Тревожные картинки

Каждый день в СМИ появляются сообщения о различных стихийных бедствиях и катастрофах техногенного характера. Нередко они приводят к гибели людей. Но, возможно, жертв удалось бы избежать, если бы информация о происшествиях поступала оперативно, чтобы успеть принять меры. Недавно международная группа исследователей разработала систему компьютерного зрения, способную «вычислять» катаклизмы, используя изображения, размещенные в социальных сетях. Об этом сообщила пресс-служба Университета Обера в Каталонии. Также подробности исследования были опубликованы в издании Transactions.

По словам авторов пресс-релиза, в связи с прогрессирующим глобальным потеплением растет число природных катаклизмов. Кроме того, активная деятельность человека приводит к многочисленным авариям технологического характера. К сожалению, пока не существует достаточно эффективных инструментов прогнозирования, с помощью которых можно было бы с высокой точностью определить, где и когда возникнет такой катаклизм, чтобы можно было оперативно среагировать на эту информацию.

Впрочем, некоторые попытки справиться с ситуацией предпринимаются. Скажем, для прогнозирования землетрясений используются различные виды сейсмографов. Несколько лет назад американские ученые изобрели электронную систему, способную предсказывать землетрясения, по крайней мере, за несколько секунд до их начала. Сигналы о грядущих толчках должны фиксироваться аварийными системами искусственных космических спутников, которые будут передавать информацию на Землю. Это позволит заранее предупредить население о стихийном бедствии. Малой толики времени достаточно, чтобы отключить электричество или отвести в безопасное место детей.

А в Японии разработан инструмент, позволяющий предсказывать развитие цунами в режиме реального времени. Землетрясения в этой стране происходят довольно часто, ведь она расположена на двух тектонических плитах: Азиатской и Тихоокеанской, которые то и дело «трутся» друг о друга. Самые крупные землетрясения в прошлом столетии имели место в 1923 и 1995 годах. Во время второго большого землетрясения погибли около шести с половиной тысяч человек, 100 тысяч лишились крыши над головой, была уничтожена почти половина японской столицы Токио… В марте 2011 года на северо-востоке Японии в результате девятибалльных толчков погибли 20 тысяч человек…

Специалисты из компаний Riken и Fujitsu совместно с сотрудниками Университета Тохоку и Института исследования землетрясений Токийского университета создали систему, способную определять сценарии формирования цунами, а также оценивать его возможные последствия.

Изначально ученые смоделировали 20000 различных сценариев формирования цунами, благодаря чему удалось создать обучающую базу для компьютерного алгоритма. Чем больше данных предоставлено системе, тем точнее прогноз. То есть при приближении цунами можно заранее предвидеть, по какому «маршруту» пойдет стихия, какие районы окажутся наиболее опасными, и т. п. Система была впервые протестирована в Токийском заливе, где данные о форме волны использовались в процессе моделирования землетрясения и цунами.

Хотя для достижения максимально точных результатов необходим достаточно мощный компьютер, базовые возможности системы доступны и на обычном настольном ПК. Это позволит соответствующим организациям более оперативно реагировать на стихийные бедствия, например, предсказывая воздействие наводнения на здания и дороги, а также помогая координировать действия спасателей.

Однако подобные технологии помогают прогнозировать лишь определенные виды катастроф, как правило, природного характера. А вот предотвратить техногенные происшествия или хотя бы минимизировать их разрушительный эффект таким образом практически невозможно. По крайней мере, так было до недавнего времени, пока не появилась информация о разработке каталонских ученых.

«К счастью, ключевую роль в таких ситуациях могут сыграть те же технологии, – комментирует профессор UOC Агата Лапедриза. – Сообщения в социальных сетях можно использовать в качестве источника данных с низкой задержкой, чтобы понять ход и последствия катастрофы».

А при чем тут соцсети? Сейчас поймете.

Сначала Лапедриза и ее коллеги по UOC и лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института создали перечень, куда вошли 43 категории разнообразных инцидентов, включая стихийные бедствия и несчастные случаи, связанные с вмешательством человека (ДТП, авиакатастрофы, строительные аварии и проч.), а также 49 категорий мест, где наблюдались эти инциденты. Часто очевидцы фотографируют инцидент еще до того, как на место происшествия прибывают соответствующие службы, или даже до того, как ситуация становится критической и опасной для жизни. Отслеживание таких снимков в режиме реального времени, вероятно, могло бы в перспективе помочь сохранить материальные объекты и человеческие жизни.

База из 1787154 изображений под названием Incidents1M была использована для обучения компьютерной модели. Среди фотографий 977088 обладали по меньшей мере одной положительной меткой, связывающей их с одной из категорий инцидентов, а остальные 810066 имели отрицательные метки по этой классификации.

После этого операторы в многозадачном режиме обучили нейросеть фиксировать инциденты. Когда процесс обучения завершился, была проведена экспериментальная проверка с использованием огромного количества иллюстраций, загруженных из социальных сетей.

Результаты вполне удовлетворили исследователей. «Наша модель смогла использовать эти изображения в нужном ключе, и они действительно соответствовали конкретным зарегистрированным инцидентам, таким как землетрясения 2015 года в Непале и Чили», – констатирует Агата Лапедриза. «Это поможет более эффективно реагировать на катаклизмы и вовремя оказывать пострадавшим гуманитарную помощь», – добавила она.