Myanmar depremi sırasında yapay zeka ve uydular afet yardım çalışmalarına nasıl yardımcı oldu?

28 Mart'ta Myanmar'da binlerce kişinin ölümüne yol açan depremin ardından Microsoft, acil yardıma ihtiyaç duyulan bölgeleri belirlemek için uydu görüntülerini ve yapay zekayı birleştirerek destek sağladı.

Myanmar'da deprem sonrası hasar tespitini gösteren harita. Fotoğraf: Microsoft

29 Mart'ta Planet Labs (PBC), bulutlar dağılır dağılmaz depremden etkilenen bölgelerin uydu görüntülerini yakaladı ve Microsoft'un Yapay Zeka Destekli İyilik Laboratuvarı'na gönderdi. 28 Mart gecesi saat 23:00 civarında, Washington eyaletinin Redmond şehrindeki Microsoft genel merkezinde bir uzman ekibi, görüntüleri almak ve yapay zekayı kullanarak hasarı analiz etmek, çöken ve ağır hasar gören binaları belirlemek için hazır bekliyordu.

Günümüzdeki teknolojik gelişmelerden önce, deprem ve sel gibi afetlerden sonra hasarın değerlendirilmesi, olay yerinde yapılan analizlere dayanıyordu. Bu yöntem zaman alıcıydı ve günler hatta haftalar sürüyordu. Detaylı veriler sağlasa da, acil müdahale gereksinimlerini karşılayamıyordu.

Bunlar, Myanmar'daki depremden önce ve sonra Planet Labs PBC uyduları tarafından çekilen görüntülerdir. (Fotoğraf: Planet Labs PBC)

Microsoft, yapay zekasının yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden yıkımın boyutunu nasıl analiz ettiğini paylaştı. Sistem, görsel veri işlemede uzmanlaşmış bir süper bilgisayar türü olan evrimsel sinir ağlarını (CNN'ler) kullanarak, bir felaketten önceki ve sonraki görüntüleri karşılaştırıyor. Model daha sonra hasarın şiddetini ölçmek için bir puanlama sistemi uyguluyor ve alanları "hasar yok", "küçük hasar", "kısmen yıkılmış" ve "tamamen yıkılmış" gibi kategorilere ayırıyor.

Microsoft, afet müdahalesi bağlamında otomatik hasar değerlendirmesinin değerinin mutlak doğruluktan ziyade çıkarım hızında yattığını vurguluyor. Bu nedenle, araştırma ekibi bu kez Mandalay için özel bir model geliştirdi; çünkü Microsoft'un baş veri bilimcisi Lavista Ferres'e göre, "Dünya çok çeşitli, doğal afetler çok farklı ve uydu görüntüleri çok farklı olduğu için her durum için tek bir model kullanmak mümkün değil."

Yerel medyaya göre, 28 Mart depreminde en çok etkilenen bölge Mandalay oldu. Yapay zeka analizine göre, buradaki 515 bina %80 ila %100 oranında hasar görürken, yaklaşık 1.524 bina da %20 ila %80 oranında hasar gördü. Şiddetli hasar gören diğer bölgeler arasında Yangon ve Minkun da yer alıyor.

Microsoft'un Yapay Zeka ile İyilik Laboratuvarı, hasarı değerlendirmek için yapay zekayı ilk kez kullanmıyor. Ekip, 2023'te Libya'daki yıkıcı selleri takip ederek riskleri tahmin etti ve iyileştirme çalışmalarına yardımcı oldu; Mart ayında Türkiye'deki büyük bir depremin hasarını analiz etti; ve Ağustos ayında Maui'deki orman yangınlarının etkisini 2.810'dan fazla binayı inceleyerek değerlendirdi.

Myanmar'da kurtarma çalışmaları şu anda elektrik kesintileri, yakıt kıtlığı, iletişim aksamaları ve birçok bölgeyi izole eden toprak kaymaları nedeniyle yavaş ilerliyor. Modern ekipman eksikliği de arama ve kurtarma operasyonlarını engelliyor ve birçok insanı sert, sıcak hava koşullarında elle kazmaya zorluyor.

(India Today ve theglobeandmail'e göre)

Myanmar'da deprem sonrası yıkım manzaraları: Myanmar'daki depremin merkez üssü olan Sagaing'de yetkililer, 28 Mart'taki felakette hayatını kaybeden binlerce kurbanı gömmekte zorlanıyor.

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