كيف ساهم الذكاء الاصطناعي والأقمار الصناعية في جهود الإغاثة من الكوارث خلال زلزال ميانمار؟

تتلقى الدول المشاركة في جهود الإغاثة من الزلزال في ميانمار دعماً من تكنولوجيا الفضاء، باستخدام مزيج من صور الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي للكشف عن المباني المنهارة.

في أعقاب الزلزال الذي ضرب ميانمار في 28 مارس والذي أودى بحياة الآلاف، قامت مايكروسوفت بنشر الدعم من خلال الجمع بين صور الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي لتحديد المناطق التي تحتاج إلى إغاثة عاجلة.

خريطة توضح حجم الأضرار في ميانمار بعد الزلزال. الصورة: مايكروسوفت

في التاسع والعشرين من مارس، التقطت شركة بلانيت لابز (PBC) صورًا فضائية للمناطق المتضررة من الزلزال فور انقشاع الغيوم، وأرسلتها إلى مختبر الذكاء الاصطناعي التابع لشركة مايكروسوفت والمتخصص في خدمة المجتمع. وفي مقر مايكروسوفت الرئيسي في ريدموند، واشنطن (الولايات المتحدة الأمريكية)، حوالي الساعة الحادية عشرة مساءً من يوم الثامن والعشرين من مارس، كان فريق من الخبراء على أهبة الاستعداد لاستلام الصور واستخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الأضرار، وتحديد المباني المنهارة والمتضررة بشدة.

قبل التطورات التكنولوجية الحالية، كان تقييم الأضرار الناجمة عن الكوارث الطبيعية كالزلازل والفيضانات يعتمد على التحليل الميداني. كانت هذه الطريقة تستغرق وقتاً طويلاً، من أيام إلى أسابيع. ورغم أنها كانت توفر بيانات مفصلة، ​​إلا أنها لم تكن قادرة على تلبية متطلبات الاستجابة العاجلة.

هذه صور التقطتها أقمار شركة بلانيت لابز بي بي سي قبل وبعد الزلزال الذي ضرب ميانمار. (صورة: بلانيت لابز بي بي سي)

كشفت مايكروسوفت عن كيفية تحليل نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بها لمدى الدمار من خلال صور الأقمار الصناعية عالية الدقة. يستخدم النظام الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)، وهي نوع من الحواسيب العملاقة المتخصصة في معالجة البيانات المرئية، لمقارنة الصور قبل الكارثة وبعدها. ثم يطبق النموذج نظام تقييم لتحديد شدة الضرر، مصنفًا المناطق إلى فئات مثل "بدون ضرر"، و"ضرر طفيف"، و"مدمرة جزئيًا"، و"مدمرة كليًا".

تؤكد مايكروسوفت أن قيمة التقييم الآلي للأضرار، في سياق الاستجابة للكوارث، تكمن في سرعة الاستدلال لا في الدقة المطلقة. ولذلك، قام فريق البحث هذه المرة بتطوير نموذج مخصص خصيصًا لمدينة ماندالاي، لأنه، وفقًا لما ذكرته لافيستا فيريس، كبيرة علماء البيانات في مايكروسوفت، "الأرض شديدة التنوع، والكوارث الطبيعية شديدة التباين، وصور الأقمار الصناعية شديدة الاختلاف بحيث لا يمكن استخدام نموذج واحد لكل حالة".

بحسب وسائل الإعلام المحلية، كانت ماندالاي المنطقة الأكثر تضرراً من زلزال 28 مارس/آذار. وأظهر تحليل الذكاء الاصطناعي أن 515 مبنى هناك تضررت بنسبة تتراوح بين 80% و100%، بينما لحقت أضرار بنحو 1524 مبنى آخر بنسبة تتراوح بين 20% و80%. وشملت المناطق الأخرى المتضررة بشدة يانغون ومينكون.

ليست هذه المرة الأولى التي يستخدم فيها مختبر الذكاء الاصطناعي من أجل الخير التابع لشركة مايكروسوفت الذكاء الاصطناعي لتقييم الأضرار. ففي عام 2023، تتبع الفريق الفيضانات المدمرة في ليبيا للتنبؤ بالمخاطر والمساعدة في جهود الإغاثة؛ وحلل الأضرار الناجمة عن زلزال كبير ضرب تركيا في مارس؛ وقيم تأثير حرائق الغابات في ماوي في أغسطس، حيث قام بتحليل أكثر من 2810 مبنى.

تتقدم جهود الإنقاذ في ميانمار ببطء حالياً بسبب انقطاع التيار الكهربائي، ونقص الوقود، واضطرابات الاتصالات، والانهيارات الأرضية التي عزلت مناطق عديدة. كما يعيق نقص المعدات الحديثة عمليات البحث والإنقاذ، مما يضطر الكثيرين إلى الحفر يدوياً في ظروف جوية قاسية وحارة.

(بحسب صحيفة إنديا توداي، وذا غلوب آند ميل)

مشاهد الدمار في ميانمار بعد الزلزال: في ساغاينغ، مركز الزلزال في ميانمار، تكافح السلطات لدفن آلاف الضحايا الذين لقوا حتفهم في الكارثة التي وقعت في 28 مارس.

المصدر: https://vietnamnet.vn/ai-va-ve-tinh-da-ho-tro-cuu-nan-trong-dong-dat-myanmar-nhu-the-nao-2386997.html