Les conséquences se font encore sentir à ce jour. des terribles tremblements de terre survenus en Turquie et en Syrie. Le tremblement de terre du 6 février et qui s’est combiné avec celui du dernier jour 20 Il laisse des images terribles qui ruissellent en Espagne. La technologie peut être un allié vital en cas de catastrophe naturelle et tel que collecté Examen de la technologie MITla dernière avancée utilisée pour tenter d’atténuer les effets de ces tremblements de terre Ce serait de l’intelligence artificielle.
Le département américain de la Défense a décidé d’utiliser l’IA pour faire face aux conséquences des tremblements de terre en Turquie et en Syrie. Le corps utilise un système d’IA basé sur l’informatique visuelle appelé xView2 et est déjà mis en œuvre dans les efforts de sauvetage au sol en Turquie.
Ce système utilise des algorithmes d’apprentissage automatique basés sur sur les images satellites d’établir par catégories les dégâts dans la zone zéro de la catastrophe ainsi que dans l’ensemble de la zone sinistrée et ainsi déterminer exactement les endroits avec le plus grand nombre de dégâts. Quelque chose de vital pour mener à bien plus efficacement le travail de sauvetage des victimes.
L’IA pour les catastrophes naturelles
xView2 est un projet open source développé par la Defense Innovation Unit du Pentagone, ainsi que par l’Institute for Software Engineering de l’Université Carnegie Mellon (Pittsburgh, États-Unis). Il a eu le soutien d’importantes entreprises comme Microsoft, déjà réputé pour être particulièrement attentif aux questions plus liées à l’IA.
Le système utilise une technique appelée « segmentation sémantique », quelque chose de similaire à ce que serait la reconnaissance d’objets. Prenez une image d’un satellite et examinez pour chaque pixel individuel d’une même image, ainsi que la relation de ces pixels avec leurs pixels environnants pour analyser l’état des principaux éléments du terrain.
Débris dans la région de Hatay, en Turquie EFE
Une fois l’analyse effectuée, l’IA surligne en rouge toute la zone endommagée sur une carte, précisant aux spécialistes du secours quelles sont les zones les plus touchées par la catastrophe. Bien que la détermination manuelle de l’étendue des dégâts puisse prendre des jours, voire des semaines (ce qui rend les efforts de sauvetage difficiles), avec ce système, le processus est grandement accéléré, se réduisant à quelques heures seulement.
Il convient de préciser que ce système Il en est encore à ses premiers stades de développement. mais il a déjà été utilisé pour des questions de sauvetage dans des situations d’urgence. Par exemple, il a été utilisé comme système de réponse dans les feux de forêt en Californie et dans les inondations du Népal, aidant à identifier à la fois les dommages causés par le feu dans les espaces verts et les dommages causés par les glissements de terrain lors des inondations.
Zones dévastées par un tremblement de terre.
Concernant la Turquie, xView2 aurait été utilisé par au moins deux équipes au sol dédié à la recherche et au sauvetage à Adiyam. L’idée derrière xView2, selon certains de ses hauts responsables, est d’aider les travailleurs à découvrir les zones endommagées jusqu’ici inconnu et leur évitent d’avoir à déterminer par eux-mêmes quelles sont ces zones endommagées. Des drones sont également utilisés pour couvrir de vastes zones des zones touchées.
toujours des problèmes
Comme indiqué dans MIT Technology Review, les responsables de xView2 admettent qu’il reste encore un long chemin à parcourir. Selon Ritwik Gupta, scientifique senior à la Defense Innovation Unit spécialisée dans l’IA, le système dépend principalement de à partir d’images satellite prises pendant la journée. Par conséquent, la réponse de xView2 à un sinistre est retardée jusqu’à ce qu’il obtienne les images, ce qui dépend de certains facteurs.
Un bâtiment détruit en Syrie après le tremblement de terre. EPE
Cela est aggravé car le système fonctionne dans le cloud et selon le niveau de connectivité présent à ces moments-là, xView2 peut avoir les images tôt ou tard. Chaque minute dans ces situations est absolument cruciale, donc en ce sens, xView2 ne peut pas fournir une réponse aussi rapide que certains le souhaiteraient.
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