نجح فريق من الباحثين في جامعة هيروشيما في اليابان في تدريب منظومة للذكاء الاصطناعي على دراسة الصور الجوية لمواقع الكوارث الطبيعية، ثم تحديد حجم الضرر الذي لحق بالمباني والمنشآت. وأكد فريق الدراسة أن هذه التقنية يمكن أن تساعد في تحقيق سرعة الاستجابة لمواجهة الكوارث، والتعرف على الأماكن الأكثر احتياجا للتدخل السريع.
واستخدم فريق الدراسة برئاسة هيرويوكي ميورا من قسم العلوم المتطورة في الجامعة، معادلة خوارزمية للتعلم العميق في تدريب منظومة الذكاء الاصطناعي لإجراء تقييم سريع للأضرار الناجمة عن الكوارث، وهي عملية عادة ما تتطلب ساعات عمل طويلة وعدد كبير من الأفراد من أجل إنجاز هذا العمل. وفي حين أن الأساليب السابقة لتقييم الأضرار تتطلب عقد مقارنة بين صور المواقع المختلفة قبل وبعد وقوع الكوارث، لا تحتاج المنظومة الجديدة إلى صور للموقع قبل حدوث الكارثة، ويمكنها الاعتماد على صور الموقع بعد الكارثة لتحديد حجم الأضرار.
وتم تدريب المنظومة الجديدة اعتمادا على صور جوية لمباني ومنشآت تعرضت للتدمير خلال الزلازل التي وقعت عام 1995 في مدينة كوبي وعام 2016 في مدينة كوماموتو في اليابان.
ويقول ميورا: "نريد تطوير منظومة أكثر دقة في تحديد حجم الضرر عن طريق تغذيتها بمزيد من الصور والبيانات من أنواع أخرى من الكوارث الطبيعية، مثل الانهيارات الأرضية، وأمواج المد العاتية (تسونامي) وغيرها". وأوضح أن الغرض النهائي من هذه الدراسة هو إعداد تقنية جاهزة للاستخدام في أوقات الكوارث الحقيقية، بحيث يمكنها توفير خريطة دقيقة لا تتضمن فقط أماكن الضرر، بل أيضا أعداد المباني التي تعرضت للتدمير وعرضها على الأجهزة والهيئات الحكومية المختلفة، من أجل تحقيق سرعة الاستجابة لمواجهة تلك الكوارث.
