Технологии на службе спасателей

Когда в северной части Венесуэлы произошли два мощных землетрясения магнитудой 7.2 и 7.5, первые часы стали решающими для поиска выживших. В условиях хаоса и пылевых облаков от обрушившихся зданий обычные спутниковые снимки оказались бесполезны. Чтобы помочь спасателям, была задействована система координации геопространственных данных под эгидой ООН, в которой участвовали NASA, европейская программа Copernicus и лаборатория Microsoft AI for Good.

Эта цифровая система позволила проводить «сортировку» пострадавших районов, предоставляя информацию о ситуации на земле еще до того, как пыль улеглась. Это помогло оптимизировать принятые решения в экстремальных условиях.

Радары сквозь пыль и темноту

Для оценки ситуации в Ла-Гуайре и Каракасе была активирована чрезвычайная система картографирования Copernicus. В ход пошли спутники Sentinel-1, использующие технологию радиолокационного синтезирования апертуры (SAR). В отличие от обычных камер, радары излучают импульсы энергии, которые отражаются от поверхности Земли и возвращаются к датчику.

Радиоволны проходят сквозь облака, пыль и работают даже ночью. Сравнивая сигналы, полученные до и после землетрясения, модели машинного обучения автоматически выявили изменения в текстуре поверхности. Это позволило обнаружить завалы на дорогах и трещины на мостах, указав спасателям безопасные маршруты.

Точность до миллиметра

Параллельно NASA применила метод радарной интерферометрии (InSAR). Эта технология позволяет с миллиметровой точностью сравнивать фазы радиоволн, полученные в разное время. Данные миссии NISAR подтвердили серьезные сдвиги земной коры: горизонтальные смещения почвы достигали 40 сантиметров.

На основе этих данных лаборатория Conflict Ecology при Университете штата Орегон (OSU) построила прогноз ущерба инфраструктуре. Исследователи определили, что более 58 870 зданий получили серьезные повреждения или полностью разрушились. Эта тепловая карта рисков помогла ООН и спасателям сосредоточить ресурсы на самых густонаселенных и уязвимых районах, не тратя время на проверку стабильных зон.

Анализ с помощью компьютерного зрения

Лаборатория Microsoft AI for Good использовала платформу Planetary Computer для обработки снимков сверхвысокого разрешения. С помощью моделей компьютерного зрения, обученных сегментации изображений, удалось составить карты более 210 квадратных километров побережья и столицы.

Вместо того чтобы ждать инженеров для окончательного вердикта, ИИ присваивал каждому городскому кварталу уровень структурного риска. Согласно отчету Международной организации по миграции, такой метод помог выяснить, что 31,5% построек в Катиа-Ла-Мар — одном из самых пострадавших городов — получили серьезные повреждения. Сейчас эти карты используются инженерами для планирования контролируемого сноса зданий.

Что это значит

Опыт Венесуэлы показал, что изолированные технологии малоэффективны. Для реальной помощи в спасательных операциях критически важна интеграция данных. Объединение анализа NASA, ЕС и Microsoft в единых открытых репозиториях ООН позволило спасателям работать с одной интерактивной картой, превратив ИИ из лабораторного эксперимента в незаменимый рабочий инструмент.