Искусственный интеллект распознал материалы поврежденных и разрушенных построек в Буче с точностью до 86%. Его разработкой занимается команда ГО ReThink, способствующая переходу Украины в экономику замкнутого цикла.
Искусственный интеллект распознал материалы поврежденных и разрушенных построек в Буче с точностью до 86%. Его разработкой занимается команда ГО ReThink, способствующая переходу Украины в экономику замкнутого цикла.
Сообщается, что основой для тренировки ИИ стали данные от организации Damaged In UA. Натренированная модель классифицировала 20 материалов, большинство из которых составляет шифер, металлочерепица и бетонные плиты.
Полученные данные для двух нетренированных моделей (14 и 20-l) можно просмотреть на интерактивной карте.
Целью проекта является создание открытой базы данных с учетом материалов разрушенных зданий в городе Буча, которые были определены с помощью обработки снимков натренированным искусственным интеллектом (ИИ). Его результаты позволяют оценить потенциал вторичного использования строительных материалов исследованных объектов и актуализировать примененную методологию для других поврежденных регионов Украины, пострадавших в результате агрессии россии.
Для анализа объектов были использованы снимки БПЛА всех зданий города Буча и файлы с оценкой уровня разрушений в городе, предоставленных организацией Damaged in UA, а также данные из открытых источников.
Разработчики сообщают, что их модели нейросетей работают с точностью до 86%. Модель 20-l наиболее качественно определяет металлические листы, но ее слабое место — кирпич, который на снимках присутствует меньше (37% четкости определения). Результаты анализа имеют потенциал для лучшей оценки уровня разрушений и на других территориях Украины, а разработанная методология может применяться для исследования объектов с ограниченным доступом путем распознавания материалов со снимков беспилотников.
«Мы прошли 15 этапов и натренировали более 32 моделей ИИ. Каждую из них мы тестировали на наборе из 10 изображений поврежденных объектов. Мы выбрали две модели, одна из которых определяет материалы лучше всего для различных типов объектов (модель 20-l), а другая имеет среднюю точность определения (14)», — говорит Екатерина Лопатюк, аналитик пространственных данных.
Большинство материалов, определивших искусственный интеллект, составили шифер (36%), металлочерепица (17%), бетон (12%), битумная кровля (6%) и металлические листы (4%). Материалы из разрушенных и поврежденных зданий имеют высокий потенциал для повторного использования или переработки. К примеру, бетон, металлочерепица и металлические листы могут быть переработаны на 100%. В то же время шифер должен быть 100% утилизирован из-за содержания канцерогенного материала — асбеста, что крайне опасно для здоровья.
Основными ограничениями, которыми команда ReThink столкнулась в процессе тренировки нейронной сети, были неточность распознавания определенных типов материалов, независимо от количества тренировок и изменений набора данных для обучения. Одним из самых сложных для распознавания материалом оказался шифер. В зависимости от качества снимка модели ИИ часто путали этот материал с бетоном.
В ближайшее время Команда ReThink представит результаты исследования Бучанской общине и проведет публичную презентацию проекта для широкой общественности, чтобы определить потенциал масштабирования проекта на другие территории Украины.
