Pse dronët dhe AI nuk mund të gjejnë shpejt viktimat e zhdukura nga përmbytjet, ende

Për kërkim dhe shpëtim, AI nuk është më i saktë se njerëzit, por është shumë më i shpejtë.

Sukseset e fundit në aplikimin e vizionit kompjuterik dhe mësimit makinerik për imazhet e dronit për përcaktimin e shpejtë të dëmtimit të ndërtesave dhe rrugëve pas uraganeve ose rritjes së linjave të zjarrit të egër sugjerojnë se inteligjenca artificiale mund të jetë e vlefshme në kërkimin për personat e zhdukur pas një përmbytjeje.

Sistemet e mësimit makinerik zakonisht marrin më pak se një sekondë për të skanuar një imazh me rezolucion të lartë nga një drone kundrejt një deri në tre minuta për një njeri. Për më tepër, dronet shpesh prodhojnë më shumë imazhe për t'u parë sesa është e mundur nga njeriu në orët kritike të kërkimit kur viktimat mund të jenë ende gjallë.

Fatkeqësisht, sistemet aktuale të AI nuk janë në nivelin e kërkuar.

Ne jemi kërkues në fushën e robotikës që studiojnë përdorimin e dronëve në katastrofa. Përvojat tona në kërkimin për viktima të përmbytjes dhe ngjarje të tjera të shumta tregojnë se implementimet aktuale të AI-së dështojnë.

Megjithatë, teknologjia mund të luajë një rol në kërkimin për viktimat e përmbytjes. Çelësi është bashkëpunimi midis AI-së dhe njeriut.

Potenciali i AI-së

Kërkimi për viktima të përmbytjes është një lloj kërkimi dhe shpëtimi në natyrë që paraqet sfida unike. Qëllimi për shkencëtarët e mësimit makinerik është të renditin cilat imazhe kanë shenja të viktimave dhe të tregojnë ku në ato imazhe duhet të përqendrohen ekipet e kërkimit dhe shpëtimit. Nëse përgjigjësi shihet shenja të një viktime, ata kalojnë vendndodhjen GPS në imazh për në ekipet e kërkimit në terren për t'u kontrolluar.

Renditja bëhet nga një klasifikues, i cili është një algoritëm që mëson të identifikojë raste të ngjashme të objekteve – macet, makinat, pemët – nga të dhënat e trajtimit për të njohur ato objekte në imazhe të reja. Për shembull, në një kontekst kërkimi dhe shpëtimi, një klasifikues do të vërejë raste të aktivitetit njerëzor si mbeturina ose çanta shpine për t'u kaluar ekipeve të kërkimit dhe shpëtimit në natyrë, ose madje të identifikojë vetë personin e zhdukur.

Një klasifikues është i nevojshëm për shkak të volumit të madh të imazheve që dronët mund të prodhojnë. Për shembull, një fluturim i vetëm prej 20 minutash mund të prodhojë mbi 800 imazhe me rezolucion të lartë. Nëse ka 10 fluturime – një numër i vogël – do të kishte mbi 8,000 imazhe. Nëse një përgjigjës i kushton vetëm 10 sekonda shikimit të çdo imazhi, do të duhen më shumë se 22 orë përpjekje. Edhe nëse detyra ndahet mes një grupi “shikuesish të shpejtë,” njerëzit kanë tendencë të mungojnë zona të imazheve dhe tregojnë lodhje kognitive.

Zgjidhja ideale është një sistem AI që skanon të gjithë imazhin, prioritizon imazhet që tregojnë shenja më të forta të viktimave, dhe thekson zonën e imazhit për një përgjigjës për t’u inspektuar. Ai gjithashtu mund të vendosë nëse vendndodhja duhet të shënohet për vëmendje të veçantë nga skuadrat e kërkim-shpëtimit.

Ku dështon AI

Ndërsa kjo duket të jetë një mundësi e përsosur për vizionin kompjuterik dhe mësimin makinerik, sistemet moderne kanë një normë të lartë gabimesh. Nëse sistemi është programuar për të vlerësuar mbi normën e saktësisë së vendndodhjeve kandidatë në shpresë për të mos humbur asnjë viktimë, ai me siguri do të prodhojë shumë kandidatë të rremë. Kjo do të thotë ngarkim të tepërt të shikuesve të shpejtë ose, më keq, të skuadrave të kërkim-shpëtimit, të cilat do të duhet të navigojnë përmes mbeturinave dhe baltës për të kontrolluar vendndodhjet kandidatë.

Zhvillimi i sistemeve të vizionit kompjuterik dhe mësimit makinerik për gjetjen e viktimave të përmbytjes është i vështirë për tri arsye.

Një është se ndërsa sistemet ekzistuese të vizionit kompjuterik janë padyshim të afta të identifikojnë njerëz të dukshëm në imazhe ajrore, indikatorët vizualë të një viktime të përmbytjes shpesh janë shumë të ndryshëm në krahasim me ata për një shëtitës të humbur ose një i arratisur. Viktimat e përmbytjes shpesh janë të mbuluara, kamufluara, të ngatërruara në mbeturina ose të nënshtruar në ujë. Këto sfida vizuale rrisin mundësinë që klasifikuesit ekzistues të humbasin viktimat.

Së dyti, mësimi makinerik kërkon të dhëna trajnimi, por nuk ka të dhëna të imazheve ajrore ku njerëzit janë të ngatërruar në mbeturina, të mbuluar me baltë dhe jo në pozicione normale. Kjo mungesë gjithashtu rrit mundësinë e gabimeve në klasifikim.

Së fundi, shumë nga imazhet me drone që shpesh kapen nga kërkuesit janë pamje oblique, në vend që të shikojnë drejtpërdrejt poshtë. Kjo do të thotë se vendndodhja GPS e një zone kandidati nuk është e njëjtë me vendndodhjen GPS të dronit. Është e mundur të llogaritet vendndodhja GPS nëse dihet lartësia e dronit dhe këndi i kamerës, por fatkeqësisht ato cilësime rrallë janë. Vendndodhja e pasaktë e GPS-së do të thotë se ekipet duhet të kalojnë kohë shtesë duke kërkuar.

Si mund të ndihmojë AI

Fatkeqësisht, me njerëz dhe AI që punojnë së bashku, ekipet e kërkim-shpëtimit mund të përdorin me sukses sistemet ekzistuese për të ndihmuar në kufizimin dhe prioritizimin e imazheve për inspektim të mëtejshëm.

Në rastin e përmbytjeve, mbetjet njerëzore mund të jenë të ngatërruara mes vegjetacionit dhe mbeturinave. Prandaj, një sistem mund të identifikojë grumbuj mbeturinash të mjaftueshme për të përmbajtur mbetjet. Një strategji e zakonshme kërkimi është të identifikojë vendndodhjet GPS ku janë mbledhur rrënojat, sepse viktimat mund të jenë pjesë e këtij depoziti të njëjtë.

Një klasifikues i AI-së mund të gjejë mbeturina që zakonisht lidhen me mbetjet, si ngjyra artificiale dhe mbeturina ndërtimi me linja të drejta ose qoshe 90-gradë. Përdoruesit gjejnë këto shenja ndërsa ecin sistematikisht përgjatë brigjeve të lumenjve dhe fushave të përmbytjes, por një klasifikues mund të ndihmojë në prioritizimin e zonave në orët e para dhe ditët, kur mund të ketë shpëtimtarë, dhe më vonë mund të konfirmojë që ekipet nuk kanë anashkaluar asnjë zonë të interesit ndërsa navigojnë në peizazhin e vështirë me këmbë.