اختر منطقتك 
حالة الطقس 
تمتد آلاف وآلاف الأميال تحت قدميك، وتستمع إلى شبكة من الأذنين الليفية. سواء كنت تمشي فوق ألياف بصرية مدفونة أو تقود سيارة عبرها، فإن النشاط فوق الأرض يخلق اهتزازًا مميزًا يزعج بشكل طفيف الطريقة التي ينتقل بها الضوء عبر الكابلات. باستخدام المعدات المناسبة، يمكن للعلماء تحليل هذا الاضطراب لتحديد مصدره ومتى كان يتجول هناك بالضبط.
تُعرف هذه التقنية سريعة الانتشار باسم الاستشعار الصوتي الموزع، أو DAS، وهي حساسة للغاية لدرجة أن الباحثين استخدموها مؤخرًا لرصد النشاز الناتج عن ظهور الزيز الجماعي. ويستخدم آخرون الكابلات كأداة حساسة للغاية للكشف عن الانفجارات البركانية والزلازل: على عكس مقياس الزلازل التقليدي العالق في مكان واحد، يمكن لشبكة من كابلات الألياف الضوئية أن تغطي منظرًا طبيعيًا كاملاً، مما يوفر تفاصيل غير مسبوقة عن اهتزازات الأرض في مواقع مختلفة.
يقوم العلماء الآن بتجربة جلب DAS إلى السكك الحديدية القريبة منك. عندما يسير قطار على طول جزء من المسار، فإنه يخلق اهتزازات يمكن للمحللين مراقبتها بمرور الوقت – إذا تغيرت تلك الإشارة فجأة، فقد يشير ذلك إلى وجود مشكلة في السكة، مثل وجود صدع أو قطع في ربطة العنق. أو إذا انفجر انهيار صخري عبر المسار على ممر جبلي، فقد “تسمع” DAS ذلك أيضًا، لتحذير مشغلي السكك الحديدية من مشكلة لم تلمحها العيون البشرية بعد. المزيد من التغييرات التدريجية في الإشارة قد تكشف عن تطور الأخطاء في محاذاة المسار.
لقد حدث أن كابلات الألياف الضوئية تعمل بالفعل على طول العديد من خطوط السكك الحديدية لتوصيل جميع معدات الإشارة أو الاتصالات السلكية واللاسلكية. يقول المهندس حسين طاهري، الذي يدرس DAS للسكك الحديدية في جامعة جورجيا الجنوبية: “إنك تستخدم المرافق والبنية التحتية المتاحة بالفعل لتحقيق ذلك، الأمر الذي يمكن أن يقلل التكلفة”. “قد تكون هناك بعض خطوط السكك الحديدية حيث لا تتوفر فيها الألياف، وتحتاج إلى الاستلقاء. لكن نعم، معظمهم، عادة ما يكون لديهم ذلك بالفعل.
للاستفادة من تلك الألياف، تحتاج إلى جهاز يسمى المستجوب، الذي يطلق نبضات ليزر عبر الكابلات ويحلل الأجزاء الصغيرة من الضوء التي ترتد. لنفترض أن صخرة ضربت المسار على بعد 20 ميلاً من المحقق. وهذا يخلق اهتزازًا أرضيًا مميزًا يزعج الألياف الضوئية القريبة من المسار، والذي يظهر في الإشارة الضوئية. ولأن العلماء يعرفون سرعة الضوء، فيمكنهم قياس الوقت الذي تستغرقه تلك الإشارة للعودة إلى المحقق بدقة، وتحديد المسافة إلى الاضطراب في حدود 10 أمتار، أو حوالي 30 قدمًا.
بالنسبة لمسافة معينة من المسار، تكون قد قمت بالفعل بتحليل إشارات DAS لفترة طويلة من الوقت، وإنشاء ملف تعريف اهتزاز لسكة حديدية طبيعية وصحية. عندما تبدأ بيانات DAS فجأة في إظهار شيء مختلف، فقد تكون لديك مشكلة، والتي تظهر مثل تخطيط كهربية القلب الذي يلتقط مشكلة في نبضات قلب الإنسان. يقول دانييل بايك، خبير السكك الحديدية والمتحدث الرسمي باسم شركة سينسونيك، التي تعمل على تطوير تقنية DAS للسكك الحديدية: “ما نقوم به هو تحديد ملامح المسار، والبحث عن التغييرات في التوقيع الصوتي”. “نحن نعرف ما هو المسار يجب يبدو أننا نعرف ما هو القطار يجب بدا مثل. ونحن نعلم أنه إذا كان يتغير – فلنفترض أن هذا المفصل قد أصبح مفككًا – فسيحتاج إلى شخص ما ليقوم بإصلاحه قبل أن يصبح مشكلة.”
يقول بايك إن نظام سينسونيك يمكنه مراقبة المسار لمسافة 40 كيلومترًا (25 ميلًا) في أي اتجاه من المحقق. ويضيف أن هذا النوع من النظام الذي يعمل بشكل مستمر قد يقلل من العمالة البشرية اللازمة لفحص خطوط السكك الحديدية في جميع أنحاء العالم، وهي مهمة خطيرة نظرا لجميع الآلات الضخمة التي تتحرك بسرعة. إذا كان شخص ما يحفر في الكابلات من أجل بيع النحاس، فيمكن لـ Sensonic اكتشاف ذلك أيضًا، أو حتى إذا كان الناس يسيرون بجوارهم، ويتعدون على ممتلكات الغير على طول المسارات.
والأغرب من ذلك هو أن شركة سينسونيك في الهند ترصد خطى الأفيال بالقرب من خطوط السكك الحديدية، وذلك لحماية هذه الأنواع وركاب القطار. سيؤدي ذلك إلى إطلاق إنذار لتنبيه الموظفين باصطدام محتمل. يقول بايك: “كان علينا أن نستأجر فيلًا ونتجول على طول خط السكة الحديد”. “لقد كانت واحدة من أكثر النفقات إثارة للاهتمام التي يمكنك تقديمها على الإطلاق.”
التحدي هو أن DAS تنتج تقريبًا أيضاً الكثير من البيانات. فبدلاً من وضع مستشعر واحد في نقطة واحدة على طول المسار، يعمل هذا على تمديد مسافات شاسعة لأعلى ولأسفل السكة. وبالتالي، تأتي البيانات من مسافة 40 مترًا أسفل كابل الألياف الضوئية وعلى مسافة 40 كيلومترًا، ومن كل نقطة صغيرة بينهما، طوال النهار والليل. “الملفات التي تنشئها هي ضخميقول ديفيد ميلن، مهندس الأبحاث في جامعة ساوثهامبتون، والذي يدرس DAS والسكك الحديدية: “يقول ديفيد ميلن، مهندس الأبحاث بجامعة ساوثهامبتون، والذي يدرس DAS والسكك الحديدية: “سوف يتعين عليك استخدام التعلم الآلي لأتمتة ذلك”. “سيكون هناك الكثير من البيانات. إذا لم يكن لديك جهاز كمبيوتر يساعدك، فلا أعتقد أن الأمر سيكون سهلاً أو اقتصاديًا.
تقول شركة Sensonic إنها قامت بتدريب الذكاء الاصطناعي على بيانات السكك الحديدية الحقيقية للتعرف على حدث مثل سقوط الصخور وسط كل الضوضاء. ومن ثم، يكون حجم التنبيه الذي يتم إرساله إلى مشغلي السكك الحديدية مجرد كيلو بايت. يقول بايك: “يتم تحسين نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المستخدمة لتحديد هذه الأحداث باستمرار لتحسين حساسيتها وتقليل الإنذارات الكاذبة”.
مازلنا في الأيام الأولى لاستخدام DAS في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك السكك الحديدية، لذلك لا يزال الباحثون يعملون على تحسين هذه الأنظمة. تقول جيسيكا كاهانيك، المتحدثة باسم رابطة السكك الحديدية الأمريكية: “إن الاستشعار الصوتي الموزع هو أحد المجالات التي يستكشفها الموردون وشركات النقل لمعرفة ما إذا كان بإمكانه تحقيق أهداف السلامة بشكل هادف”. “عندما تختبر السكك الحديدية التقنيات الجديدة، فإنها لا تتطلع إلى معرفة ما إذا كانت تعمل في المختبر فحسب، بل أيضًا ما إذا كانت قادرة على الأداء عند تعرضها للواقع التشغيلي القاسي لشبكة خارجية تمتد عبر القارة.”
ومهما كانت حالة الاستخدام، فسوف تسمع الكثير عن DAS في السنوات القادمة، حيث “تسمع” التكنولوجيا عددًا متزايدًا من الاضطرابات فوق الأرض.
