地震人工智能知道损坏最严重的地方

地震人工智能知道损坏最严重的地方


作者:Chris Baraniuk从哪里开始 (图片来源:Daniel Berehulak /纽约时报/ Eyevine)地震发生时,紧急救援人员需要尽快知道哪些区域要先到达人工智能有帮助吗艾哈迈德瓦尼这么认为他的初创公司One Concern已经开发出一种技术,可以在震颤的几分钟内预测出一个城镇的哪些区域可能受到的影响最严重 “我认为该产品将拯救生命,”雷·穆勒说道,他是加利福尼亚州圣马特奥县的紧急服务委员会成员,该委员会位于圣安德烈亚斯断层上 “它将允许您识别受地震影响最大的区域,以便第一响应者知道去哪里”为了开发算法,One Concern首先加载了公共数据,包括个人的年龄,类型和构造材料在一个小镇的建筑物然后训练他们了解地震可能破坏建筑物的方式通过将这些知识与地震后的地震数据相结合,Wani说他的系统可以有效地预测建筑物对冲击波的反应一旦AI进行了评估,它就会绘制一个紧急响应者可以分析的损坏图突出显示建筑物受到最严重破坏的街道,地图还显示可能受影响的人数最多的区域 “真正的好处是应急响应者可以在新兴情况下快速更新”“我们知道每个区块的人口,”瓦尼说 “我们将损害和人口相乘以获得优先响应因此,一所有100个孩子的学校 - 去那里更有意义“One Concern的软件目前正在圣马特奥的紧急服务中进行试验,他们正在检查它如何处理小震颤的数据以及它产生的地图多年来一直担心圣安德烈亚斯和海沃德断层沿线风险地区的住房恢复能力例如,政府列出了洛杉矶1500座较旧的混凝土建筑,据信这些建筑物很脆弱据说该地区的另外两个县对测试该软件感兴趣最终,Mueller说,响应者还将能够使用该系统通过模拟模拟地震并了解建筑物如何响应来训练他们的员工其他人工智能战略在世界上欠发达地区证明是有用的,那里没有关于建筑物的可用数据例如,在4月袭击尼泊尔的地震之后,英国的ORCHID项目成员,一项人工智能研究计划,参与了最终改变当地响应团队行动的试验在一个案例中,在软件预先扫描后,在线志愿者会看到受影响区域的卫星图像,并确定可能存在定居点志愿者将图像评为高优先级,如果他们认为房屋存在且AI引擎确定是否似乎已达成共识某些网站随后被标记为专家响应团队仔细查看确定了两个以前不为实地团队所知的村庄,响应者能够向居民提供援助 “人工智能最初确定了包括这两个村庄在内的整批产品,然后人们通过该批次进行交叉检查,”参与ORCHID项目的慈善机构Rescue Global的首席执行官大卫琼斯说这一集演示了如何最好地部署这种技术 - 作为最终发号施令的人类操作员利用的数据处理工具伦敦大学学院风险与减灾研究所的Peter Sammonds说:“我认为真正的好处是,如果响应者可以在新出现的情况下快速更新,人工智能也可以做到这一点”灾难发生后,可以快速了解哪些区域受到的损害最大发送配有摄像头的无人机可以提供帮助,但是如何筛选他们带来的所有数据呢卡塔尔计算研究所的Patrick Meier正在与尼泊尔的加德满都大学合作解决这个问题 Meier和他的团队开发了一种算法来扫描无人机拍摄的图像,并突出显示任何看似定居点的图像研究人员还通过展示算法示例照片来训练它来发现受损建筑物,以便能够识别其他地方的相似景点这篇文章以标题“Quake AI计划灾难救援”的形式出现在这些主题的更多内容:
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