Исследователи разработали инструмент на базе искусственного интеллекта для оценки ущерба от землетрясений — диффузионную модель LoRA‑Enhanced Ground‑view Generation (LEGG). Она обучается на аэрофотоснимках с дронов и создает высокофотореалистичные 3D‑реконструкции местности, чтобы прогнозировать повреждения сооружений даже в густонаселенных районах.
Ключевое преимущество модели — это генерация пар изображений (вид сверху и с земли), что критически важно: дроны собирают данные сверху, а решения в ЧС принимаются на основе вида с земли. Ранее исследования последствий землетрясений опирались на данные беспилотных летательных аппаратов или лидаров (осмотр сверху), а ручная оценка ущерба могла занимать дни и недели, что замедляло спасательные операции.
Работу алгоритма проверили на примере землетрясения в Кахраманмараше (Турция, 2023 год, магнитуда 7,8), разрушившего 280 тысяч зданий и повредившего не менее 700 тысяч. Сравнение снимков 2015 года и фото после катастрофы выявило изменения в застройке. После обучения на наборе из 3 тысяч городских построек модель научилась распознавать трещины на фасадах, наклоны зданий и частичные обрушения, и создавала фотореалистичные виды улиц.
Качественный набор данных делает ИИ надежным инструментом прогнозирования. В перспективе методика поможет проектировать устойчивую инфраструктуру, пересмотреть политику оценки последствий стихийных бедствий и управления ЧС. Решение дает возможность дистанционно оценивать ущерб вскоре после катастрофы. Алгоритм планируют использовать совместно с другими инструментами планирования; в будущем он может помочь прогнозировать разрушения в сейсмоопасных регионах, таких как Япония или Калифорния.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что мешает искусственному интеллекту быть объективным.
