মায়ানমারের ভূমিকম্পের সময় দুর্যোগ ত্রাণ প্রচেষ্টায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং উপগ্রহ কীভাবে সহায়তা করেছিল?

মায়ানমারে ভূমিকম্প ত্রাণ তৎপরতার সাথে জড়িত দেশগুলি মহাকাশ প্রযুক্তির সহায়তা পাচ্ছে, তারা স্যাটেলাইট চিত্র এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সংমিশ্রণ ব্যবহার করে ধসে পড়া ভবন সনাক্ত করছে।

২৮শে মার্চ মায়ানমারে ভূমিকম্পে হাজার হাজার মানুষের প্রাণহানির পর, মাইক্রোসফট জরুরি ত্রাণের প্রয়োজন এমন এলাকাগুলি চিহ্নিত করতে স্যাটেলাইট চিত্র এবং এআই একত্রিত করে সহায়তা মোতায়েন করে।

ভূমিকম্পের পর মায়ানমারে ক্ষয়ক্ষতির মূল্যায়ন দেখানো মানচিত্র। ছবি: মাইক্রোসফ্ট

২৯শে মার্চ, প্ল্যানেট ল্যাবস (পিবিসি) ভূমিকম্পে ক্ষতিগ্রস্ত এলাকার স্যাটেলাইট ছবি তুলে মেঘ কেটে যাওয়ার সাথে সাথে মাইক্রোসফটের এআই ফর গুড ল্যাবে পাঠায়। ২৮শে মার্চ রাত ১১টার দিকে ওয়াশিংটনের (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র) রেডমন্ডে অবস্থিত মাইক্রোসফটের সদর দপ্তরে, বিশেষজ্ঞদের একটি দল ছবিগুলি গ্রহণ করতে এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে ক্ষয়ক্ষতি বিশ্লেষণ করতে, ধসে পড়া এবং গুরুতরভাবে ক্ষতিগ্রস্ত ভবনগুলি সনাক্ত করতে প্রস্তুত ছিল।

আজকের প্রযুক্তিগত অগ্রগতির আগে, ভূমিকম্প এবং বন্যার মতো দুর্যোগের পরে ক্ষয়ক্ষতি মূল্যায়ন করা হত সাইট বিশ্লেষণের উপর নির্ভর করে। এই পদ্ধতিটি সময়সাপেক্ষ ছিল, দিন থেকে সপ্তাহ পর্যন্ত সময় লাগত। যদিও এটি বিস্তারিত তথ্য সরবরাহ করত, তা জরুরি পদক্ষেপের চাহিদা পূরণ করতে পারেনি।

মায়ানমারে ভূমিকম্পের আগে এবং পরে প্ল্যানেট ল্যাবস পিবিসি স্যাটেলাইটের তোলা ছবিগুলি এগুলি। (ছবি: প্ল্যানেট ল্যাবস পিবিসি)

মাইক্রোসফট তাদের AI কীভাবে উচ্চ-রেজোলিউশনের স্যাটেলাইট চিত্র থেকে ধ্বংসের পরিমাণ বিশ্লেষণ করে তা শেয়ার করেছে। সিস্টেমটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) ব্যবহার করে, যা এক ধরণের সুপার কম্পিউটার যা ভিজ্যুয়াল ডেটা প্রক্রিয়াকরণে বিশেষজ্ঞ, দুর্যোগের আগে এবং পরে চিত্রগুলির তুলনা করে। এরপর মডেলটি ক্ষতির তীব্রতা পরিমাপ করার জন্য একটি স্কোরিং সিস্টেম প্রয়োগ করে, এলাকাগুলিকে "কোনও ক্ষতি নেই", "সামান্য ক্ষতি", "আংশিকভাবে ধ্বংস" এবং "সম্পূর্ণ ধ্বংস" এই শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ করে।

মাইক্রোসফট জোর দিয়ে বলে যে, দুর্যোগ প্রতিক্রিয়ার প্রেক্ষাপটে, স্বয়ংক্রিয় ক্ষতি মূল্যায়নের মূল্য নিখুঁত নির্ভুলতার চেয়ে অনুমানের গতিতে নিহিত। অতএব, এবার, গবেষণা দলটি বিশেষভাবে মান্দালয়ের জন্য একটি কাস্টম মডেল তৈরি করেছে, কারণ মাইক্রোসফটের প্রধান তথ্য বিজ্ঞানী ল্যাভিস্তা ফেরেসের মতে, "পৃথিবী খুব বৈচিত্র্যময়, প্রাকৃতিক দুর্যোগ খুব বৈচিত্র্যময়, এবং প্রতিটি পরিস্থিতির জন্য একটি একক মডেল ব্যবহার করার জন্য উপগ্রহ চিত্র এতটাই ভিন্ন যে।"

স্থানীয় সংবাদমাধ্যমের মতে, ২৮শে মার্চের ভূমিকম্পে মান্দালয় সবচেয়ে বেশি ক্ষতিগ্রস্ত এলাকা ছিল। এআই বিশ্লেষণে দেখা গেছে যে সেখানকার ৫১৫টি ভবন ৮০% থেকে ১০০% ক্ষতিগ্রস্ত হয়েছে, যেখানে প্রায় ১,৫২৪টি ভবন ২০% থেকে ৮০% ক্ষতিগ্রস্ত হয়েছে। অন্যান্য গুরুতরভাবে ক্ষতিগ্রস্ত এলাকাগুলির মধ্যে রয়েছে ইয়াঙ্গুন এবং মিনকুন।

মাইক্রোসফটের এআই ফর গুড ল্যাব ক্ষয়ক্ষতি মূল্যায়নের জন্য এআই ব্যবহার করার ঘটনা এটিই প্রথম নয়। ২০২৩ সালে, দলটি লিবিয়ায় ভয়াবহ বন্যার ঝুঁকি পূর্বাভাস দিতে এবং পুনরুদ্ধার প্রচেষ্টায় সহায়তা করার জন্য ট্র্যাক করেছিল; মার্চ মাসে তুরস্কে একটি বড় ভূমিকম্পের ক্ষয়ক্ষতি বিশ্লেষণ করেছিল; এবং আগস্ট মাসে মাউইতে দাবানলের প্রভাব মূল্যায়ন করেছিল, ২,৮১০ টিরও বেশি ভবন বিশ্লেষণ করে।

বর্তমানে, বিদ্যুৎ বিভ্রাট, জ্বালানি সংকট, যোগাযোগ বিঘ্নিত হওয়া এবং ভূমিধসের কারণে অনেক এলাকা যোগাযোগ বিচ্ছিন্ন হয়ে পড়ায় মিয়ানমারে উদ্ধার প্রচেষ্টা ধীরগতিতে এগিয়ে চলেছে। আধুনিক সরঞ্জামের অভাব অনুসন্ধান ও উদ্ধার অভিযানেও বাধাগ্রস্ত হচ্ছে, যার ফলে অনেক লোক কঠোর, গরম আবহাওয়ায় হাতে খনন করতে বাধ্য হচ্ছে।

(ইন্ডিয়া টুডে, theglobeandmail অনুসারে)

ভূমিকম্পের পর মায়ানমারে ধ্বংসযজ্ঞের দৃশ্য: মায়ানমারের ভূমিকম্পের কেন্দ্রস্থল সাগাইং-এ, কর্তৃপক্ষ ২৮শে মার্চের দুর্যোগে মারা যাওয়া হাজার হাজার নিহতদের সমাহিত করতে হিমশিম খাচ্ছে।

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