Cum au ajutat inteligența artificială și sateliții la eforturile de ajutorare în caz de dezastru în timpul cutremurului din Myanmar?

În urma cutremurului din Myanmar din 28 martie, care a ucis mii de oameni, Microsoft a oferit sprijin prin combinarea imaginilor din satelit și a inteligenței artificiale pentru a identifica zonele care au nevoie urgentă de ajutor.

Hartă care arată evaluarea pagubelor din Myanmar după cutremur. Fotografie: Microsoft

Pe 29 martie, Planet Labs (PBC) a capturat imagini din satelit ale zonelor afectate de cutremur imediat ce norii s-au îndepărtat și le-a trimis laboratorului AI for Good al Microsoft. La sediul Microsoft din Redmond, Washington (SUA), în jurul orei 23:00, pe 28 martie, o echipă de experți era pregătită să primească imaginile și să utilizeze inteligența artificială pentru a analiza pagubele, identificând clădirile prăbușite și grav avariate.

Înainte de progresele tehnologice actuale, evaluarea pagubelor după dezastre precum cutremurele și inundațiile se baza pe analize la fața locului. Această metodă consuma mult timp, putând dura zile sau săptămâni. Deși furniza date detaliate, nu putea satisface cerințele unor acțiuni urgente.

Înainte1.gif

Acestea sunt imagini realizate de sateliții Planet Labs PBC înainte și după cutremurul din Myanmar. (Foto: Planet Labs PBC)

Microsoft a dezvăluit modul în care inteligența artificială analizează amploarea pagubelor din imaginile satelitare de înaltă rezoluție. Sistemul utilizează rețele neuronale convoluționale (CNN), un tip de supercomputer specializat în procesarea datelor vizuale, pentru a compara imaginile înainte și după un dezastru. Modelul aplică apoi un sistem de notare pentru a cuantifica gravitatea pagubelor, clasificând zonele în categorii precum „fără pagube”, „pagube minore”, „distruse parțial” și „complet distruse”.

Microsoft subliniază că, în contextul răspunsului la dezastre, valoarea evaluării automate a daunelor constă în viteza de deducție, mai degrabă decât în acuratețea absolută. Prin urmare, de data aceasta, echipa de cercetare a dezvoltat un model personalizat special pentru Mandalay, deoarece, potrivit Lavistei Ferres, specialistă principal în date la Microsoft, „Pământul este prea divers, dezastrele naturale sunt prea variate, iar imaginile din satelit sunt prea diferite pentru a utiliza un singur model pentru fiecare situație”.

Conform presei locale, Mandalay a fost zona cea mai afectată de cutremurul din 28 martie. Analiza inteligenței artificiale a arătat că 515 clădiri de acolo au suferit daune între 80% și 100%, în timp ce aproximativ 1.524 de alte clădiri au suferit daune între 20% și 80%. Alte zone grav afectate au fost Yangon și Minkun.

Nu este prima dată când laboratorul AI for Good al Microsoft folosește inteligența artificială pentru a evalua pagubele. În 2023, echipa a urmărit inundațiile devastatoare din Libia pentru a prezice riscurile și a sprijini eforturile de recuperare; a analizat pagubele provocate de un cutremur major în Turcia, în martie; și a evaluat impactul incendiilor de vegetație din Maui, în august, analizând peste 2.810 clădiri.

În prezent, eforturile de salvare din Myanmar progresează lent din cauza penelor de curent, a lipsei de combustibil, a întreruperilor de comunicații și a alunecărilor de teren care blochează multe zone. Lipsa echipamentelor moderne împiedică, de asemenea, operațiunile de căutare și salvare, forțând mulți oameni să sape manual în condiții meteorologice dure și caniculare.

(Conform India Today, theglobeandmail)

Scene devastatoare în Myanmar după cutremur: În Sagaing, epicentrul cutremurului din Myanmar, autoritățile se luptă să îngroape miile de victime care au murit în dezastrul din 28 martie.

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