Українські розробники навчили штучний інтелект розпізнавати зруйновані об'єкти в Бучі з точністю до 86%

Українська громадська організація ReThink натренувала штучний інтелект розпізнавати пошкоджені та зруйновані об'єкти у Бучі із точністю до 86%. За результатами виконаної роботи запустили онлайн-мапу, а методологію планують поширити на інші регіони України, які піддаються нищенню від рук російських окупантів. Про це пише AIN.UA, посилаючись на пресслужбу ReThink.

Метою проекту є створення бази з обліком матеріалів зруйнованих будівель Бучі. ШІ навчили розпізнавати шифер, бетонні плити перекриття, дерев’яні та металеві конструкції тощо.

Нейромережа 20-l найякісніше визначає металеві листи, а найслабкіше — цеглу, яка на знімках присутня найменше (37% чіткості визначення). Для аналізу і тренування ШІ використовували відкриті дані, знімки з дронів, а також файли з оцінкою руйнувань в місті від Damaged in UA (проекту від KSE Institute, Офісу президента та Мінекономіки, який документує втрати від російської агресії).

Основними обмеженнями, з якими команда ReThink зіштовхнулась під час тренування нейромережі, були неточність розпізнавання типів матеріалів. Найчастіше причиною цього була низька роздільна здатність знімків.

Одним із найскладніших для розпізнавання матеріалів виявився шифер: залежно від якості знімка ШІ часто плутав цей матеріал із бетоном. Це означає, що для подібної роботи потрібні знімки із високою роздільною здатністю.

«Ми пройшли 15 етапів та натренували понад 32 ШІ-моделі. Кожну з них ми тестували на наборі із 10 зображень пошкоджених об'єктів. Ми обрали дві моделі, одна з яких визначає матеріали для різних типів об'єктів (модель 20-l), а інша має середню точність визначення (модель 14). Порівняти ці моделі та ознайомитись із результати аналізу можна на інтерактивній мапі», — розповідає Катерина Лопатюк, аналітикиня просторових даних у ReThink.

Раніше ми розповідали про нейромережу від українських фахівців, яка ефективно бореться з російською пропагандою та ІПСО. Mantis Analytics у режимі реального часу опрацьовує тисячі повідомлень і гігабайти даних з інформаційного простору — медіа, соцмереж, інформаційних платформ, щоб виявити неправдиву інформацію. Потім платформа компонує все на інтерактивній карті.