AI와 위성이 미얀마 지진 구조에 어떻게 도움이 되었을까?

3월 28일 미얀마에서 발생한 지진으로 수천 명이 사망한 이후, Microsoft는 위성 이미지와 AI를 결합하여 긴급 구호가 필요한 지역을 파악하는 지원을 실시했습니다.

미얀마 지진 피해 평가 지도. 사진: Microsoft

3월 29일, Planet Labs PBC는 구름이 걷히자마자 지진 피해 지역의 위성 사진을 촬영하여 Microsoft의 AI for Good 연구소로 전송했습니다. 3월 28일 오후 11시경, 워싱턴주 레드먼드에 있는 Microsoft 본사에서는 전문가팀이 사진을 수신하고 AI를 활용하여 피해 상황을 분석하여 붕괴되거나 심하게 손상된 건물을 파악할 준비를 마쳤습니다.

오늘날의 기술 발전 이전에는 지진이나 홍수와 같은 재난 발생 후 피해 평가가 종종 현장 분석에 의존했습니다. 이는 며칠에서 몇 주까지 오랜 시간이 걸렸습니다. 상세한 데이터를 제공했지만, 긴급 조치의 필요성을 충족하지는 못했습니다.

Planet Labs PBC 위성이 촬영한 미얀마 지진 전후 이미지. 사진: Planet Labs PBC

마이크로소프트는 AI가 고해상도 위성 이미지에서 피해 규모를 분석하는 방법을 공유했습니다. 이 시스템은 시각 데이터 처리에 특화된 슈퍼컴퓨터의 일종인 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 재난 발생 전후의 이미지를 비교합니다. 그런 다음 점수 시스템을 적용하여 피해의 심각도를 정량화하고, 지역을 "피해 없음", "경미한 피해", "일부 파괴", "완전 파괴" 등의 범주로 분류합니다.

Microsoft는 재난 대응 맥락에서 자동화된 피해 평가의 가치는 절대적인 정확도보다는 추론 속도에 있다고 강조합니다. 따라서 이번에는 만달레이를 위한 맞춤형 모델을 개발했습니다. Microsoft의 수석 데이터 과학자 인 라비스타 페레스는 "세상은 너무 다양하고, 자연재해 또한 매우 다양하며, 위성 이미지는 모든 상황에 동일한 모델을 사용하기에는 너무 다르기 때문입니다."라고 말했습니다.

현지 언론에 따르면 3월 28일 지진으로 가장 큰 피해를 입은 지역은 만달레이였습니다. AI의 분석 결과, 만달레이 건물 515채가 80%에서 100%까지 피해를 입었고, 1,524채는 20%에서 80%까지 피해를 입었습니다. 양곤과 민쿤 등 다른 피해 지역도 심각한 피해를 입었습니다.

마이크로소프트의 AI for Good 랩이 AI를 사용하여 피해를 평가한 것은 이번이 처음이 아닙니다. 2023년에는 리비아에서 발생한 대홍수를 모니터링하여 위험을 예측하고 복구 노력을 지원했습니다. 3월에는 터키에서 발생한 대지진 피해를 분석했으며, 8월에는 마우이에서 발생한 산불의 영향을 평가하여 2,810개 이상의 건물을 분석했습니다.

미얀마의 구조 활동은 정전, 연료 부족, 통신 두절, 그리고 넓은 지역을 덮친 산사태로 인해 현재 지지부진한 상태입니다. 현대식 장비 부족으로 수색 및 구조 활동이 어려워지면서 많은 사람들이 극심한 더위 속에서 직접 땅을 파야 했습니다.

(인도 투데이, theglobeandmail에 따르면)

미얀마 지진 이후의 비극적인 현장 미얀마 지진의 진앙지인 사가잉에서 당국은 3월 28일 재난으로 사망한 수천 명의 희생자를 매장하기 위해 고군분투하고 있습니다.

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