Фото: Роскосмос/ Федор Юрчихин
Спутники и искусственный интеллект помогли выявить разрушения более двух тысяч зданий в Мьянме после сильного землетрясения. Об этом сообщает Ferra.ru.
Наибольшие повреждения зафиксированы в городе Мандалай, где толчки магнитудой 7,7 нанесли серьёзный ущерб инфраструктуре.
Чтобы оценить масштаб разрушений, специалисты задействовали спутниковую съёмку, однако сначала этому мешала плотная облачность.
Когда небо прояснилось, спутник компании Planet Labs передал необходимые снимки.
Их обработали в лаборатории AI for Good, которая работает при Microsoft. Там использовали специальную модель ИИ, способную распознавать последствия землетрясений по спутниковым фото.
Анализ показал, что 515 зданий разрушены на 80 процентов и более, а ещё 1524 постройки получили частичные повреждения.
Эти данные критически важны для координации гуманитарной помощи. В AI for Good отметили, что информация уже передана Красному Кресту и другим международным организациям. Это позволит оперативно направить помощь в те районы, где ситуация наиболее тяжёлая.
Хотя анализ ещё продолжается, первые результаты уже помогают спасателям быстрее реагировать и не тратить время на догадки.
Напомним, что Россия направила в Мьянму две группы спасателей МЧС. Среди них врачи, кинологи и психологи. Подробнее об этом читайте в материале «ЭкоПравды».
В начале ноября жители России смогут наблюдать на ночном и утреннем небе сближение Луны с…
Прибрежные ледники за последнее десятилетие утратили около 134 млрд тонн воды, что составляет 57% от…
Боденское озеро, расположенное на стыке границ Германии, Швейцарии и Австрии, переживает беспрецедентное снижение уровня воды.…
Глобальные карты риска наводнений, разработанные Объединённым исследовательским центром Европейской комиссии (JRC), в среднем на 13%…
Фонд «Озеро Байкал» и Агентство стратегических инициатив (АСИ) намерены сформировать рабочую группу для создания российской…
Исследователи Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) разработали новый материал для биофильтров, позволяющий эффективнее устранять…