3월 28일 미얀마에서 발생한 지진으로 수천 명이 사망하자, 마이크로소프트는 위성 이미지와 인공지능을 결합하여 긴급 구호가 필요한 지역을 파악하는 방식으로 지원 활동을 펼쳤습니다.
지진 발생 후 미얀마의 피해 상황을 보여주는 지도. 사진: 마이크로소프트
3월 29일, 플래닛 랩스(PBC)는 구름이 걷히자마자 지진 피해 지역의 위성 이미지를 촬영하여 마이크로소프트의 AI for Good 연구소로 전송했습니다. 3월 28일 밤 11시경, 미국 워싱턴주 레드먼드에 있는 마이크로소프트 본사에서는 전문가 팀이 이미지를 받아 인공지능을 활용해 피해 상황을 분석하고 붕괴되거나 심하게 손상된 건물을 식별할 준비를 마쳤습니다.
오늘날과 같은 기술 발전 이전에는 지진이나 홍수와 같은 재해 발생 후 피해 평가는 현장 분석에 의존했습니다. 이 방법은 며칠에서 몇 주까지 걸리는 시간이 많이 소요되었으며, 상세한 데이터를 제공했지만 긴급 조치의 요구를 충족할 수는 없었습니다.
이 사진들은 플래닛 랩스 PBC 위성이 미얀마 지진 발생 전후에 촬영한 것입니다. (사진 제공: 플래닛 랩스 PBC)
마이크로소프트는 자사의 AI가 고해상도 위성 이미지를 분석하여 피해 규모를 파악하는 방식을 공개했습니다. 이 시스템은 시각 데이터 처리에 특화된 슈퍼컴퓨터인 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 재난 발생 전후의 이미지를 비교합니다. 그런 다음, 모델은 점수 시스템을 적용하여 피해 정도를 정량화하고, 피해 지역을 "피해 없음", "경미한 피해", "부분 파괴", "완전 파괴" 등의 범주로 분류합니다.
마이크로소프트는 재난 대응 맥락에서 자동화된 피해 평가의 가치는 절대적인 정확도보다는 추론 속도에 있다고 강조합니다. 따라서 이번에 연구팀은 만달레이에 특화된 맞춤형 모델을 개발했는데, 마이크로소프트의 수석 데이터 과학자 인 라비스타 페레스는 "지구는 너무나 다양하고, 자연재해는 너무나 다양하며, 위성 이미지 또한 너무나 달라서 모든 상황에 단일 모델을 적용할 수 없기 때문"이라고 설명했습니다.
현지 언론에 따르면, 3월 28일 지진으로 가장 큰 피해를 입은 지역은 만달레이였습니다. AI 분석 결과, 만달레이의 건물 515채가 80%에서 100%의 피해를 입었고, 약 1,524채는 20%에서 80%의 피해를 입은 것으로 나타났습니다. 양곤과 민쿤 또한 심각한 피해를 입은 지역입니다.
마이크로소프트의 AI for Good 연구소가 AI를 활용해 피해를 평가한 것은 이번이 처음이 아닙니다. 2023년에는 리비아의 대홍수를 추적하여 위험을 예측하고 복구 노력을 지원했으며, 3월에는 터키에서 발생한 대지진의 피해를 분석했고, 8월에는 마우이 산불의 영향을 평가하기 위해 2,810채 이상의 건물을 분석했습니다.
현재 미얀마에서는 정전, 연료 부족, 통신 두절, 산사태로 인한 고립 등으로 구조 작업이 더디게 진행되고 있습니다. 현대적인 장비 부족 또한 수색 및 구조 작업에 걸림돌이 되어 많은 사람들이 덥고 혹독한 날씨 속에서 손으로 직접 땅을 파야 하는 상황입니다.
(인디아 투데이, 더글로브앤메일 보도에 따르면)
미얀마 지진 이후 참혹한 현장: 미얀마 지진의 진앙지인 사가잉에서는 당국이 3월 28일 참사로 사망한 수천 명의 희생자들을 매장하기 위해 애쓰고 있다.
출처: https://vietnamnet.vn/ai-va-ve-tinh-da-ho-tro-cuu-nan-trong-dong-dat-myanmar-nhu-the-nao-2386997.html
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