AI와 위성이 미얀마 지진 구조에 어떻게 도움이 되었는가?

3월 28일 미얀마에서 발생한 지진으로 수천 명이 사망한 이후, Microsoft는 위성 이미지와 AI를 결합하여 긴급 구호가 필요한 지역을 파악하는 지원을 실시했습니다.

미얀마 지진 후 피해 평가 지도. 사진: 마이크로소프트

3월 29일, Planet Labs PBC는 구름이 걷히자마자 지진 피해 지역의 위성 이미지를 촬영하여 Microsoft의 AI for Good 랩으로 전송했습니다. 3월 28일 오후 11시경, 미국 워싱턴주 레드먼드에 있는 마이크로소프트 본사에서는 전문가 팀이 이미지를 수신하고 AI를 사용하여 피해 상황을 분석하고 무너지거나 심하게 파손된 건물을 식별할 준비가 되어 있었습니다.

오늘날의 기술 발전 이전에는 지진이나 홍수와 같은 재해 발생 후 피해 평가는 종종 현장 분석에 의존했습니다. 이 방법은 며칠에서 몇 주까지 시간이 오래 걸립니다. 자세한 데이터를 제공하지만, 긴급 조치에 대한 필요성을 충족시킬 수는 없습니다.

Planet Labs PBC 위성이 촬영한 미얀마 지진 전후 이미지입니다. 사진: Planet Labs PBC

Microsoft는 AI가 고해상도 위성 이미지를 통해 피해 규모를 분석하는 방법을 공유했습니다. 이 시스템은 재난 전후의 이미지를 비교하기 위해 시각 데이터 처리를 전문으로 하는 일종의 슈퍼컴퓨터인 합성곱 신경망(CNN)을 사용합니다. 그런 다음 이 모델은 점수 시스템을 적용하여 손상의 심각도를 정량화하고, 영역을 "손상 없음", "경미한 손상", "부분적으로 파괴됨", "완전히 파괴됨"과 같은 범주로 분류합니다.

Microsoft는 재난 대응 맥락에서 자동화된 피해 평가의 가치는 절대적인 정확성보다는 추론 속도에 있다고 강조합니다. 그래서 이번에 팀은 만달레이에 맞춰 특별히 맞춤형 모델을 개발했습니다. Microsoft의 수석 데이터 과학자인 라비스타 페레스에 따르면 "지구는 너무 다르고, 자연 재해는 너무 다양하며, 위성 이미지도 너무 다르기 때문에 모든 상황에 동일한 모델을 사용할 수 없습니다."

현지 언론에 따르면, 3월 28일 지진으로 가장 큰 피해를 입은 지역은 만달레이였다. AI 분석 결과, 해당 지역의 건물 515개소가 80~100% 피해를 입었고, 약 1,524개소의 다른 건물은 20~80% 피해를 입었다. 심각한 피해를 입은 지역으로는 양곤과 민쿤이 있습니다.

Microsoft의 AI for Good 연구소가 AI를 사용해 피해를 평가한 것은 이번이 처음이 아닙니다. 2023년에 이 팀은 리비아에서 발생한 대홍수를 모니터링하여 위험을 예측하고 복구 노력을 지원했습니다. 3월 터키에서 발생한 대지진으로 인한 피해 분석 그리고 8월 마우이 산불의 영향을 평가했는데, 이때 2,810개가 넘는 건물이 분석되었습니다.

미얀마에서는 정전, 연료 부족, 통신 두절, 산사태로 인해 많은 지역이 고립되어 구조 활동이 현재 더디게 진행되고 있습니다. 현대식 장비가 부족하여 수색 및 구조 작업이 어려워졌고, 많은 사람들이 혹독하고 더운 날씨 속에서 손으로 파야 했습니다.

(인도 투데이, theglobeandmail에 따르면)

미얀마 지진 이후의 비극적인 현장 미얀마 지진의 진앙지인 사가잉에서 당국은 3월 28일 재난으로 사망한 수천 명의 희생자를 매장하기 위해 고군분투하고 있습니다.

출처: https://vietnamnet.vn/ai-va-ve-tinh-da-ho-tro-cuu-nan-trong-dong-dat-myanmar-nhu-the-nao-2386997.html