Модель ИИ, разработанная международной командой программистов, может предсказывать местоположение наземных мин с высокой точностью. Это позволит саперам быстрее находить смертоносные устройства, что в свою очередь снизит количество жертв среди мирного населения.
По данным ООН, на апрель 2023 года заминированными остаются территории (хотя бы частично) как минимум в 70 странах мира. В некоторых зонах военных действий противопехотные мины устанавливают быстрее, чем обезвреживают. Эти незаметные для глаз устройства относительно дешевые в изготовлении, достаточно долговечны и при этом несут серьезную угрозу жизни людей.
При установке мины хорошо маскируют для максимальной эффективности, поэтому найти их не так просто даже с помощью специальных приборов. Саперы тратят уйму времени на поиски мин, и еще столько же на разминирование, а это может сказаться на количестве жертв, ведь первыми обнаружить такие устройства совершенно случайным образом могут обычные люди. Иными словами, мины — опасное «наследие» военных конфликтов.
Статья по теме: Чат-боты превзошли людей в умении убеждать оппонентов в дебатах
Согласно данным неправительственной организации Landmine Monitor, в 2022 году специалисты зарегистрировали по меньшей мере 4710 ранений и смертей (3015 ранений и 1661 смерть), наступивших в результате подрыва на наземных минах либо от детонации неразорвавшихся боеприпасов времен войны. При этом 85 процентов жертв — гражданские лица, половина из них дети.
Ученые уже давно разрабатывают инструменты для саперов, которые бы помогали им быстрее находить и обезвреживать мины. Среди таких помощников — искусственный интеллект.
Команда программистов под руководством Мартина Джебенса (Martin Jebens) из Международного комитета Красного Креста разработала модель искусственного интеллекта под названием DeskAId, которая использует спутниковые снимки для точного определения вероятных мест расположения наземных мин. Об этом исследователи рассказали в своей работе, опубликованной на сайте электронного архива препринтов arXiv.
Статья по теме: Одна модель ИИ может обманом заставить другую нарушить правила
Обучение модели проходило на картах заминированных территорий предыдущих конфликтов. DeskAId изучал закономерности в размещении мин по отношению к лесополосам, дорогам, зданиям, медицинским учреждениям и другим объектам инфраструктуры, а затем применял полученные знания к новым районам. На спутниковых снимках DeskAId отмечал места, где, согласно анализу, модели, могли быть установлены мины.
Исследователи уже тестируют свою систему в Камбодже — в азиатской стране, которая до сих пор остается одной из самых «заминированных» в мире. Минное «наследие» осталось со времен многолетней гражданской войны. По словам авторов научной работы, модель DeskAId показала высокую эффективность: определяет минные поля с точностью до 92 процентов. В настоящее время специалисты ведут переговоры о начале испытаний своей системы в других «заминированных» странах.
Статья по теме: Искусственный интеллект обучили узнавать пароли по движению пальцев пользователя
Разминирование местности начинается «в кабинетах», точнее со сбора данных о минных полях. Зачастую основной источник этой информации — люди: либо непосредственные участники, либо сторонние наблюдатели, например, местные жители. Иногда информация, полученная от этих людей, может быть неточной, особенно в тех случаях, когда с момента событий прошли десятилетия: за это время память может подвести, а местность слегка измениться.
В этом случае DeskAId — хороший помощник. Однако прежде чем однозначно говорить о его максимальной эффективности, команде исследователей еще предстоит «обкатать» свою модель в других странах не на одном десятке заминированных территорий.