים רחוק יותר מן המוקד, לפני שהגלים הסייסמיים החזקים מגיעים אליהם.
לויקה הדגישה כי אין מדובר בחיזוי רעידת האדמה לפני שהחלה. המערכת מזהה רעידה שכבר התרחשה ומנצלת את העובדה שמידע אלקטרוני נע מהר יותר מן הגלים הסייסמיים. לפעמים מדובר בשניות ספורות בלבד, אך הן עשויות להספיק כדי להתרחק מחלונות, לעצור מכונות או לתפוס מחסה. ([blog.google][2])
השריפה בכרמל הובילה להתמקדות בשריפות
לדברי לויקה, תחום השריפות קרוב במיוחד לצוות הישראלי של גוגל. אנשי הצוות בחיפה צפו בשנת 2010 בהתפתחות השריפה הקטלנית בכרמל, והאירוע השפיע על החלטתם להעמיק בפיתוח כלים למיפוי משברים ולהפצת מידע בעת חירום.
גוגל כבר מציגה גבולות משוערים של שריפות בחיפוש ובמפות. ואולם, דיוק המיפוי ומהירות העדכון תלויים בלוויינים החולפים מעל האזור. חלק ממערכות התצפית הקיימות מספקות תמונה עדכנית רק פעמים מעטות ביממה – פרק זמן ארוך מאוד כאשר חזית אש מתקדמת במהירות.
"כאשר הכבאים מגינים על הבתים, הקהילות והמשפחות שלנו, המתנה הגדולה ביותר שאנחנו יכולים להעניק להם היא זמן", אמרה לויקה.
לשם כך מוקמת מערכת FireSat – מערך לוויינים ייעודי לזיהוי ולמעקב אחר שריפות. יום לפני הרצאתה, ב־7 ביולי, שוגרו שלושת לווייני FireSat המבצעיים הראשונים, לאחר שלוויין ניסויי שוגר במרץ 2025. הם נבנו בידי Muon Space ומופעלים במסגרת Earth Fire Alliance, בתמיכת גופים ובהם Google.org.
כאשר המערך המלא, המתוכנן לכלול כ־50 לוויינים, יהיה מבצעי, המטרה היא לזהות מוקדי אש ששטחם כחמישה על חמישה מטרים ולספק תצפיות עולמיות חדשות מדי כ־20 דקות. שלושת הלוויינים ששוגרו כעת הם שלב ראשון בלבד, ולכן אין פירוש הדבר שכבר כיום מתקבלים עדכונים כאלה בכל מקום בעולם. ([Earth Fire Alliance][3])
עשרות תרחישים במקום תחזית יחידה
תחום נוסף הוא WeatherNext, משפחת מודלים שפיתחו Google DeepMind ו־Google Research לחיזוי מזג אוויר. במקום להפיק תחזית אחת בלבד, המודלים יכולים לחשב במהירות אוסף של תרחישים אפשריים. כך ניתן להעריך לא רק מהו התרחיש הסביר ביותר, אלא גם את הסיכוי לאירועים נדירים והרסניים.
לויקה הציגה כדוגמה את הוריקן מליסה, שהגיע לג'מייקה באוקטובר 2025 כהוריקן בדרגה 5. כאשר הסופה עוד הוגדרה כשקע טרופי חלש, המודלים המקובלים הציגו תרחישים שונים. WeatherNext העריך חמישה ימים מראש, בסבירות של כ־80%, שהמערכת תתחזק ותפגע בג'מייקה בדרגה 5; שלושה ימים לפני הפגיעה עלתה ההסתברות לכמעט 100%.
התחזית לא החליפה את החזאים האנושיים. היא סיפקה למרכז ההוריקנים האמריקני אות נוסף, שסייע לו לפרסם אזהרות החלטיות יותר ולהעניק לרשויות ולתושבים זמן להתפנות ולהגן על רכושם. ([Google DeepMind][4])
שבעה ימים לפני הצפת נהר, יממה לפני שיטפון בזק
גוגל מפעילה ב־Flood Hub תחזיות להצפות נהרות עד שבעה ימים מראש. לפי החברה, התחזיות מכסות אזורים הנתונים לסיכון משמעותי שבהם חיים כשני מיליארד בני אדם ביותר מ־150 מדינות.
אולם הצפות נהרות הן רק חלק מן הבעיה. שיטפונות בזק מתפתחים במהירות, ולעיתים פוגעים בשטח עירוני זמן קצר לאחר גשם עז. במשך שנים היה קשה לאמן מודלים עבורם, משום שלא התקיים מאגר עולמי אחיד המתעד היכן ומתי אירעו שיטפונות כאלה.
כדי להתמודד עם המחסור בנתונים פיתחו החוקרים את Groundsource. באמצעות ג'מיני נותחו דיווחי חדשות שנאספו לאורך כ־20 שנה והם הומרו למאגר מובנה הכולל כ־2.6 מיליון רשומות על אירועי שיטפון. המאגר שימש לאימון מודל שמחשב את ההסתברות לשיטפון בזק בשטח עירוני במהלך 24 השעות הבאות. ([research.google][5])
למודל יש גם מגבלות. בשלב זה הוא פועל ברזולוציה של כ־20 על 20 קילומטרים ומתמקד בעיקר באזורים עירוניים. דיווחי חדשות רבים יותר מתפרסמים על ערים מאשר על יישובים כפריים ומקומות דלי אוכלוסייה, ולכן מאגר האימון אינו מייצג באופן שווה את כל חלקי העולם. גם אירוע אמיתי שלא דווח בתקשורת עלול להיראות בעת הערכת המודל כאילו התחזית הייתה שגויה. ([research.google][6])
הזמן שמאפשר לפעול לפני האסון
לויקה הזכירה שיתוף פעולה עם ארגון GiveDirectly בניגריה, שבמסגרתו שימשו תחזיות מוקדמות להעברת כסף למשפחות עוד לפני בוא ההצפה. הכסף אפשר להן להתפנות, לרכוש שקי חול או להעביר ציוד ורכוש למקום בטוח. זוהי דוגמה ל"פעולה מקדימה" – מעבר מהמתנה לאסון ולחלוקת סיוע לאחריו, לפעולה כאשר התחזית מצביעה על סכנה ממשית. ([sites.research.google][7])
המערכות שהציגה אינן מבטלות את אי־הוודאות. הן אינן מונעות הוריקן, שריפה או רעידת אדמה, ועלולות להחמיץ אירועים או לפרסם התרעה שתתברר כמיותרת. תפקידן הוא לצמצם את פער המידע ולהעניק לציבור ולכוחות החירום משאב שאין אפשרות לייצר לאחר שהאסון כבר החל – זמן.
"טכנולוגיה אינה יכולה תמיד למנוע סכנות טבע", סיכמה לויקה, "אבל באמצעות מדע טוב יותר, שותפויות חזקות ובינה מלאכותית אחראית, אפשר לעזור לכך שאנשים יקבלו את המידע הדרוש להם לפני שהסכנה מגיעה".
שאלות ותשובות
האם גוגל יכולה לחזות מראש רעידות אדמה? לא. מערכת אנדרואיד מזהה רעידה לאחר שהחלה ושולחת התרעה לאזורים שהגלים הסייסמיים טרם הגיעו אליהם.
מהו FireSat? מערך לוויינים שנועד לזהות ולמפות שריפות באמצעות חיישנים רב־ספקטרליים ובינה מלאכותית. המערך המלא אמור לספק תצפיות עולמיות מדי כ־20 דקות.
כמה זמן מראש אפשר לחזות שיטפונות? ב־Flood Hub מוצגות תחזיות להצפות נהרות עד שבעה ימים מראש ולשיטפונות בזק עירוניים עד 24 שעות מראש.
כיצד נוצר מאגר הנתונים לשיטפונות בזק? מערכת Groundsource השתמשה בג'מיני כדי להפיק מידע מובנה מדיווחי חדשות שנאספו במשך כ־20 שנה, וליצור כ־2.6 מיליון רשומות של אירועים.
עוד בנושא באתר הידען
- חיזוי שיטפונות באמצעות למידת מכונה בדיוק של מעל ל־90%
- גוגל דיפמיינד חושפת: קפיצה של חמישים שנים קדימה בחיזוי מזג האוויר
- הטלפונים הניידים יכולים להתריע מפני שריפות יער ותנאי מזג אוויר קיצוניים
- מודלים מותאמים לחיזוי שריפות יער משפרים משמעותית את יכולת ההתרעה
- נאס״א: משבר האקלים מכפיל את הקיצוניות של שריפות היער בעולם
לפרסום המקורי: פתיחת המאמר המדעי
