3月28日にミャンマーで発生した地震で数千人が死亡した後、マイクロソフトは衛星画像とAIを組み合わせて緊急救援が必要な地域を特定し、支援を展開しました。

地震後のミャンマーの被害状況の地図。写真: マイクロソフト

3月29日、Planet Labs PBCは雲が晴れるとすぐに地震の被災地の衛星画像を撮影し、MicrosoftのAI for Goodラボに送信しました。当時、米国ワシントン州レドモンドのマイクロソフト本社では、3月28日午後11時頃、専門家チームが画像を受け取り、AIを使って被害を分析し、倒壊した建物や深刻な被害を受けた建物を特定する準備を整えていました。

今日の技術進歩以前は、地震や洪水などの災害後の被害評価は、現場での分析に頼ることが多かった。この方法は数日から数週間と長い時間がかかります。詳細なデータは提供されますが、緊急の対応のニーズを満たすことはできません。

プラネット・ラボのPBC衛星が撮影したミャンマーの地震の前後の画像。写真: Planet Labs PBC

マイクロソフトは、AI が高解像度の衛星画像から被害の範囲を分析した方法を共有しました。このシステムは、視覚データの処理に特化したスーパーコンピュータの一種である畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して、災害前後の画像を比較します。次に、モデルはスコアリング システムを適用して被害の深刻度を定量化し、エリアを「被害なし」、「軽微な被害」、「一部破壊」、「完全破壊」などのカテゴリに分類します。

マイクロソフトは、災害対応の観点では、自動被害評価の価値は絶対的な正確さではなく推論の速度にあると強調しています。そこで今回、チームはマンダレー専用のカスタム モデルを開発しました。マイクロソフトの主任データ サイエンティストであるラビスタ フェレス氏によると、「地球は多様で、自然災害も多様で、衛星画像もそれぞれ異なるため、あらゆる状況に同じモデルを使用することはできません」とのことです。

地元メディアによると、3月28日の地震で最も大きな被害を受けたのはマンダレーだった。AI分析の結果、マンダレーでは515棟の建物が80％から100％の損害を受け、その他の約1,524棟の建物も20％から80％の損害を受けた。他に深刻な被害を受けた地域としてはヤンゴンとミンクンなどがある。

マイクロソフトの AI for Good ラボが AI を使用して被害を評価するのは今回が初めてではありません。 2023年、チームはリビアでの壊滅的な洪水を監視し、リスクを予測して復旧活動を支援しました。 3月にトルコで発生した大地震による被害の分析。また、8月のマウイ島の山火事の影響を評価し、2,810棟以上の建物を分析しました。

ミャンマーでは、停電、燃料不足、通信途絶、そして多くの地域を孤立させている土砂崩れのため、救助活動が現在遅々としている。近代的な機械の不足も捜索救助活動を妨げ、多くの人が厳しい暑い気象条件の中で手作業で掘削することを余儀なくされた。

（India Today、theglobeandmailによると）

地震後のミャンマーの悲惨な光景。ミャンマーの地震の震源地であるザガインでは、当局が3月28日の災害で亡くなった数千人の犠牲者の埋葬に苦慮している。

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