Наследие прошлых войн
Во всех армиях мира используют мины. Они крайне незаметны даже для опытного глаза, весьма недороги в изготовлении, могут сохранять убойную силу десятилетиями и способны наносить серьезный урон. Только вот чаще всего подрываются на минах обычные гражданские люди.
В войнах мины используют по меньшей мере уже полтысячелетия, поэтому искусство их маскировки достигло небывалой эффективности. Даже опытному человеку, вооруженному спецприборами, отыскать смертельный заряд очень сложно. Неудивительно, что саперы тратят на поиски и разминирование «сюрпризов» массу времени. Но количество гражданских потерь при этом постоянно растет.
Войска ООН проводят разминирование территории в Ливане
По информации, предоставленной неправительственной организацией Landmine Monitor, в 2022 году было зафиксировано 3015 ранений и 1661 смерть из-за подрыва на наземных минах, а также в связи с детонацией неразорвавшихся боеприпасов. Причем некоторые из них относились еще ко Второй мировой войне. 85% всех пострадавших и погибших — гражданские, больше половины из них — дети.
Современные технологии
Ученые стремятся помочь саперам в разминировании территорий. Придумана масса эффективных способов обнаружения мин. К примеру, используют радары, которые с помощью радиоволн обнаруживают неоднородности в грунте.
Мины ищут животные, собаки и крысы. На заминированных территориях с воздуха рассеивают генетически модифицированные растения, у которых меняется цвет листьев, если в почве обнаруживаются взрывчатые вещества.
В ходу также химические анализаторы. Специальные датчики реагируют на следовые количества взрывчатых веществ в воздухе или грунте.
Также могут использовать тепловизоры, причем днем. Особо чувствительные камеры улавливают различия температур поверхностей. Это позволяет выявить мины, когда они нагреваются от солнечного света.
Сейчас к этим методам добавился искусственный интеллект. Программисты из Красного Креста (международный комитет) во главе с Мартином Джебенсом разработали нейросеть DeskAId, которая, анализируя спутниковые снимки, определяет вероятное расположение минных полей. Недавно исследователи опубликовали отчет о своей работе на сайте arXiv.
Вычислительные технологии
DeskAId оттачивала свой интеллект на картах, где были обозначены заминированные территории во время предыдущих военных конфликтов. Главная задача — найти закономерности между размещением мин и расположением определенных объектов на местности. К ним относились лесопосадки, дороги, жилые и промышленные здания, школы, медучреждения и тому подобное.
Затем DeskAId применяла полученные во время обучения знания к новым картам. Далее нейросеть отмечала на спутниковых картах места, где, по ее мнению, могли находиться мины.
После кабинетного обучения программисты Красного Креста начали тестировать искусственный интеллект в реальных условиях. Для этого они поехали в Камбоджу. Это государство в Юго-Восточной Азии по праву считается самым заминированным на планете. В общей сложности, гражданские войны в этой стране шли с 1967 по 1993 год, то есть четверть века, поэтому камбоджийская земля обильно «засеяна» разнообразным смертельно опасным железом.
Неожиданно хорошо
Испытания в боевой обстановке превзошли все ожидания разработчиков. DeskAId продемонстрировала отличную эффективность: нейросеть определяла заминированные поля с точностью до 92%. Сейчас сотрудники IT-отдела Красного Креста ведут переговоры с руководством сразу нескольких стран, где осталось минное «наследие» многолетних войн.
Пример работы нейросети в Афганистане. Красным отмечены места, где вероятность нахождения мин максимальна
По словам Мартина Джебенса, разминирование начинается в кабинете, когда сотрудники Красного Креста собирают информацию о заминированных полях. Прежде всего, это личные беседы с непосредственными участниками событий тех лет, а также с местными жителями, которые стали невольными очевидцами военных действий.
Такие данные редко бывают абсолютно точными. Все-таки со времени, когда шел конфликт, как правило, прошло уже много лет. Память может дать сбой, да и часто бывает, что рельеф местности изменился.
И вот тогда в дело вступает DeskAId. Говорить, что нейросеть вышла на пик своей максимальной эффективности, пока преждевременно. Искусственному интеллекту еще предстоит «набрать скилов», поработать во многих странах и обезвредить десятки минных полей. Мы надеемся, что у DeskAId все получится.
