Cómo la IA puede ser realmente útil en la respuesta a desastres

Esta es una mejora con respecto a los sistemas de evaluación de desastres más tradicionales, en los que los servicios de rescate y de emergencia dependen de los informes y llamadas de testigos oculares para identificar rápidamente dónde se necesita ayuda. En algunos casos más recientes, aeronaves de ala fija como drones han sobrevolado áreas de desastre con cámaras y sensores para proporcionar datos revisados ​​por humanos, pero esto aún puede

tomar días, si no más. La respuesta típica se ralentiza aún más por el hecho de que las diferentes organizaciones que responden a menudo tienen sus propios catálogos de datos en silos, lo que dificulta crear una imagen compartida y estandarizada de las áreas que necesitan ayuda. xView2 puede crear un mapa compartido del área afectada en minutos, lo que ayuda a las organizaciones a coordinar y priorizar las respuestas, lo que ahorra tiempo y vidas.

los obstáculos

Esta tecnología, por supuesto, está lejos de ser una panacea para la respuesta a desastres. Hay varios grandes desafíos para xView2 que actualmente consumen gran parte de la atención de investigación de Gupta.

Lo primero y más importante es la dependencia del modelo de las imágenes satelitales, que brindan fotos claras solo durante el día, cuando no hay nubes y cuando un satélite está en lo alto. Las primeras imágenes utilizables de Turquía no llegaron hasta el 9 de febrero, tres días después del primer terremoto. Y hay muchas menos imágenes satelitales tomadas en áreas remotas y menos desarrolladas económicamente, al otro lado de la frontera en Siria, por ejemplo. Para abordar esto, Gupta está investigando nuevas técnicas de imagen como el radar de apertura sintética, que crea imágenes utilizando pulsos de microondas en lugar de ondas de luz.

En segundo lugar, mientras que el modelo xView2 tiene una precisión de hasta el 85 o 90 % en su evaluación precisa del daño y la gravedad, tampoco puede detectar daños en los costados de los edificios, ya que las imágenes satelitales tienen una perspectiva aérea.

Por último, Gupta dice que lograr que las organizaciones locales usen y confíen en una solución de IA ha sido difícil. “Los socorristas son muy tradicionales”, dice. “Cuando comienzas a contarles sobre este elegante modelo de IA, que ni siquiera está en el suelo y está mirando píxeles desde una distancia de 120 millas en el espacio, no van a confiar en él en absoluto”.

Que sigue

xView2 ayuda en múltiples etapas de la respuesta a desastres, desde el mapeo inmediato de las áreas dañadas hasta la evaluación de lugares seguros para refugios temporales y la reconstrucción a largo plazo. Abbhi, por su parte, dice que espera que xView2 “sea realmente importante en nuestro arsenal de herramientas de evaluación de daños” en el futuro del Banco Mundial.

Desde el el código es de código abierto y el programa es gratuito, cualquiera podría usarlo. Y Gupta tiene la intención de mantenerlo así. “Cuando las empresas entran y empiezan a decir, Podríamos comercializar esto, odio eso”, dice. “Este debería ser un servicio público que funcione por el bien de todos”. Gupta está trabajando en una aplicación web para que cualquier usuario pueda realizar evaluaciones; actualmente, las organizaciones se comunican con los investigadores de xView2 para el análisis.