¿Cómo ayudaron la IA y los satélites en el rescate tras el terremoto de Myanmar?

Después del terremoto del 28 de marzo en Myanmar que mató a miles de personas, Microsoft desplegó soporte combinando imágenes satelitales e inteligencia artificial para identificar áreas que necesitaban ayuda urgente.

Mapa de la evaluación de daños en Myanmar tras el terremoto. Foto: Microsoft

El 29 de marzo, Planet Labs PBC tomó imágenes satelitales de las zonas afectadas por el terremoto en cuanto se despejó el cielo y las envió al laboratorio AI for Good de Microsoft. En la sede de Microsoft en Redmond, Washington, alrededor de las 23:00 del 28 de marzo, un equipo de expertos estaba listo para recibir las imágenes y usar IA para analizar los daños, identificando edificios derrumbados y gravemente dañados.

Antes de los avances tecnológicos actuales, la evaluación de daños tras desastres como terremotos e inundaciones solía depender del análisis in situ. Esto llevaba mucho tiempo, desde días hasta semanas. Si bien proporcionaba datos detallados, no satisfacía la necesidad de actuar con urgencia.

Imágenes del antes y el después del terremoto en Myanmar tomadas por el satélite Planet Labs PBC. Foto: Planet Labs PBC

Microsoft explicó cómo la IA analiza el alcance de la destrucción a partir de imágenes satelitales de alta resolución. El sistema utiliza una red neuronal convolucional (CNN), un tipo de supercomputadora especializada en el procesamiento de datos visuales, para comparar imágenes antes y después de un desastre. Posteriormente, el modelo aplica un sistema de puntuación para cuantificar la gravedad de los daños, clasificando las áreas en categorías como "sin daños", "daños leves", "parcialmente destruida" y "completamente destruida".

Microsoft enfatiza que, en el contexto de la respuesta a desastres, el valor de la evaluación automatizada de daños reside en la velocidad de inferencia, más que en la precisión absoluta. Por ello, en esta ocasión, el equipo desarrolló un modelo personalizado específicamente para Mandalay, ya que, según Lavista Ferres, científico jefe de datos de Microsoft, «El mundo es demasiado diverso, los desastres naturales son demasiado diversos y las imágenes satelitales son demasiado diferentes como para usar el mismo modelo en todas las situaciones».

Según medios locales, Mandalay fue la zona más afectada por el terremoto del 28 de marzo. El análisis de AI reveló que 515 edificios sufrieron daños entre el 80 % y el 100 %, mientras que otros 1524 edificios sufrieron daños entre el 20 % y el 80 %. Otras zonas gravemente afectadas fueron Yangón y Min Kun.

Esta no es la primera vez que el laboratorio AI for Good de Microsoft utiliza IA para evaluar daños. En 2023, el equipo monitoreó las inundaciones catastróficas en Libia para predecir riesgos y contribuir a las tareas de recuperación; analizó los daños causados por un gran terremoto en Turquía en marzo; y evaluó el impacto de los incendios forestales en Maui en agosto, analizando más de 2810 edificios.

Las labores de rescate en Myanmar son actualmente lentas debido a cortes de electricidad, escasez de combustible, interrupciones en las comunicaciones y deslizamientos de tierra que han aislado extensas zonas. La falta de maquinaria moderna también ha dificultado las labores de búsqueda y rescate, obligando a muchas personas a excavar a mano en condiciones climáticas extremadamente calurosas.

(Según India Today, theglobeandmail)

Escenas trágicas en Myanmar tras el terremotoEn Sagaing, epicentro del terremoto en Myanmar, las autoridades luchan por enterrar a miles de víctimas muertas en el desastre del 28 de marzo.

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