بعد أن تسبب الزلزال في ميانمار في 28 مارس في مقتل الآلاف من الأشخاص، نشرت مايكروسوفت الدعم من خلال الجمع بين صور الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي لتحديد المناطق التي تحتاج إلى الإغاثة العاجلة.

خريطة لتقييم الأضرار في ميانمار بعد الزلزال. الصورة: مايكروسوفت

في 29 مارس/آذار، التقطت شركة Planet Labs PBC صورًا عبر الأقمار الصناعية للمناطق المتضررة من الزلزال بمجرد انقشاع الغيوم وأرسلتها إلى مختبر الذكاء الاصطناعي من أجل الخير التابع لشركة مايكروسوفت. في ذلك الوقت، في مقر مايكروسوفت في ريدموند، واشنطن (الولايات المتحدة الأمريكية)، حوالي الساعة 11 مساءً يوم 28 مارس، كان فريق من الخبراء جاهزًا لتلقي الصور واستخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الأضرار، وتحديد المباني المنهارة والمتضررة بشدة.

قبل التقدم التكنولوجي الذي نشهده اليوم، كانت تقييمات الأضرار بعد الكوارث مثل الزلازل والفيضانات تعتمد في كثير من الأحيان على التحليل في الموقع. تستغرق هذه الطريقة وقتًا طويلاً، من عدة أيام إلى عدة أسابيع. ورغم أنها توفر بيانات مفصلة، ​​إلا أنها لا تستطيع تلبية الحاجة إلى اتخاذ إجراءات عاجلة.

صور قبل وبعد الزلزال في ميانمار تم التقاطها بواسطة القمر الصناعي Planet Labs PBC. الصورة: Planet Labs PBC

شاركت شركة مايكروسوفت كيف قامت الذكاء الاصطناعي بتحليل مدى الدمار من خلال صور الأقمار الصناعية عالية الدقة. ويستخدم النظام شبكة عصبية ملتوية (CNN)، وهو نوع من أجهزة الكمبيوتر العملاقة المتخصصة في معالجة البيانات المرئية، لمقارنة الصور قبل وبعد الكارثة. ثم يطبق النموذج نظام تسجيل لقياس شدة الضرر، وتصنيف المناطق إلى فئات مثل "لا ضرر"، و"ضرر طفيف"، و"مدمر جزئيًا"، و"مدمر بالكامل".

وتؤكد مايكروسوفت أنه في سياق الاستجابة للكوارث، تكمن قيمة تقييم الأضرار الآلي في سرعة الاستدلال وليس الدقة المطلقة. لذا هذه المرة، قام الفريق بتطوير نموذج مخصص خصيصًا لمدينة ماندالاي، لأنه، وفقًا لكبير علماء البيانات في شركة مايكروسوفت لافيستا فيريس، "الأرض مختلفة للغاية، والكوارث الطبيعية متنوعة للغاية، وصور الأقمار الصناعية مختلفة للغاية بحيث لا يمكن استخدام نفس النموذج في كل موقف".

وبحسب وسائل إعلام محلية، كانت ماندالاي المنطقة الأكثر تضررا جراء الزلزال الذي وقع في 28 مارس/آذار. ووجد تحليل الذكاء الاصطناعي أن 515 مبنى هناك تضررت بنسبة تتراوح بين 80% و100%، بينما تضرر حوالي 1524 مبنى آخر بنسبة تتراوح بين 20% و80%. وتشمل المناطق الأخرى المتضررة بشدة يانغون ومين كون.

هذه ليست المرة الأولى التي يستخدم فيها مختبر الذكاء الاصطناعي التابع لشركة مايكروسوفت الذكاء الاصطناعي لتقييم الأضرار. وفي عام 2023، قام الفريق برصد الفيضانات الكارثية في ليبيا للتنبؤ بالمخاطر ودعم جهود التعافي؛ تحليل الأضرار الناجمة عن الزلزال الكبير الذي ضرب تركيا في شهر مارس/آذار؛ وتم تقييم تأثير حرائق الغابات في ماوي في أغسطس/آب، حيث تم تحليل أكثر من 2810 مبنى.

وتشهد جهود الإنقاذ في ميانمار حاليا تباطؤا بسبب انقطاع التيار الكهربائي ونقص الوقود وانقطاع الاتصالات والانهيارات الأرضية التي قطعت سبل الوصول إلى العديد من المناطق. كما أدى نقص الآلات الحديثة إلى إعاقة عمليات البحث والإنقاذ، مما أجبر العديد من الأشخاص على الحفر يدوياً في ظل ظروف جوية قاسية وحارة.

(وفقا لصحيفة India Today، theglobeandmail)

مشاهد مأساوية في ميانمار بعد الزلزالفي مدينة ساجاينج، مركز الزلزال في ميانمار، تكافح السلطات لدفن الآلاف من الضحايا الذين قتلوا في الكارثة التي وقعت في 28 مارس/آذار.

المصدر: https://vietnamnet.vn/ai-va-ve-tinh-da-ho-tro-cuu-nan-trong-dong-dat-myanmar-nhu-the-nao-2386997.html