Nowoczesne wyzwanie AI w mapowaniu katastrof za pomocą satelitów
Cztery zespoły z różnych krajów zostały docenione za swoje przełomowe osiągnięcia w wykorzystaniu sztucznej inteligencji do wykrywania szkód spowodowanych trzęsieniami ziemi z przestrzeni, co stanowi zakończenie globalnego konkursu zorganizowanego przez Europejską Agencję Kosmiczną we współpracy z Międzynarodową Kartą "Przestrzeń i Wielkie Katastrofy" – powszechnie określaną jako "Karta".
Zwycięskie zespoły – TelePIX z Republiki Korei, Datalayer z Belgii, DisasterM3 z Japonii oraz Thales Services Numériques z Francji – zostały uhonorowane podczas ceremonii, która odbyła się na 54. posiedzeniu zarządu Karty w Strasburgu, kiedy to francuska agencja kosmiczna CNES objęła prowadzenie Karty na najbliższe sześć miesięcy.
Łącząc operacyjne doświadczenie Karty z dążeniem ESA Φ-lab do innowacji, ‘Wyzwanie AI dla Odpowiedzi na Trzęsienia Ziemi', które jest częścią inicjatywy ESA Φ-lab Challenges, zgromadziło 143 uczestników z 40 krajów, aby zbadać, jak daleko może sięgać sztuczna inteligencja w automatyzacji wykrywania szkód po katastrofie z przestrzeni.
Uczestnicy trenowali modele AI zdolne do rozróżniania uszkodzonych i nieuszkodzonych budynków, wykorzystując jeden z największych zbiorów danych dotyczących obserwacji Ziemi, jakie kiedykolwiek zebrano w tym celu – ponad 200 obrazów o wysokiej rozdzielczości z pięciu zdarzeń trzęsien ziemi.
Obraz powyżej pokazuje przewidywanie modelu zwycięskiego zespołu TelePIX nad Mandalay w Mjanmie, po trzęsieniu ziemi w marcu 2025 roku. Mandalay został wybrany jako jedno z ostatecznych miejsc testowych w wyzwaniu. Czerwone kształty przedstawiają przewidziane uszkodzenia. Niebieska kropka wskazuje lokalizację zdjęcia, które również znajduje się poniżej.
Philippe Bally, przedstawiciel ESA w Karcie, powiedział: "Gdy trzęsienie ziemi uderza, każda minuta ma znaczenie. Przyspieszając produkcję niezawodnych map uszkodzeń budynków z danych satelitarnych, te modele mogłyby pewnego dnia pomóc zespołom ratunkowym szybciej dotrzeć do dotkniętych społeczności".
Globalna współpraca na rzecz szybszej odpowiedzi na katastrofy
Uznając, że pojedynczy operator lub satelita nie mogą sprostać wymaganiom zarządzania katastrofami, ESA i CNES zainicjowały Międzynarodową Kartę Przestrzeń i Wielkie Katastrofy w 1999 roku. Dołączyła do nich Kanadyjska Agencja Kosmiczna w 2000 roku. Obecnie jest to współpraca 17 agencji kosmicznych, która zapewnia darmowe obrazy satelitarne wspierające odpowiedź na katastrofy na całym świecie.
W ramach systemu rotacji, CNES przejął obecnie prowadzenie jako agencja wiodąca, organizując najnowsze posiedzenie zarządu Karty i ceremonię wręczenia nagród AI wspólnie z ESA.
Wyzwanie AI dla Odpowiedzi na Trzęsienia Ziemi zostało zaprojektowane i wdrożone przez ESA Φ-lab wraz z zespołem przemysłowym, który stworzył środowisko, narzędzia i ramy oceny, aby uczestnicy mogli rozwijać i testować swoje modele.
Zbiór danych użyty w konkursie obejmował ponad 200 obrazów o wysokiej rozdzielczości z pięciu głównych trzęsień ziemi oraz 13 miejsc – łącznie 475 GB danych – pozyskanych z operacyjnych archiwów Karty, globalnej platformy opartej na chmurze wdrożonej przez ESA i obsługiwanej przez konsorcjum przemysłowe z Włoch i Polski od 2018 roku.
Obrazy te pochodziły z globalnej wirtualnej konstelacji satelitów, w tym Pleiades (CNES/Airbus), WorldView i GeoEye (USGS/Maxar), KOMPSAT-3 (KARI), Global (BlackSky) oraz Gaofen-2 (CNSA), co czyni je jednym z najbardziej zróżnicowanych zbiorów danych, jakie kiedykolwiek zbudowano dla mapowania szkód przez AI.
Za kulisami wysiłek ten odzwierciedlał ducha międzynarodowej współpracy Karty. Luxembourg Institute of Science and Technology oraz ACRI-ST (Francja) koordynowały konkurs, zapewniając nadzór naukowy i dbając o jakość oraz istotność zbioru danych. Terradue (Włochy), deweloper ESA Charter Mapper, umożliwił globalny dostęp do danych poprzez Earth Observation Training Data Lab ESA Φ-lab, dając wszystkim zespołom równy punkt wyjścia.
Uczestnicy stawiali czoła wyzwaniom podobnym do rzeczywistych operacji awaryjnych: obrazy z wielu czujników, różne rozdzielczości, skomplikowana georeferencja i skrajna nierównowaga klas – jak w Mandalay w Mjanmie, gdzie tylko 0,2% niemal pół miliona budynków zostało uszkodzonych.
Pośród najlepszych wyników, europejscy finaliści wyróżniali się nowatorskimi podejściami. Datalayer wykorzystał skalowalne, oparte na chmurze potoki uczenia maszynowego do efektywnego przetwarzania ogromnego zbioru danych, podczas gdy Thales Services Numériques zastosował techniki głębokiego uczenia i zaufanej AI z przemysłu kosmicznego, aby precyzyjnie określić uszkodzenia strukturalne.
Kolejne kroki
Jako operator konstelacji Pleiades i obecna agencja wiodąca Karty, CNES obecnie kieruje oceną po wyzwaniu, aby ocenić, jak najlepsze modele AI mogą być zintegrowane z operacyjnymi przepływami pracy mapowania uszkodzeń.
Łącząc ducha eksperymentowania ESA Φ-lab z humanitarną misją Karty, ta inicjatywa pokazała, jak dane przestrzenne i AI mogą współpracować na rzecz poprawy szybkiej reakcji na katastrofy – wyraźny przykład innowacji i międzynarodowej współpracy.
Vielen Dank, dass Sie den Artikel gelesen haben! Beobachten Sie uns unter Google Nachrichten.
