نعم، يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل Deep AI أو QwenLM لمحاكاة وتحليل مشهد انفجار الكرادة 2016، لكن بطرق مختلفة وفقًا للهدف المطلوب:
1. محاكاة صوت الانفجار:
يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للصوت (مثل Deep AI Audio Models) لإنشاء محاكاة صوتية لانفجار مشابه بناءً على تسجيلات سابقة وتحليلها لمقارنة قوة وشكل الموجة الصوتية.
يتم تدريب الشبكات العصبية العميقة (مثل WaveNet) على بيانات انفجارات سابقة لإنشاء نموذج قريب للواقع.
2. رؤية مشهد قريب من الانفجار قبل وقوعه:
يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) مع بيانات الفيديو القديمة لإنشاء نماذج تنبؤية باستخدام Generative AI لمحاكاة شكل المنطقة قبل الانفجار.
تقنيات مثل GANs (الشبكات التوليدية التنافسية) أو Deep Learning-based Scene Reconstruction يمكن أن تخلق محاكاة بصرية لمحيط الكرادة قبل الكارثة.
الحدود والتحديات:
هذه التقنيات تعتمد على البيانات المتاحة (صور، فيديوهات، تسجيلات صوتية)، وإذا لم تكن هناك بيانات كافية، فقد تكون المحاكاة غير دقيقة.
لا يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ الفعلي بوقوع انفجار مستقبلي، لكنه يمكن أن يحلل أنماطًا سابقة تساعد في منع مثل هذه الحوادث عبر التحليل الاستباقي للمخاطر.
الخلاصة:
يمكن للذكاء الاصطناعي محاكاة الصوت والمشهد البصري للانفجار بناءً على بيانات سابقة، لكنه لا يستطيع توقع انفجار قبل وقوعه بدقة إلا إذا كان هناك تحليل مسبق للأنماط الإرهابية ومؤشرات خطر في المنطقة.
