باحثون يطورون نظاما "قادرا على التنبؤ بالهجمات الإرهابية قبل أسبوع من ارتكابها"

العلوم والتكنولوجيا

باحثون يطورون نظاما
صورة تعبيرية
انسخ الرابطhttps://ar.rt.com/qydy

أعلنت مجموعة من العلماء، بقيادة تشجيانغ أندريه بايثون، عن تطوير نظام "قادر على التنبؤ بالهجمات الإرهابية قبل أسبوع من ارتكابها".

وبحسب موقع advances.sciencemag.، فقد قام العلماء بتحليل مجموعة كبيرة من المعلومات، تضمنت بيانات عن الهجمات الإرهابية في جميع أنحاء العالم للفترة بين عامي 2003 و2016، محاولين إيجاد مؤشرات من شأنها أن تسمح بالتنبؤ بتلك الهجمات، كما اعتمدوا على تقنيات الذكاء الصناعي والبيانات المتاحة، لنمذجة نظام قادر على التنبؤ بالعديد من الهجمات الإرهابية قبل أسبوع من ارتكابها في المناطق ذات النشاط الإرهابي العالي في العالم.

ووفقا للموقع، وبحسب بحوث العلماء، "أدى البحث عن النزاعات المسلحة والتمرد إلى تطوير نماذج تنبؤية مستنيرة من النظرية، والتي تتضمن برنامج بحث ناجحا حديثا يطبق خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالصراع على المقاييس الزمانية المكانية الدقيقة"، حيث "تسلط هذه الأدبيات الضوء على أن النمذجة المستنيرة نظريا تعمل على تحسين الأداء التنبئي لتقنيات التعلم الآلي".

وأشارت البحوث إلى أنه "مع ذلك، فإن هذه الرؤية المهمة من أبحاث النزاعات المسلحة  لم تجد طريقها إلى دراسات الإرهاب حتى الآن، وأن أبحاث الإرهاب ركزت بشكل عام، على النماذج التفسيرية، وتطبيق مناهج إحصائية لالتقاط وقياس تأثيرات دوافع الهجمات الإرهابية في المكان والزمان).

وقال الباحثون: "هنا، نقوم بتطوير إطار عمل للتنبؤ وشرح حدوث الإرهاب الذي ترتكبه جهات من غير الدول خارج نطاق الحرب المشروعة في جميع أنحاء العالم قبل أسبوع وعلى نطاق مكاني دقيق..قارنا نتائج نموذج إحصائي مكاني مرن  ونهجين للتعلم الآلي، بما في ذلك التنفيذ الفعال للأشجار المعززة بالتدرج [تعزيز التدرج الشديد (XGB)]، والغابة العشوائية، الخوارزمية".

وأضافوا: "تستند نماذجنا إلى فهم نظري متقدم وتضمين صراحة  ميزات هيكلية - متغيرات زمنية غير متغيرة تفسر تأثير، على سبيل المثال ، التضاريس الوعرة أو نصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي - والميزات الإجرائية - متغيرات ديناميكية لحساب التبعية الزمنية للإرهاب..نحن نقارن أدائها التنبئي مع النماذج المعيارية التي تتضمن ميزات هيكلية و / أو إجرائية، وقد تظهر النماذج البخل التي تستخدم ميزات إجرائية حصريا أداء تنبئيا عاليا في التنبؤ قصير المدى بأحداث الصراع (على سبيل المثال ، توقعات الحرب الأهلية على مستوى شهر البلد)..تستخدم النتائج لتقديم إرشادات حول اختيار السمات المرتبطة بالتنبؤات قصيرة المدى للأحداث الإرهابية، والتي لا تزال قيد المناقشة في أدبيات الصراع".

وأكملوا: "نحن نعتبر الهجمات الإرهابية التي تم ارتكابها بين عامي 2002 و2016 ، مقسمة إلى 13 منطقة حول العالم، والتي تشمل جميع المناطق شبه القارية المحددة في قاعدة بيانات الإرهاب العالمي (GTD)، وغرب إفريقيا، وتم بناء نماذج تنبؤية لكل منطقة، مما يسمح لنا بتحديد وتقييم ومقارنة دور محركات الإرهاب الرئيسية عبر السياقات الإقليمية المختلفة وتقليل المتطلبات الحسابية..بالإضافة إلى ذلك، تسمح نماذج التعلم الآلي للتدريب للمناطق المنفصلة للخوارزميات باختيار معلمات تشعبية مختلفة لمناطق مختلفة (على سبيل المثال، تتطلب المناطق ذات الانتشار الأقل تنظيمًا أكبر)، ويتم تمثيل المجال الزماني المكاني بالخلايا العادية بدقة 0.5 درجة مكانية من PRIO-GRID (21) التي تغطي جميع المناطق المأهولة (بكثافة سكانية تزيد عن خمسة أشخاص لكل كيلومتر مربع) حيث يمكن أن تحدث الأحداث الإرهابية ويتم الإبلاغ عنها بدقة مكانية عالية في المناطق التي تحدث فيها هجمات إرهابية بشكل متكرر، ويتم تكرار خلايا الشبكة كل أسبوع من عام 2002 إلى عام 2016 في جميع المناطق في جميع أنحاء العالم..إن إجمالي عدد خلايا الأسبوع التي تم أخذها في الاعتبار في هذه الدراسة هو 21،108،045 (26،551 خلية شبكية × 795 أسبوعا)، في حيت أنه لا يتم النظر في البلدان التي لم تواجه أحداثا إرهابية (أو تلك التي لم يتم الإبلاغ عن أي حدث إرهابي في GTD) خلال فترة الدراسة".

المصدر: "advances.sciencemag.org"

عزيزي القارئ

لقد قمنا بتحديث نظام التعليقات على موقعنا، ونأمل أن ينال إعجابكم. لكتابة التعليقات يجب أولا التسجيل عن طريق مواقع التواصل الاجتماعي أو عن طريق خدمة البريد الإلكتروني.

موافق

هذا الموقع يستخدم ملفات تعريف الارتباط .بامكانك قراءة شروط الاستخدام لتفعيل هذه الخاصية اضغط هنا