Yapay zeka, afet müdahalesinde gerçekten nasıl yardımcı olabilir?

Bu, kurtarma ve acil durum müdahale ekiplerinin nerede yardıma ihtiyaç duyulduğunu hızlı bir şekilde belirlemek için görgü tanığı raporlarına ve çağrılarına güvendiği daha geleneksel afet değerlendirme sistemlerine göre bir gelişmedir. Daha yakın tarihli bazı durumlarda, dronlar gibi sabit kanatlı uçaklar, insanlar tarafından incelenen verileri sağlamak için afet bölgelerinin üzerinden kameralar ve sensörler ile uçmuştur, ancak bu hala daha uzun değilse günler sürebilir. Tipik yanıt, farklı yanıt veren kuruluşların genellikle kendi silolar halinde veri kataloglarına sahip olması nedeniyle daha da yavaşlıyor ve bu da hangi alanların yardıma ihtiyacı olduğuna dair standartlaştırılmış, paylaşılan bir resim oluşturmayı zorlaştırıyor. xView2 dakikalar içinde etkilenen bölgenin paylaşılan bir haritasını oluşturabilir, bu da kuruluşların müdahaleleri koordine etmesine ve önceliklendirmesine yardımcı olarak zamandan ve hayatlardan tasarruf sağlar.

engeller

Bu teknoloji, elbette, afet müdahalesi için her derde deva olmaktan çok uzak. Şu anda Gupta’nın araştırma ilgisinin çoğunu tüketen xView2’ye yönelik birkaç büyük zorluk var.

Birincisi ve en önemlisi, modelin yalnızca gün boyunca, bulut örtüsü olmadığında ve bir uydu tepedeyken net fotoğraflar sağlayan uydu görüntülerine ne kadar bağlı olduğudur. Türkiye’den ilk kullanılabilir görüntüler, ilk depremden üç gün sonra, 9 Şubat’a kadar gelmedi. Uzak ve ekonomik olarak daha az gelişmiş bölgelerde, örneğin Suriye sınırının hemen karşısında çekilen çok daha az uydu görüntüsü var. Bunu ele almak için Gupta, ışık dalgaları yerine mikrodalga darbeleri kullanarak görüntüler oluşturan sentetik açıklık radarı gibi yeni görüntüleme teknikleri araştırıyor.

İkinci olarak, xView2 modeli, hasar ve önem derecesine ilişkin hassas değerlendirmesinde %85 veya %90’a varan oranda doğru olsa da, uydu görüntüleri havadan bir perspektife sahip olduğundan, binaların kenarlarındaki hasarı gerçekten tespit edemez.

Son olarak Gupta, sahadaki kuruluşların bir yapay zeka çözümünü kullanmasını ve ona güvenmesini sağlamanın zor olduğunu söylüyor. “İlk müdahale ekipleri çok geleneksel” diyor. “Onlara yerde bile olmayan ve uzayda 120 mil kadar uzaktan piksellere bakan bu süslü AI modelinden bahsetmeye başladığınızda, buna hiçbir şekilde güvenmeyecekler.”

Sıradaki ne

xView2, hasarlı bölgelerin hemen haritalanmasından güvenli geçici barınak alanlarının nereye gidebileceğinin değerlendirilmesine ve daha uzun vadeli yeniden yapılanmanın kapsamının belirlenmesine kadar, afet müdahalesinin birden fazla aşamasına yardımcı olur. Abbhi, xView2’nin ileride Dünya Bankası’ndaki “hasar değerlendirme araçları cephaneliğimizde gerçekten önemli olacağını” umduğunu söylüyor.

Kod açık kaynak olduğundan ve program ücretsiz olduğundan herkes kullanabilir. Ve Gupta bunu böyle sürdürmeye niyetli. “Şirketler gelip demeye başladıklarında, Bunu ticarileştirebiliriz, Bundan nefret ediyorum ”diyor. “Bu, herkesin iyiliği için yürütülen bir kamu hizmeti olmalıdır.” Gupta, herhangi bir kullanıcının değerlendirmeleri çalıştırabilmesi için bir web uygulaması üzerinde çalışıyor; şu anda kuruluşlar analiz için xView2 araştırmacılarına ulaşıyor.