ปัญญาประดิษฐ์และดาวเทียมมีส่วนช่วยในการบรรเทาภัยพิบัติระหว่างเหตุการณ์แผ่นดินไหวในเมียนมาร์ได้อย่างไร?

ประเทศต่างๆ ที่มีส่วนร่วมในปฏิบัติการบรรเทาภัยพิบัติแผ่นดินไหวในเมียนมาร์ได้รับการสนับสนุนจากเทคโนโลยีอวกาศ โดยใช้ภาพถ่ายดาวเทียมและปัญญาประดิษฐ์ (AI) ร่วมกันในการตรวจจับอาคารที่พังถล่ม

หลังเกิดแผ่นดินไหวในเมียนมาร์เมื่อวันที่ 28 มีนาคม ซึ่งคร่าชีวิตผู้คนไปหลายพันคน ไมโครซอฟต์ได้ให้ความช่วยเหลือโดยการผสมผสานภาพถ่ายดาวเทียมและปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อระบุพื้นที่ที่ต้องการความช่วยเหลืออย่างเร่งด่วน

แผนที่แสดงการประเมินความเสียหายในเมียนมาร์หลังเกิดแผ่นดินไหว ภาพ: ไมโครซอฟต์

เมื่อวันที่ 29 มีนาคม Planet Labs (PBC) ได้บันทึกภาพถ่ายดาวเทียมของพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบจากแผ่นดินไหวทันทีที่เมฆจางหายไป และส่งภาพเหล่านั้นไปยังห้องปฏิบัติการ AI for Good ของ Microsoft ที่สำนักงานใหญ่ของ Microsoft ในเมืองเรดมอนด์ รัฐวอชิงตัน (สหรัฐอเมริกา) ในเวลาประมาณ 23.00 น. ของวันที่ 28 มีนาคม ทีมผู้เชี่ยวชาญพร้อมที่จะรับภาพและใช้ AI ในการวิเคราะห์ความเสียหาย เพื่อระบุอาคารที่พังทลายและเสียหายอย่างรุนแรง

ก่อนความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในปัจจุบัน การประเมินความเสียหายหลังภัยพิบัติ เช่น แผ่นดินไหวและน้ำท่วม ต้องอาศัยการวิเคราะห์ในพื้นที่ ซึ่งวิธีนี้ใช้เวลานาน อาจใช้เวลาหลายวันถึงหลายสัปดาห์ แม้ว่าจะให้ข้อมูลที่ละเอียด แต่ก็ไม่สามารถตอบสนองความต้องการในการดำเนินการอย่างเร่งด่วนได้

ภาพเหล่านี้ถ่ายโดยดาวเทียม Planet Labs PBC ก่อนและหลังเกิดแผ่นดินไหวในเมียนมาร์ (ภาพ: Planet Labs PBC)

ไมโครซอฟต์ได้เปิดเผยวิธีการที่ AI ของบริษัทวิเคราะห์ขอบเขตความเสียหายจากภาพถ่ายดาวเทียมความละเอียดสูง ระบบนี้ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN) ซึ่งเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ประเภทหนึ่งที่เชี่ยวชาญด้านการประมวลผลข้อมูลภาพ เพื่อเปรียบเทียบภาพก่อนและหลังเกิดภัยพิบัติ จากนั้นแบบจำลองจะใช้ระบบการให้คะแนนเพื่อวัดความรุนแรงของความเสียหาย โดยจำแนกพื้นที่ออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ เช่น “ไม่มีความเสียหาย” “ความเสียหายเล็กน้อย” “เสียหายบางส่วน” และ “เสียหายทั้งหมด”

ไมโครซอฟต์เน้นย้ำว่า ในบริบทของการรับมือกับภัยพิบัติ คุณค่าของการประเมินความเสียหายแบบอัตโนมัติอยู่ที่ความเร็วในการสรุปผลมากกว่าความแม่นยำสัมบูรณ์ ดังนั้น ในครั้งนี้ ทีมวิจัยจึงได้พัฒนารูปแบบจำลองเฉพาะสำหรับเมืองมัณฑะเลย์ เนื่องจาก ลาวิสตา เฟอร์เรส หัวหน้า นักวิทยาศาสตร์ ข้อมูลของไมโครซอฟต์กล่าวว่า "โลกมีความหลากหลายมากเกินไป ภัยพิบัติทางธรรมชาติมีหลากหลายรูปแบบ และภาพถ่ายดาวเทียมก็แตกต่างกันมากเกินไปที่จะใช้รูปแบบจำลองเดียวกับทุกสถานการณ์"

สื่อท้องถิ่นรายงานว่า มัณฑะเลย์เป็นพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบหนักที่สุดจากเหตุแผ่นดินไหวเมื่อวันที่ 28 มีนาคม การวิเคราะห์ด้วย AI แสดงให้เห็นว่าอาคาร 515 หลังในมัณฑะเลย์ได้รับความเสียหาย 80% ถึง 100% ขณะที่อีกประมาณ 1,524 หลังได้รับความเสียหาย 20% ถึง 80% พื้นที่อื่นๆ ที่ได้รับผลกระทบอย่างรุนแรง ได้แก่ ย่างกุ้งและมินกุน

นี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่ห้องปฏิบัติการ AI for Good ของ Microsoft ใช้ AI ในการประเมินความเสียหาย ในปี 2023 ทีมงานได้ติดตามสถานการณ์น้ำท่วมครั้งใหญ่ในลิเบียเพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงและให้ความช่วยเหลือในการฟื้นฟู วิเคราะห์ความเสียหายจากแผ่นดินไหวครั้งใหญ่ในตุรกีในเดือนมีนาคม และประเมินผลกระทบจากไฟป่าในเมาอิในเดือนสิงหาคม โดยวิเคราะห์อาคารมากกว่า 2,810 หลัง

ปัจจุบัน การปฏิบัติการช่วยเหลือในเมียนมาร์ดำเนินไปอย่างล่าช้าเนื่องจากไฟฟ้าดับ ขาดแคลนเชื้อเพลิง การสื่อสารถูกตัดขาด และดินถล่มที่ตัดขาดหลายพื้นที่ นอกจากนี้ การขาดแคลนอุปกรณ์ที่ทันสมัยยังเป็นอุปสรรคต่อการค้นหาและช่วยเหลือ ทำให้หลายคนต้องขุดค้นด้วยมือท่ามกลางสภาพอากาศร้อนจัด

(อ้างอิงจาก India Today และ theglobeandmail)

ภาพความเสียหายในเมียนมาร์หลังเกิดแผ่นดินไหว: ในเมืองสะไกง ซึ่งเป็นศูนย์กลางของแผ่นดินไหวในเมียนมาร์ เจ้าหน้าที่กำลังเร่งฝังศพผู้เสียชีวิตหลายพันคนจากภัยพิบัติเมื่อวันที่ 28 มีนาคม

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