Dies ist eine Verbesserung gegenüber traditionelleren Katastrophenbewertungssystemen, bei denen sich Rettungs- und Einsatzkräfte auf Augenzeugenberichte und Anrufe verlassen, um schnell festzustellen, wo Hilfe benötigt wird. In einigen neueren Fällen sind Starrflügelflugzeuge wie Drohnen mit Kameras und Sensoren über Katastrophengebiete geflogen, um von Menschen überprüfte Daten zu liefern, aber dies kann immer noch der Fall sein Tage dauern, wenn nicht länger. Die typische Reaktion wird durch die Tatsache weiter verlangsamt, dass verschiedene antwortende Organisationen oft ihre eigenen isolierten Datenkataloge haben, was es schwierig macht, ein standardisiertes, gemeinsames Bild davon zu erstellen, welche Bereiche Hilfe benötigen. xView2 kann in wenigen Minuten eine gemeinsame Karte des betroffenen Gebiets erstellen, was Unternehmen dabei hilft, Maßnahmen zu koordinieren und zu priorisieren – und so Zeit und Leben spart.
Die Hürden
Diese Technologie ist natürlich weit davon entfernt, ein Allheilmittel für den Katastrophenschutz zu sein. Es gibt mehrere große Herausforderungen für xView2, die derzeit einen Großteil der Forschungsaufmerksamkeit von Gupta in Anspruch nehmen.
Zunächst und am wichtigsten ist, wie abhängig das Modell von Satellitenbildern ist, die nur tagsüber klare Fotos liefern, wenn keine Wolkendecke vorhanden ist und wenn ein Satellit über dem Kopf ist. Die ersten brauchbaren Bilder aus der Türkei kamen erst am 9. Februar, drei Tage nach dem ersten Beben. Und es gibt viel weniger Satellitenbilder, die in abgelegenen und wirtschaftlich weniger entwickelten Gebieten aufgenommen wurden – zum Beispiel direkt hinter der Grenze in Syrien. Um dem entgegenzuwirken, erforscht Gupta neue bildgebende Verfahren wie das Radar mit synthetischer Apertur, das Bilder mithilfe von Mikrowellenimpulsen anstelle von Lichtwellen erstellt.
Zweitens ist das xView2-Modell zwar bis zu 85 oder 90 % genau in seiner genauen Bewertung von Schäden und Schweregrad, aber es kann auch Schäden an den Seiten von Gebäuden nicht wirklich erkennen, da Satellitenbilder eine Luftperspektive haben.
Schließlich sagt Gupta, dass es schwierig war, Organisationen vor Ort dazu zu bringen, eine KI-Lösung zu verwenden und ihr zu vertrauen. „Ersthelfer sind sehr traditionell“, sagt er. „Wenn Sie anfangen, ihnen von diesem schicken KI-Modell zu erzählen, das nicht einmal am Boden ist und Pixel aus einer Entfernung von etwa 120 Meilen im Weltraum betrachtet, werden sie ihm überhaupt nicht vertrauen.“
Was kommt als nächstes
xView2 hilft bei mehreren Phasen der Katastrophenhilfe, von der sofortigen Kartierung beschädigter Gebiete über die Bewertung, wo sichere Notunterkünfte eingerichtet werden könnten, bis hin zur Planung des längerfristigen Wiederaufbaus. Abbhi zum Beispiel hofft, dass xView2 „in unserem Arsenal an Werkzeugen zur Schadensbewertung“ bei der Weltbank „wirklich wichtig sein wird“.
Da der Code Open Source und das Programm kostenlos ist, kann es jeder verwenden. Und Gupta beabsichtigt, dass dies so bleibt. „Wenn Unternehmen hereinkommen und anfangen zu sagen: Das könnten wir kommerzialisieren, ich hasse das“, sagt er. „Dies sollte ein öffentlicher Dienst sein, der zum Wohle aller betrieben wird.“ Gupta arbeitet an einer Web-App, damit jeder Benutzer Bewertungen durchführen kann; Derzeit wenden sich Organisationen für die Analyse an xView2-Forscher.