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我们经常听到关于人工智能具备解决世界上诸多问题的巨大潜力,但它们往往是空洞且不切实际的承诺。当我第一次得知人工智能可能已经开始帮助人类应对灾难时,包括席卷了土耳其和叙利亚的地震,我对此持怀疑态度。
但美国国防部的最新努力似乎有些效果。该项目名为 xView2,它是一个计算机视觉项目,目前仍处于早期部署阶段,但它已经参与了土耳其的灾后后勤保障和地面救援任务。
xView2 是由美国五角大楼国防创新部门资助,由卡内基梅隆大学软件工程研究所于 2019 年开发的一个开源项目。它与许多研究伙伴合作,包括和加州大学伯克利分校。它使用机器学习算法与其他卫星服务提供商的卫星图像相结合,以识别灾区的建筑和基础设施损坏情况。相较于目前的方法,它能更快地对破坏的严重程度进行分类。
国防创新部门首席人工智能科学家和伯克利研究员里特维·古普塔()表示,这意味着该项目可以帮助急救人员和恢复专家迅速得到状况评估结果,可以帮助找到幸存者和帮助协调重建工作。
在研发、测试和部署过程中,经常与美国国民警卫队、联合国和世界银行等大型国际组织合作。在过去的五年里,美国加州的国民警卫队和澳大利亚的地理空间情报组织都部署了 xView2 来应对野火,最近在尼泊尔洪水灾害的后续恢复工作中,它帮助识别了山体滑坡造成的破坏。
说,在地震袭击过的土耳其,xView2 已经被至少两个不同的联合国地面搜救小组所使用。当地居民曾因姗姗来迟的搜索和救援力量而感到沮丧。
还表示,xView2 也被利用在灾区的其他地方,并且成功地帮助救援人员“找到地面上的、之前不知道的受损地区”。他指出,土耳其的灾难和紧急情况管理部门,世界银行,国际红十字会联合会和联合国世界粮食计划署都使用过该平台来应对地震。
“如果我们能多拯救一条生命,那这项技术就是有用的,”说道。
图 | 土耳其 Islahiye 地区的卫星图像(左)和 xView2 的输出图像(右)(来源:MAXAR 技术(左);加州大学伯克利分校/五角大楼国防创新部门/(右))
人工智能如何帮助
xView2 背后的算法采用了一种类似于物体识别的技术,被称为“语义分割”,它评估图像中的每个单独像素及其与相邻像素的关系,以得出最终结果。
下面两张图,就是该平台上的快照,左边是灾区的卫星图像,右边是模型的评估——红色越深,建筑(残骸)的状况就越糟。世界银行的灾害风险管理专家阿蒂谢·阿比()表示,获得相似程度的评估结果以往需要几周的时间,现在仅需要数小时或几分钟。
图 |土耳其 Marash 地区,来自地球成像公司 Planet Labs PBC 的卫星图像(左)和 xView2 的输出图像(右)(来源:加州大学伯克利分校/五角大楼国防创新部门/)
这是对传统灾害评估系统的改进。目前在这些系统中,救援和应急反应人员依靠目击者的报告和呼叫来确定哪里需要帮助。在最近的一些技术应用案例中,会用到像无人机这样的固定翼飞行器,携带着摄像机和传感器飞越灾区,向人类传输数据以供审查,但这可能需要几天,甚至更长的时间。
此外,不同的响应组织往往有自己独立的数据目录,这使得响应速度进一步变慢,同时也让创建一个标准化的、共享的灾区图片系统更具挑战性。xView2 可以在几分钟内创建一个受影响区域的共享地图,从而帮助应急响应组织协调和确定响应的优先级,既节省时间,又可能会挽救更多生命。
面临的障碍
当然,这项技术远非灾难应对的万能灵药。xView2 面临着几个重大挑战,同时也是目前的研究重点。
首先,也是最重要的一个问题是,该模型对卫星图像的依赖程度。卫星图像只有在白天、没有云层和上空有卫星时才能提供清晰的照片。在土耳其最近的地震灾害中,第一张可用的卫星图像直到 2 月 9 日才出现,即第一次地震发生的三天后。
而且,在偏远和经济较不发达的地区,人们能得到的卫星图像也要少得多——例如土耳其的邻国、同样遭受了地震袭击的叙利亚。为了解决这个问题,正在研究新的成像技术,如合成孔径雷达,它使用微波脉冲而不是光波来创建图像。
其次,虽然 xView2 模型对破坏和严重程度的精确评估准确率高达 85%-90%,但它却不能真正识别建筑物侧面的损坏,因为卫星图像只能呈现空中视角。
最后,说,让一线救援组织使用并信任人工智能解决方案,一直是十分困难的。“急救人员非常传统,”他说。“当你让他们依靠这个花哨的人工智能模型制定救援计划,可它分析状况的图片甚至不是在地面上拍的,而是从大约 120 英里以外的太空。他们很难相信它。”
下一步是什么
xView2 可以在救灾的多个阶段进行协助,包括立即规划受灾地区,评估临时的避难所所在地,再到确定长期重建的范围。表示,他希望看到世界银行更好地使用 xView2,使其成为灾区受损评估工具库中非常重要的一个。
由于代码是开源的,程序是免费的,所以任何人都可以使用它。打算一直这样保持下去。他说:“当公司进来并开始说‘我们可以把它商业化’,我很讨厌这一点。这应该是一项为所有人服务的公共服务。”
正在开发一个网页应用程序,这样任何用户都可以进行评估。目前,许多有需要的组织会联系 xView2 的研究人员要求提供分析服务。
说,研究人员不应该淡化或过分夸大新兴技术在大问题中可能发挥的作用,而是更应该关注能够产生最大人道主义影响的人工智能类型。“我们更应该关注的一点是,我们现在将人工智能视为一个(研究)领域,但我们应当把重点转移到努力解决这些极其困难的问题上,(在我看来)这些东西比生成新的文本或图片要难得多。”
支持:Ren
原文:
https://www.technologyreview.com/2023/02/20/1068824/ai-actually-helpful-disaster-response-turkey-syria-earthquake/
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