ИИ научился создавать реалистичные спутниковые снимки будущих наводнений

Ученые Массачусетского технологического института разработали метод, который генерирует «спутниковые снимки» будущих наводнения. Метод сочетает в себе генеративную модель искусственного интеллекта и основанную на физике модель наводнения для создания реалистичных изображений региона с высоты птичьего полета, показывающих, где может произойти наводнение с учетом силы надвигающегося шторма.
ИИ научился создавать реалистичные спутниковые снимки будущих наводнений
Затопленный город. Картинка ИИ. https://datatunnel.io/ai-generated-satellite-images-for-flooding/
Визуализация потенциального воздействия урагана на дома людей до его наступления может помочь жителям подготовиться и принять решение об эвакуации.

Ученые Массачусетского технологического института разработали метод, который генерирует «спутниковые снимки» будущих наводнения.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Метод сочетает в себе генеративную модель искусственного интеллекта и основанную на физике модель наводнения для создания реалистичных изображений региона с высоты птичьего полета, показывающих, где может произойти наводнение с учетом силы надвигающегося шторма. Работ опубликована в журнале IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.

В качестве тестового примера команда применила метод к Хьюстону и создала спутниковые изображения, показывающие, как будут выглядеть определенные районы города после урагана, сравнимого с «Харви», который обрушился на регион в 2017 году. Команда сравнила сгенерированные изображения с реальными спутниковыми снимками, сделанными в тех же районах после урагана «Харви». Метод, основанный только на ИИ создавал изображения наводнений в таких местах, где наводнения физически невозможны.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Тогда ученые подключили метод, основанный на физике. Это позволило получить более реалистичные и точные спутниковые изображения будущих наводнений.

Разработанный командой метод является пробным вариантом, призванным продемонстрировать, как генеративные модели ИИ могут генерировать реалистичный и достоверный контент в связке с физическими моделями. Чтобы применить этот метод в других регионах для изображения наводнений от будущих штормов, его нужно будет обучить на большем количестве спутниковых снимков этих регионов.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Как убедить человека, что ему грозит опасность

Затопленный район.
Затопленный район.
U.S. National Guard video by Senior Airman Megan Floyd
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

«В один прекрасный день мы сможем использовать этот метод перед ураганом, и такие изображения станут дополнительным визуальным слоем, который сможет увидеть любой», — говорит соавтор работы Бьорн Лютенс. — «Одна из самых больших проблем — побудить людей эвакуироваться, когда они находятся в опасности. Возможно, визуализация, которая реалистично покажет покажет, как твой дом уходит под воду, поможет это сделать».

Чтобы проиллюстрировать потенциал нового метода, который ученые назвали «Earth Intelligence Engine», команда продемонстрировала его возможности на онлайн-ресурсе.

Генеративная модель искусственного интеллекта визуализирует на спутниковых снимках, как выглядели бы наводнения в Техасе. Слева — оригинальная фотография, справа — сгенерированное ИИ изображение.
Генеративная модель искусственного интеллекта визуализирует на спутниковых снимках, как выглядели бы наводнения в Техасе. Слева — оригинальная фотография, справа — сгенерированное ИИ изображение.
Pre-flood images from Maxar Open Data Program via Gupta et al., CVPR Workshop Proceedings. Сгенерированные изображения - по материалам Lütjen et al., IEEE TGRS.
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

«Мы показали реальный способ объединения машинного обучения и физики для прогнозирования будущих действий и возможных сценариев, чтобы уберечь людей от опасности», — говорит соавтор работы Дава Ньюман, профессор MIT Media Lab.

«Мы не надеемся, что наши инструменты генеративного ИИ возьмут в руки лица, принимающие решения на уровне местных комьюнити. Это может существенно изменить ситуацию и, возможно, спасет жизни людей», — говорит Дава Ньюман.