Observando los daños de la temporada de huracanes

viviendas dañadas por un huracán
Identificación de viviendas dañadas por huracanes mediante inteligencia artificial. Crédito: Dr. Robin Murphy/Texas A&M Engineering

El conjunto más grande del mundo de imágenes obtenidas desde drones que volaron sobre 10 desastres

Tras huracanes como Helene y Milton, los dañinos efectos de estos desastres naturales son el centro de las conversaciones, incluidas preguntas sobre el impacto a largo plazo sobre la infraestructura. Sin embargo, los métodos actuales de evaluación de daños no ofrecen respuestas claras y oportunas a estas preguntas.

Ahí es donde pueden ayudar la IA y la ingeniería. Investigadores de la Universidad Texas A&M están siendo pioneros en el uso de la IA y el aprendizaje automático para crear métodos más rápidos para evaluar los daños causados ​​por los huracanes.

La Dra. Robin Murphy y su equipo de investigación, dirigido por el estudiante de doctorado en ciencias informáticas e ingeniería Tom Manzini, han pasado más de un año trabajando para crear un conjunto de datos de código abierto, conocido como CRASAR-U-DROIDS. Este conjunto de datos es el conjunto más grande del mundo de imágenes anotadas obtenidas desde drones que volaron sobre 10 desastres, incluidos los huracanes Harvey, Michael, Ida, Laura, Ian e Idalia.

Con la ayuda de 130 estudiantes de secundaria en Texas y Pensilvania, el equipo etiquetó el nivel de daño de 14.000 edificios en 8.000 acres de tierra y 680 millas de carreteras.

Utilizando este conjunto de datos, Manzini y su compañera de posgrado Priya Perali entrenaron un sistema de IA para reconocer daños a edificios y carreteras causados ​​por desastres. Aprender estos modelos llevó horas de computación de alto rendimiento, pero dieron como resultado un sistema de evaluación de daños que puede clasificar los daños a edificios y calles de un gran vecindario después de un desastre en solo cuatro minutos usando una computadora portátil.

árboles caídos tras un huracán

Imagen: Inteligencia artificial que identifica la ubicación y la gravedad de los árboles caídos en las carreteras. Crédito: Dr. Robin Murphy/Texas A&M Engineering

"La IA ofrece un valor enorme para los condados rurales que no tienen el presupuesto ni la fuerza laboral para realizar evaluaciones de daños físicos, pero sí cuentan con drones económicos", dijo Murphy, profesor de Raytheon en el Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería.

El sistema de inteligencia artificial se utilizó para determinar los daños causados ​​por el huracán Debby en el estado de Florida y por Florida y Pensilvania tras el huracán Helene. Murphy y su equipo están preparados para evaluar los daños causados ​​por el huracán Milton.

Murphy jugó un papel fundador en el campo de la robótica de desastres, que se estableció por primera vez en 2001 con el uso de robots terrestres tras los ataques terroristas del 11 de septiembre. Después del huracán Katrina en 2005, Murphy lideró el primer uso de pequeños vehículos aéreos no tripulados para la evaluación de desastres.

Desde que se creó este campo, ha trabajado in situ en 31 desastres en cinco países a través del Centro de Búsqueda y Rescate Asistido por Robots (CRASAR), una organización sin fines de lucro. La Universidad Estatal de Florida y su programa de drones también son miembros de CRASAR y proporcionaron la mayoría de las imágenes.

Etiquetas: DañosHuracánInteligencia artificialDron

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