טכנולוגיית הערכה חדשה להערכת נזקים בחירום

This post is also available in: English (אנגלית)

לעיתים קרובות משתמשים בתמונות לווין לצורך הערכת נזקים בעקבות אסונות טבע, החל מסופות הוריקן ועד שריפות יער, במטרה ליידע את צוותי המגיבים הראשונים לגבי התשתיות שנהרסו, איזה כבישים עדיין פעילים ומהם שדות התעופה שדרכם ניתן להנחית סיוע.

בעוד שניתן להשיג את תמונות הלווין זמן קצר לאחר שהתרחש אסון הטבע, נתונים אלה עדיין צריכים עיבוד על ידי אנליסטים אנושיים שיקבעו מה נפגע ומה עדיין עומד במקום.

אוטומציה של התהליך הזה באמצעות אלגוריתמים של למידת מכונה עשויה להוות את המפתח להעברת המידע למגיבים בחירום אפילו מהר יותר.

יחידת החדשות של מחלקת ההגנה האמריקאית יזמה את אתגר ה-xView2 שמטרתו למצוא אלגוריתמים של ראיה ממוחשבת שמסוגלים לזהות בתמונות לוויין עצמים שעשויים לעניין את המגיבים הראשונים, כגון בניין. בנוסף למיקום אוטומטי של הבניין בתמונת הלווין, האלגוריתמים החדשים יידרשו להיות מסוגלים להעריך אם הבניין בתמונה ניזוק, ומהו היקף הנזק. המטרה היא לאתר עצמי מפתח בתמונות בתוך ההקשר שלהם ולהעריך את הנזקים במצב של אסון.

לרשות המשתתפים באתגר יעמוד מאגר נתונים ציבורי של תמונות לוויין, הכולל תמונות לפני ואחרי כמה סוגים של אסון, ביניהם שריפות, מפולות אדמה, רעידות אדמה והצפות. המאגר כולל 700,000 בניינים המתפרסים על 5000 קמ"ר ברחבי 15 מדינות, כך לפי דיווח של c4isrnet.com.

יהיה מעניין לראות האם היוזמה הזו של פיתוח אלגוריתמים שמסוגלים לזהות ולתייג הערכות נזק מתוך תמונות לווין אכן תוביל ליישומים מעשיים בתחום התגובה לחירום.