¿Cómo ayudaron la IA y los satélites en los esfuerzos de socorro durante el terremoto de Myanmar?

Tras el terremoto del 28 de marzo en Myanmar que mató a miles de personas, Microsoft ofreció apoyo combinando imágenes satelitales e inteligencia artificial para identificar áreas que necesitaban ayuda urgente.

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

El 29 de marzo, Planet Labs (PBC) capturó 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 (EE. UU.), alrededor de las 23:00 del 28 de marzo, un equipo de expertos estaba listo para recibir las imágenes y utilizar la 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 dependía del análisis in situ. Este método era lento, pudiendo tardar días o semanas. Si bien proporcionaba datos detallados, no satisfacía las demandas de una acción urgente.

Estas son imágenes tomadas por los satélites Planet Labs PBC antes y después del terremoto en Myanmar. (Foto: Planet Labs PBC)

Microsoft ha compartido cómo su IA analiza la magnitud de la destrucción a partir de imágenes satelitales de alta resolución. El sistema utiliza redes neuronales convolucionales (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 lo tanto, en esta ocasión, el equipo de investigación desarrolló un modelo personalizado específicamente para Mandalay, ya que, según Lavista Ferres, científico de datos principal de Microsoft, «La Tierra es demasiado diversa, los desastres naturales son demasiado variados y las imágenes satelitales son demasiado diferentes como para usar un solo modelo para cada situación».

Según medios locales, Mandalay fue la zona más afectada por el terremoto del 28 de marzo. El análisis de IA mostró que 515 edificios sufrieron daños entre el 80% y el 100%, mientras que otros 1.524 sufrieron daños entre el 20% y el 80%. Otras zonas gravemente afectadas fueron Yangón y Minkun.

Esta no es la primera vez que el laboratorio AI for Good de Microsoft utiliza IA para evaluar daños. En 2023, el equipo rastreó las devastadoras inundaciones en Libia para predecir riesgos y contribuir a las labores 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.

Actualmente, las labores de rescate en Myanmar avanzan lentamente debido a cortes de electricidad, escasez de combustible, interrupciones en las comunicaciones y deslizamientos de tierra que han aislado muchas zonas. La falta de equipo moderno también dificulta las operaciones de búsqueda y rescate, obligando a muchas personas a excavar a mano en condiciones climáticas extremas y calurosas.

(Según India Today, theglobeandmail)

Escenas de devastación en Myanmar tras el terremoto: En Sagaing, epicentro del terremoto en Myanmar, las autoridades luchan por enterrar a miles de víctimas que murieron 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