Usando IA para procurar bombas e minas não detonadas no Camboja

Resolver as consequências das minas terrestres após a guerra é sempre uma tarefa complicada e dispendiosa para qualquer país. Minas e explosivos localizados em profundidade e espalhados no subsolo são difíceis de detectar e representam uma ameaça potencial à vida das pessoas na área.

Recentemente, foi implantado um sistema de IA para apoiar a busca e recuperação de bombas e minas não detonadas que sobraram da guerra em algumas áreas do Camboja que fazem fronteira com o Vietname.

O sistema, desenvolvido por cientistas da computação da Universidade Estadual de Ohio, usa algoritmos de reconhecimento de objetos para detectar características únicas de crateras de bombas, incluindo forma, cor, textura e tamanho. O projecto está actualmente a ser testado pela primeira vez na província de Prey Veng, no leste do Camboja, para encontrar crateras numa aldeia numa área que foi bombardeada pelos militares dos EUA, a cerca de 30 quilómetros da fronteira vietnamita.

Os resultados reais mostraram que o sistema de IA aumentou a capacidade de detectar crateras de bombas em mais de 160% em comparação com algoritmos padrão de reconhecimento de alvos, de acordo com um estudo publicado na revista PLOS ONE. Os pesquisadores então combinaram os resultados com registros militares de bombardeios na área e compilaram um mapa extremamente detalhado da remoção de munições não detonadas em cada área.

Novas soluções para desminagem

Em Março de 1969, quando a guerra de resistência contra a invasão dos EUA estava numa fase feroz, os militares dos EUA começaram a lançar ataques de bombardeamento secretos na área fronteiriça do Camboja adjacente ao Vietname. Após 4 anos do final da campanha, estima-se que centenas de milhares de toneladas de explosivos foram lançadas nestas áreas, muitos dos quais não explodiram e ainda estão espalhados no subsolo, colocando em perigo a vida de pessoas tanto do Vietname como do Camboja.

A limpeza de áreas contaminadas com minas é um processo perigoso e dispendioso, tanto em termos de esforço como de dinheiro. O método comumente usado hoje é localizar materiais explosivos no subsolo usando detectores de metal e radar e, em seguida, realizar escavações manuais, o que é muito demorado e perigoso, embora a precisão não seja real. Modelos de IA como o da Universidade de Ohio, se forem amplamente implementados, abrirão novas e mais eficazes direções para a desminagem em áreas contaminadas com munições explosivas em todo o mundo.