Un nuovo algoritmo di apprendimento approfondito è in grado di identificare la devastazione degli incendi partendo dallo studio delle fotografie aeree.
di Jackie Snow
Come funziona: Partendo dalle immagini satellitari prese prima e dopo gli incendi boschivi che hanno devastato la California nel 2017, un gruppo di ricercatori ha creato un dataset delle costruzioni che sono andate distrutte o sono state risparmiate.
Il risultato: Dopo aver adattato una rete neurale ImageNet preimpostata, il team è riuscito a fare in modo che questa riconoscesse gli edifici danneggiati con una precisione dell’85 percento.
Perché conta: A seguito di un disastro, la capacità di identificare le aree più duramente colpite permetterebbe di salvare vite umane coordinando i soccorsi. I ricercatori hanno pubblicato il loro dataset per agevolare altre ricerche facenti uso di immagini satellitari e volte, ad esempio, a operazioni di conservazione o sviluppo.
