これは、救助や緊急対応者が目撃者の報告や電話に頼って助けが必要な場所を迅速に特定する従来の災害評価システムを改善したものです。 最近の事例では、ドローンのような固定翼機がカメラとセンサーを搭載して被災地を飛行し、人間が確認したデータを提供していますが、これはまだ可能です。 それ以上ではないにしても、数日かかります。 典型的な対応は、対応するさまざまな組織が独自のサイロ化されたデータ カタログを持っていることが多く、どの領域が支援を必要としているかについて標準化され共有された全体像を作成することが困難であるという事実によって、さらに遅くなります。 xView2 は、被災地の共有マップを数分で作成できるため、組織は対応を調整して優先順位を付けることができ、時間と人命を節約できます。
ハードル
もちろん、この技術は災害対応の万能薬とはほど遠いものです。 xView2 にはいくつかの大きな課題があり、現在 Gupta の研究の注目を集めています。
まず最も重要なのは、モデルが衛星画像にどれだけ依存しているかです。これは、日中、雲がなく、衛星が頭上にあるときにのみ鮮明な写真を提供します. 最初の地震から 3 日後の 2 月 9 日まで、使用可能な画像がトルコから最初に届きませんでした。 また、遠く離れた経済的に発展していない地域で撮影された衛星画像ははるかに少なく、たとえばシリアの国境を越えたところです。 これに対処するために、Gupta は、光波ではなくマイクロ波パルスを使用して画像を作成する合成開口レーダーなどの新しい画像技術を研究しています。
第 2 に、xView2 モデルは損傷と深刻度の正確な評価において最大 85 または 90% の精度を備えていますが、衛星画像は航空写真であるため、建物の側面の損傷を実際に特定することはできません。
最後に、Gupta 氏は、現場の組織に AI ソリューションを使用して信頼してもらうのは難しいと述べています。 「最初の応答者は非常に伝統的です」と彼は言います。 「地上ではなく、宇宙で 120 マイルほど離れた場所からピクセルを見ているこの派手な AI モデルについて話し始めると、彼らはそれをまったく信用しなくなります。」
次は何ですか
xView2 は、被害を受けた地域の迅速なマッピングから、安全な一時的な避難所の場所の評価、長期的な復興のスコーピングまで、災害対応の複数の段階を支援します。 Abbhi 氏は、xView2 が世界銀行の「被害評価ツールの中で非常に重要になる」ことを望んでいると述べています。
以来、 コードはオープンソースです プログラムは無料で、誰でも使用できます。 そして、グプタはそれを維持するつもりです。 「企業がやってきて言い始めると、 これなら商品化できそう、私はそれが嫌いです」と彼は言います。 「これは、すべての人のために運営される公共サービスであるべきです。」 Gupta は、すべてのユーザーが評価を実行できるように Web アプリに取り組んでいます。 現在、組織は xView2 の研究者に分析を依頼しています。