Roboții au primit o nouă misiune pe Pământ. Rolul surprinzător al inteligenței artificiale

Inteligența artificială este asociată frecvent cu discuții despre riscurile pe care le-ar putea genera pentru societate, însă aceeași tehnologie este utilizată de organizațiile umanitare pentru a sprijini intervențiile în zone afectate de crize.

De la roverele spațiale la hărțile foametei: Cum schimbă inteligența artificială

Sistemele bazate pe IA sunt folosite pentru anticiparea riscurilor de foamete, cartografierea distrugerilor și furnizarea de ajutoare în regiuni unde accesul oamenilor poate fi periculos.

Transportul alimentelor și al altor materiale esențiale prin zone de conflict, regiuni cu mine terestre sau teritorii afectate de inundații poate expune lucrătorii umanitari unor riscuri majore. Pentru anumite misiuni, tehnologiile dezvoltate inițial pentru explorarea spațiului sunt adaptate pentru a reduce expunerea personalului la situații periculoase.

Un exemplu este proiectul AHEAD, realizat prin colaborarea dintre Programul Alimentar Mondial, centrul german de cercetare aerospațială DLR, Crucea Roșie și parteneri tehnologici. Inițiativa urmărește dezvoltarea unor vehicule controlate de la distanță, capabile să transporte provizii în zone unde camioanele convenționale întâmpină dificultăți sau unde deplasarea acestora ar fi prea riscantă.

Testele desfășurate la un poligon DLR din Germania au arătat un vehicul de teren SHERP traversând suprafețe de apă și deplasându-se pe teren accidentat. Sistemul utilizează senzori care analizează traseul din față, iar operatorul controlează vehiculul de la distanță, fără să fie necesară prezența unei persoane la volan.

Tehnologii spațiale adaptate pentru intervenții umanitare

Soluția are la bază experiența DLR în dezvoltarea roverelor planetare autonome și controlate de la distanță, inclusiv roverul MMX destinat explorării lui Phobos, unul dintre sateliții planetei Marte.

Aceleași tehnologii emergente sunt folosite și pentru analizarea datelor care pot ajuta la identificarea rapidă a crizelor umanitare. Un astfel de exemplu este HungerMap Live, platformă dezvoltată de Programul Alimentar Mondial, care utilizează învățarea automată și date aproape în timp real pentru monitorizarea insecurității alimentare în peste 95 de țări.

Platforma combină informații despre conflicte, fenomene meteorologice, riscuri climatice și factori economici pentru a sprijini identificarea zonelor unde pot apărea crize alimentare, potrivit organizației.

„Oricine poate consulta HungerMap Live pe internet. Se pot obține date în timp real și, în acest moment, analizăm chiar și prognoza securității alimentare pe 90 de zile”, a declarat Bernhard Kowatsch, directorul diviziei Global Accelerator and Ventures a PAM.

Datele generate de astfel de sisteme sunt utilizate pentru o mai bună înțelegere a situațiilor de risc și pentru pregătirea intervențiilor înainte ca problemele să se agraveze.

Inteligența artificială folosită pentru cartografierea zonelor afectate de dezastre

Cartografierea precisă reprezintă un element important pentru operațiunile umanitare. Informațiile despre drumuri, clădiri și zone dens populate sunt necesare pentru stabilirea locurilor unde pot fi organizate evacuări, amplasate adăposturi sau distribuite provizii.

După două cutremure puternice care au afectat nordul Venezuelei în luna iunie, lipsa datelor geografice detaliate a complicat evaluarea pagubelor și stabilirea priorităților pentru ajutor.

Echipa umanitară OpenStreetMap a utilizat tehnologii de învățare automată pentru extragerea informațiilor despre clădiri din imaginile satelitare. Ulterior, voluntarii au analizat aceste date prin aplicația MapSwipe, marcând zonele unde structurile păreau afectate.

„În patru zile după cutremur, am reușit să mobilizăm peste 600 de voluntari care, practic, glisau cu degetele la stânga și la dreapta pe aplicația mobilă, indicând: da, această zonă construită este avariată; nu, această zonă construită nu este avariată”, a declarat Leen D’hondt, director de tehnologie și date la echipa umanitară OpenStreetMap.

„Și asta i-a ajutat, de fapt, pe cei care au intervenit timpuriu în zonele potrivite pentru livrarea de alimente și pentru toate celelalte necesități de care am putea avea nevoie imediat după cutremur”, a adăugat D’hondt.

Viteza inteligenței artificiale și rolul cartografilor umani

Deși inteligența artificială poate accelera procesul de analiză a datelor, specialiștii spun că tehnologia nu a atins încă nivelul de precizie oferit de cartografierea realizată manual. „Cartografierea manuală oferă în continuare cea mai bună calitate. Cu toate acestea, uneori viteza este mai importantă”, a spus ea.

„Uneori este mai important să știm mai mult sau mai puțin unde se află clădirile. Nu sunt perfect cartografiate, dar știm câți oameni locuiesc în zona respectivă. Și aici intervin acum inteligența artificială și modelele de învățare automată.”

În ciuda dezvoltării rapide a acestor tehnologii, specialiștii arată că sistemele bazate pe inteligență artificială nu sunt încă utilizate pe scară largă în procedurile de răspuns la situații de urgență din întreaga lume.

„În prezent, în majoritatea țărilor nu există sisteme integrate în aceste protocoale de urgență”, a declarat Monique Kuglitsch, manager de inovație la Institutul Fraunhofer Heinrich Hertz.

„Există excepții. În India, există un sistem de avertizare timpurie bazat pe inteligență artificială, care este operațional. De asemenea, în Europa, avem un sistem de prognoză bazat pe inteligență artificială de la Centrul European pentru Prognoze Meteorologice pe Termen Mediu, care este operațional. Dar în multe țări, este încă experimental”, a concluzionat Monique Kuglitsch.