Po katastrofach naturalnych zawsze do pracy zabierają się analitycy, ustalając poziom szkód, jakie zostały wyrządzone na podstawie zdjęć satelitarnych. Jednak w ramach konkursu xView2 pragnie się usunąć z tego procesu czynnik ludzki, zastępując go sztuczną inteligencją.
Czytaj też: Sztuczna inteligencja pomoże w odkrywaniu nowych leków
xView2 jest swoistym następcą konkursu xView1, a więc tego, w którym wykorzystuje się algorytmy komputerowe, mogące identyfikować obiekty na zdjęciach satelitarnych, które z reguły są kluczowe dla poszkodowanych – np. budynek. Wyzwanie xView2 przenosi tę koncepcję o krok do praktycznego zastosowania. Oprócz automatycznego lokalizowania budynku na zdjęciu satelitarnym nowe algorytmy muszą także być w stanie ocenić, jakie i czy w ogóle szkody poniósł budynek.
W przypadku wyzwania xView2 uczestnicy wykorzystają publicznie dostępny zestaw danych zdjęć satelitarnych, który obejmuje zdjęcia przed i po kilku rodzajach katastrof. Zbiór danych obejmuje 700000 adnotacji budowlanych na 5000 km kwadratowych w 15 krajach. Takie zaplecze ma pozwolić chętnym do wzięcia konkursu na wyszkolenie swojego autorskiego systemu maszynowego uczenia.
Wszyscy chętni na wzięcie udziału w xView2 muszą podesłać zgłoszenia, dzięki czemu zawalczą o łączną pulę nagród rzędu 150000$.
Czytaj też: Naprawa nerwów rdzeniowych sztuczną inteligencją Intela
Źródło: C4ISRNet
