Facebook AI技能可辨认大水和火警粉碎水平 有助告施舍助

图：飓风哈维来袭德克萨斯州产生洪灾

凤凰网科技讯 北京时刻12月8日动静，，Facebook人工智能(AI)研究职员开拓出一种新技能，该技能可以或许通过说明卫星图像，确定一个地域在火警或洪灾等天然灾难产生后所蒙受的粉碎水平。

在天然灾难产生后，这种技能可以辅佐告施舍助职员确定受灾最为严峻的地域。Facebook研究小组还建设了一套名为“灾难影响指数”(disaster Impact Index, DII)的怀抱尺度，用来权衡某地域天然灾难造成的粉碎水平，该指数可用来展望严峻的洪灾或火警丧失。

这一基于“卷积神经收集”(Convolutional Neural Networks, CNN)的AI技能辨认精确率到达了80%以上：在2017年德州Sugar Land四面的飓风Harvey中辨认受损阶梯的精确率为88.8%，在圣罗莎大火中辨认受损构筑的精确率为81.1%。

不像已往一些基于人工智能的说明依靠于灾后地域的静态图像举办说明，这种新技能通过对灾前和灾后拍摄照片比拟，并将每张照片解析成更小、更轻易识此外照片网格。“作为这项事变的一部门，我们只存眷阶梯和构筑，可是这可以延长反应出灾难对其他天然界和人造特性的影响，”Facebook在一篇论文中称。

这项名为“从卫星图像到劫难洞察”的研究由Facebook AI研究部分的研究员Saikat Basu、Guan Pang，以及CrowdAI公司的呆板进修主管Jigar Doshi配合完成。CrowdAI是一家人工智能应用众包公司。

在本周于蒙特利尔进行的神经信息处理赏罚体系(NeurIPS)集会会议上，Facebook对外果真了这项研究成就。 

为了辨认阶梯和构筑物，“卷积神经收集”行使了Spacenet和Deepglobe卫星图像以及DigitalGlobe和Planet Labs的图像来举办实习。人工智能体系检测了德克萨斯州舒格兰(Sugar Land)四面约55平方英里的地区和加利福尼亚州圣罗莎(Santa Rosa)四面约46平方英里的地区。在圣罗莎火警案例中，地面真实数据来自加州林业和消防部分的消防资源和评估项目(FRAP)网站。

AI与天然灾难预警

在本年7月份于盐湖城进行的2018年计较机视觉与模式辨认大会(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)上，CrowdAI、Facebook以及Uber等公司一道介入了DeepGlobe卫星图像领略挑衅赛。

AI在应对天然灾难中饰演着越来越重要的脚色。像One Concern这样的初创公司，正与前联邦应急打点局(FEMA)局长克雷格·富盖特(Craig Fugate)相助，开拓可以或许探测地动影响的体系，这一体系可以或许辅佐应急职员将应急资源优先分派给最必要辅佐的人。

本年早些时辰，来自谷歌AI部分和哈佛大学的研究职员跟踪了近200次大地动和20万次余震，建设了一套猜测地动余震的人工智能体系。另外，谷歌还操作人工智能模仿印度的大水，并向四面的智妙手机用户发送SOS警报。(编译/若水)

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（编辑：湖南网）

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