זיהוי פיצוצים באמצעות טלפונים חכמים

פיצוצים יוצרים צלילים אינפרא-קוליים ו/או בתדר נמוך, שיכולים לעבור מרחקים גדולים. המרחק וטווח התדרים של צלילים אלה תלויים בגודל הפיצוץ, במרחק מהמוקד ובתנאי האטמוספירה. לשם התייחסות, שיא התדר המרכזי של גל לחץ מפיצוץ של 1 טון TNT יהיה סביב 6.3 הרץ, והוא יהיה בסביבות 63 הרץ עבור פיצוץ של 1 ק"ג TNT. תופעה זו יכולה ושימשה לגילוי פיצוצים.

לזיהוי אירועי פיצוץ גדולים (גדולים מ-1 קילוטון) משמשת מערכת הניטור הבינלאומית International Monitoring System (IMS), שיש לה רשת של חיישנים אינפרא-קוליים, הפזורים ברחבי העולם. לפיצוצים קטנים יותר, משמשות רשתות של חיישנים אינפרא-קוליים וסיסמו-אקוסטיים, הפרוסות בקני-מידה אזוריים ומקומיים.

ככל שהרשתות נעשות צפופות יותר, העלות והקושי לכסות שטח רחב יותר גדלים. לפיכך, רבות מהרשתות הללו נפרסות רק באופן זמני לצורך ניסויים או סביב תחומי עניין ספציפיים, כגון הרי געש ומותאמות לדפוסי מזג האוויר הרווחים באותו מקום. זיהוי מהיר ואמין של פיצוצים קטנים יותר במקומות ובאזורים מרכזיים הוא בעל ערך, ועשוי להוביל לירידה בזמני התגובה ועשוי להפחית נפגעים ונזקים. עם זאת, כאמור, רשת חיישנים צפופה הופכת להיות יקרה וקשה לתחזוקה.

פתרון לבעיה זו הוא שימוש בחיישנים לא-מסורתיים כגון סמארטפונים, במיוחד בהתחשב בהתקדמות הטכנולוגית בהם, ואכן מספר מחקרים המשתמשים בזיהוי פיצוצים באמצעות סמארטפונים כבר פורסמו. המחקרים הראשוניים הללו מדגימים את היכולת של אלגוריתמים לזהות ולסווג אותות אינפרא-קוליים, אך התחום עדיין בחיתוליו ויש לפתח טכנולוגיות חדשות.

המחקר
חוקרים מארה"ב פרסמו (יולי 2024) מאמר, ומציעים להשתמש לזיהוי פיצוץ בחיישני סמארטפונים, שהם חסכוניים וקלים לפריסה. ראוי להדגיש, שהמאמר פורסם בגירסת Pre-print באתר www.preprints.org ושטרם עבר ביקורת עמיתים.
המאמר מדווח על יישום מודל למידת-מכונה לזיהוי פיצוץ באמצעות מיקרופונים של סמארטפונים. הנתונים, שנעשה בהם שימוש במחקר, התקבלו מ-Smartphone High-explosion Audio Recordings Dataset, הכולל אוסף של 326 צורות גל מ-70 אירועי פיצוץ של חומרי נפץ מרסקים (High Explosives), שתועדו בסמארטפונים, ומ-ESC-50, מערך נתונים נפוץ של השוואת ביצועים עבור סיווג צלילים סביבתיים, ששימש כאמת המידה.

כלי המחקר
נתוני האודיו שימשו כדי לתרגל שני מודלים נפרדים של למידת-מכונה, האחד באמצעות למידת העברה (YAMNet) והאחר בהתחשב רק בתוכן התדר הנמוך של צורות הגל. שני הדגמים הללו שולבו לאחר מכן למודל אחד ואחוד כדי לסווג נתוני אודיו לאחת משלוש קטגוריות: "פיצוץ", "רעש סביבתי" או "אחר".

תוצאות המחקר
שני הדגמים פעלו היטב בסיווג הצלילים בנפרד, אבל לכל דגם היו חסרונות משלו בהבחנה בין הקטגוריות. נמצא, שעל ידי שילוב שני הדגמים לדגם אחד ואחוד, החוזקות של כל דגם פיצו על החסרונות של השני, תוך שיפור משמעותי בביצועים: התוצאות המדווחות היו עם שיעורים חיוביים אמיתיים (Recall) של יותר מ-96% עבור כל אחת משלוש הקטגוריות.

מגבלות המחקר
למרות ההצלחה הראשונית המבטיחה של מודל האנסמבל, הוא עדיין מבוסס על מערך נתונים מוגבל (<3000 צורות גל). לכן יש להמשיך לאסוף נתוני פיצוצים ולפרסם אותם על מנת לשפור את הביצועים שלו.

המלצות למחקרי המשך
מחקר עתידי צריך לכלול פריסת סמארטפונים כדי לבדוק את מודל האנסמבל בזיהוי בזמן אמת. בנוסף, פיתוח אלגוריתמים, שייקחו בחשבון את תוצאות זיהוי הפיצוץ מכל הסמארטפונים הסמוכים, אמור לשפר את האמינות.
עד כאן הדיווח של החוקרים במאמר הנ"ל.

התייחסות ביקורתית למאמר
ביקשתי ממומחה תוכן בעל ניסיון עשיר בניטור פיצוצים ובאיכונם את התייחסותו למאמר, ולהלן עיקריה. מומחה התוכן מדגיש, שהתדירות תלויה במרחק מהמקור: ככל שהמרחק גדול יותר התדירות יורדת. תת-קולי משמעו מתחת ל-20 הרץ, כך שלמעשה כל תחום הדף אוויר קשור לנושא. לכן 64 הרץ אינו תחום תת-קולי, ותלוי כאמור באיזה מרחק יהיה תת-קולי.

מערכות Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty (CTBT) עוקבות אחר ביצוע פיצוצים גרעיניים ומניעתם, וישנן בהן גם מערכות תת קוליות. מהירות גל הלחץ האקוסטי תהיה 330 מטר לשנייה באוויר. מהירות הגל הסיסמי בקרקע היא אלפי מטרים בשנייה, ולכן תגיע הרבה יותר מהר (ומשכך זמן ההתראה קצר בהרבה). אולם לניתוח פיצוצים יכולה להיות לזה תרומה לזיהוי.

מומחה התוכן מציין, שרשתות סלולר משמשות לאיכונים שונים במזג אויר ועוד, ולהערכתו "החיישנים" עצמם בסלולרי אינם מדויקים דיים לצרכי איכון.

המידע מסתמך על פרסומים, שהופיעו בקבוצות ה-LinkedIn, שאני מנהל Explosives / Blasting (Energetic Materials) OSH, ו-Fireworks and Pyrotechnics OSH.