Después del terremoto del 28 de marzo en Myanmar que mató a miles de personas, Microsoft desplegó soporte combinando imágenes satelitales e inteligencia artificial para identificar áreas que necesitaban ayuda urgente.

Mapa de evaluación de daños en Myanmar después del terremoto. Foto: Microsoft

El 29 de marzo, Planet Labs PBC tomó imágenes satelitales de las áreas afectadas por el terremoto tan pronto como las nubes se despejaron y las envió al laboratorio AI for Good de Microsoft. A esa hora, en la sede de Microsoft en Redmond, Washington (EE.UU.), alrededor de las 23.00 horas del 28 de marzo, un equipo de expertos estaba listo para recibir imágenes y utilizar IA para analizar los daños, identificando edificios derrumbados y severamente dañados.

Antes de los avances tecnológicos actuales, las evaluaciones de daños después de desastres como terremotos e inundaciones a menudo dependían del análisis in situ. Este método lleva mucho tiempo, desde varios días hasta varias semanas. Aunque proporciona datos detallados, no puede satisfacer la necesidad de tomar medidas urgentes.

Imágenes antes y después del terremoto en Myanmar tomadas por el satélite Planet Labs PBC. Foto: Planet Labs PBC

Microsoft compartió cómo la IA analizó el alcance de la devastación a partir de imágenes satelitales de alta resolución. El sistema utiliza una red neuronal convolucional (CNN), un tipo de supercomputadora que se especializa en procesar datos visuales, para comparar imágenes antes y después de un desastre. Luego, el modelo aplica un sistema de puntuación para cuantificar la gravedad del daño, clasificando las áreas en categorías como “sin daños”, “daños leves”, “parcialmente destruido” y “completamente destruido”.

Microsoft enfatiza que, en el contexto de respuesta a desastres, el valor de la evaluación automatizada de daños radica en la velocidad de inferencia más que en la precisión absoluta. Entonces, esta vez, el equipo desarrolló un modelo personalizado específicamente para Mandalay, porque, según Lavista Ferres, científico jefe de datos de Microsoft, "La Tierra es demasiado diferente, los desastres naturales son demasiado diversos y las imágenes satelitales son demasiado diferentes para usar el mismo modelo para cada situación".

Según los medios locales, Mandalay fue la zona más gravemente dañada por el terremoto del 28 de marzo. El análisis de IA encontró que 515 edificios allí sufrieron daños de entre el 80% y el 100%, mientras que otros 1.524 edificios sufrieron daños de entre el 20% y el 80%. Otras zonas gravemente afectadas incluyen Yangon y Min Kun.

Esta no es la primera vez que el laboratorio AI for Good de Microsoft utiliza IA para evaluar daños. En 2023, el equipo monitoreó las inundaciones catastróficas en Libia para pronosticar riesgos y apoyar los esfuerzos de recuperación; Análisis de los daños causados ​​por el gran terremoto ocurrido en Turquía en marzo; y evaluó el impacto de los incendios forestales de agosto en Maui, en los que se analizaron más de 2.810 edificios.

Los esfuerzos de rescate en Myanmar son actualmente lentos debido a cortes de electricidad, escasez de combustible, interrupciones de las comunicaciones y deslizamientos de tierra que han aislado muchas zonas. La falta de maquinaria moderna también dificultó las operaciones de búsqueda y rescate, obligando a muchos a cavar a mano en condiciones climáticas duras y calurosas.

(Según India Today, theglobeandmail)

Escenas trágicas en Myanmar tras el terremotoEn Sagaing, epicentro del terremoto en Myanmar, las autoridades luchan por enterrar a miles de víctimas muertas en el desastre del 28 de marzo.

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