Дослідники з Шотландії розробили інтелектуальну комп’ютерну систему, яка допомагає знаходити зниклих людей у пустелі, або інших регіонах. Спираючись на аналіз даних інших зниклих, система передбачає поведінку людей та вираховує, де вони найімовірніше можуть перебувати. Система розроблена для допомоги рятувальним командам, звужуючи зони пошуку, а також може працювати з оснащеними датчиками дронами для більш ефективного сканування місцевості.
Про це повідомляє interestingengineering.com.
Як працює система
Створена вченими з Університету Глазго, система використовує реальні дані з реальних випадків для створення теплової карти, яка показує найімовірніші області пошуку. Інноваційна система не тільки допомагає пошуковим і гірським рятувальним командам зосередити свої зусилля з відновлення, використовуючи обладнані датчиками дрони для сканування ландшафту, але вона також може прокласти шлях для розвитку нових практик у надзвичайних ситуаціях.
Доктор філософії в Інженерній школі імені Джеймса Ватта Університету Глазго та провідний дослідник проекту Ян-Хендрік Юерс розповідає, що команда проаналізувала багато свідчень людей, як заблукали в реальних ситуаціях. Це допомогло вченим створити так званих імітованих агентів, чия поведінка – на основі різних психологічних станів – керується алгоритмами та окремими підмоделями, кожна з яких розроблена з певною метою, незалежно від того, шукає людина воду, дерева, будівлі, стежки чи дороги.
«Пошуково-рятувальні команди виконують життєво важливу роботу з порятунку життя, незважаючи на те, що вони часто недофінансовані та часто укомплектовані волонтерами. Я виріс у сільській місцевості, і я захоплений пішими прогулками. Тож я добре усвідомлюю, наскільки небезпечними можуть бути походи та яку неймовірну роботу виконують пошуково-рятувальні команди», — каже Юерс.
Змодельовані агенти вирішують, куди йти, на основі таких факторів, як їхнє поточне місцезнаходження та те, чи є у межах видимості їх бажаний об’єкт. Щоб спрогнозувати їхні дії, система використовувала дані про те, де найімовірніше знайдуть зниклих людей і як далеко вони зазвичай долають відстань від свого останнього відомого місцезнаходження.
«Спочатку я мав намір з’ясувати, чи можна використовувати машинне навчання для навчання нового типу пошуково-рятувальної системи, щоб передбачати, де можуть бути знайдені заблукалі туристи», — пояснює Юерс, додаючи, що цей процес потребує великої кількості даних, щоб отримати правильний результат.
Однак, оскільки доступних даних було мало, оскільки пошукові групи надають перевагу порятунку життів, а не збору даних, дослідники звернулися до існуючих досліджень щодо зниклих людей, щоб зрозуміти, куди вони ходили та чому. Використання цього як основи для цих імітованих агентів дало команді дослідників справді обнадійливі результати.
Експеримент на місцевості
Щоб підтвердити свою модель, команда випустила агентів штучного інтелекту з різних точок цифрового відтворення острова Арран, розташованого біля західного узбережжя Шотландії.
На їхній подив, карта розподілу ймовірностей точно збігалася з реальними даними про те, де зазвичай знаходять зниклих людей. Це означає, що агенти штучного інтелекту діяли подібно до реальних людей, що робить систему корисним інструментом для майбутніх пошуково-рятувальних місій.
«Однією з переваг такого підходу психологічного моделювання до пошуку зниклих людей є те, що його потенційно можна застосувати до будь-якого ландшафту. Це означає, що це може допомогти пошуково-рятувальним командам по всьому світу, незалежно від того, чи працюють вони в горах, джунглях чи пустелях», — каже доктор філософії, професор Інженерної школи Джеймса Ватта та співавтор дослідження Девід Андерсон.
Раніше Startup.co.ua писав про те, що BlackRock Inc. та Microsoft Corp. вирішили об’єднати зусилля для фінансування інфраструктури, необхідної для буму штучного інтелекту (ШІ). Разом із інвестиційним механізмом MGX з ОАЕ, компанії планують залучити 30 мільярдів доларів для прямих інвестицій, що може призвести до загальної суми в 100 мільярдів доларів для подальших інвестицій.
