Новости ИИ научили оценивать ущерб от ураганов

Ученые Университета штата Огайо разработали алгоритм машинного обучения, предсказывающий степень повреждения зданий после урагана. Об этом пишет Techxplore.

Разработчики использовали спутниковые снимки, созданные до и после урагана. Эти изображения содержали 22 686 зданий.

Затем с помощью сверточной нейронной сети исследователи воссоздали контуры построек на спутниковых снимках до урагана и классифицировали количество повреждений после стихии. Для модели использовали четыре категории:

• неповрежденные;
• незначительные повреждения;
• серьезные повреждения;
• разрушенные.

Исследователи протестировали свою новую модель на данных об урагане «Майкл», который обрушился на восточное побережье США осенью 2018 года. Выяснилось, что алгоритм правильно оценил ущерб в 86,3% в одном из регионов Флориды. Это на 11% лучше, чем у модели, созданной с применением метода опорных векторов (SVM).

«SVM пытался различить незначительные и серьезные повреждения, что может быть серьезной проблемой для групп реагирования на ураган», — сказал соавтор исследования Дэшэн Лю.
​

Ученый считает, что их алгоритм поможет спасателям в режиме реального времени оценивать ущерб, причиненный стихией.

«В реальных ураганных ситуациях модель можно использовать для оценки степени повреждения здания, чтобы направить туда экстренные службы для первоочередной проверки», — заявил Лю.
​

Напомним, в мае 2021 года ученые разработали инструмент с искусственным интеллектом для предсказания града, торнадо и сильных ветров во время шторма.

В сентябре DeepMind представила инструмент глубокого обучения DGMR для предсказания дождя на 90 минут вперед.


Новость ИИ научили оценивать ущерб от ураганов на сайте CoinProject.info.