Folosind AI pentru a căuta bombe și mine neexplodate în Cambodgia

Rezolvarea consecințelor minelor terestre după război este întotdeauna o sarcină complicată și costisitoare pentru orice țară. Minele și explozivii localizați adânc și împrăștiați în subteran sunt greu de detectat și reprezintă o potențială amenințare pentru viața oamenilor din zonă.

Recent, un sistem AI a fost implementat pentru a sprijini căutarea și recuperarea bombelor neexplodate și a minelor rămase din război în unele zone din Cambodgia, la granița cu Vietnam.

Sistemul, dezvoltat de informaticieni de la Universitatea de Stat din Ohio, folosește algoritmi de recunoaștere a obiectelor pentru a detecta caracteristicile unice ale craterelor bombe, inclusiv forma, culoarea, textura și dimensiunea acestora. Proiectul este în prezent în curs de încercare în provincia Prey Veng, estul Cambodgiei, pentru a găsi cratere într-un sat dintr-o zonă care a fost bombardată de armata americană la aproximativ 30 km de granița cu Vietnam.

Rezultatele reale au arătat că sistemul AI a crescut capacitatea de a detecta cratere de bombe cu peste 160% în comparație cu algoritmii standard de recunoaștere a țintei, potrivit unui studiu publicat în jurnalul PLOS ONE. Cercetătorii au combinat apoi rezultatele cu înregistrările militare ale bombardamentelor din zonă și au întocmit o hartă extrem de detaliată a degajării munițiilor neexplodate în fiecare zonă.

Noi soluții pentru deminare

În martie 1969, când războiul de rezistență împotriva invaziei SUA era într-o etapă acerbă, armata americană a început să desfășoare atacuri secrete cu bombardamente în zona de graniță cambodgiană adiacentă Vietnamului. După 4 ani de la încheierea campaniei, se estimează că în aceste zone au fost aruncate sute de mii de tone de explozibili, dintre care multe nu au explodat și sunt încă împrăștiate sub pământ, punând în pericol viața oamenilor atât din Vietnam, cât și din Cambodgia.

Curățarea zonelor contaminate de mină este un proces periculos și costisitor, atât din punct de vedere al efortului, cât și al banilor. Metoda folosită în mod obișnuit astăzi este de a localiza materiale explozive în subteran folosind detectoare de metale și radar, apoi să efectueze săpături manuale, care este foarte consumatoare de timp și periculoase, în timp ce precizia nu este reală. Modelele de inteligență artificială precum cea de la Universitatea Ohio, dacă sunt implementate pe scară largă, vor deschide direcții noi și mai eficiente pentru deminarea în zonele contaminate cu muniții explozive din întreaga lume.