ИИ предсказал последствия наводнений
При разработке инструмента специалисты использовали генеративную состязательную сеть (GAN) и метод машинного обучения с генерацией реалистичных изображений. Первую нейросеть авторы исследования обучали на спутниковых изображениях до и после стихийного бедствия — например, урагана Харви, который обрушился на Техас в 2017 году.
В ходе эксперимента нейросеть представила последствия наводнения в виде спутниковых фотографий «из будущего». Ученые выделили высокую достоверность, сравнив снимки с настоящими фото, но заметили, что иногда ИИ делал ошибки. Например, модель могла представить затопленную водой локацию, расположенную на большой высоте. Для снижения количества ошибок ученые применили физическую модель.
В том числе для исправления ошибок инженеры запустили вторую нейросеть, которая обучалась на реальных спутниковых изображениях. В результате им удалось добиться, чтобы каждая отдельная система улучшала свои результаты, ориентируясь на «правки» другой нейросети.
«Однажды мы используем этот инструмент перед бедствием, что обеспечит дополнительный уровень визуализации для общественности», — отметил специалист MIT Бьерн Лютьенс. По его словам, это необходимо для того, чтобы убедить скептиков начать организованную эвакуацию.
Ранее ученые предсказали, что ИИ может привести к уменьшению мозга человека в будущем. Они отметили влияние новых технологий на построение близости, конкуренцию за партнера и взаимодействие в системе правосудия.
