ИИ научили оценивать ущерб от ураганов

08.10.2022
105
0
0.0
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.
Аватар enr091 Наталия Ришко
Журналист/Midgardinfo



Комментарии (0)
avatar