Az USA alelnöke nekiment von der Leyennek: Az EU szabályozásai károsak és az innováció útjában állnak

J. D. Vance a kínaiakat sem kímélte a Párizsi csúcstalálkozón tartott beszédében.

Japánban a Tohoku Egyetemen kutatók egy csoportja olyan mesterséges intelligencia alapú rendszert fejlesztett, amely árvízi mentésnél segíti a kutatócsoportok munkáját, hogy gyorsabban tudják azonosítani az elárasztott épületeket és hatékonyabb legyen a mentési folyamat.
Az új technológia a hírmédia képeit használja fel és pontos elemzést ad az árvíz súlytotta területen található épületek helyzetéről. A kutatók felismerték, hogy a média által rögzített képek és információk felhasználhatóak a mesterséges intelligencia algoritmusaiban. A képelemzés során adatokat gyűjtenek, amelyek alapján lemodellezik az elárasztott terület környezeti és területi adottságait, ezzel is segítve a mentőcsapatok munkáját.
A kutatók a nemrégiben felfedezett technológiát egy Mabi-cho nevű város modellezésekor tesztelték, amelyet 2018-ban öntött el árvíz. A csapat először azonosította a hírmédia képeit és földrajzilag elhelyezte azokat a fotón megjelenő tereptárgyak és egyéb nyomok alapján. Ezt követően szintetikus apertúrájú radarképeket használtak fel az ismeretlen területek állapotfelméréséhez. A modell sikeresnek bizonyult, mivel 80 százalékos becslési pontossággal dolgozott.
A további fejlesztések célja, hogy a mesterséges intelligencia alapú modell még pontosabb és gyorsabb helyzetelemzést adjon a katasztrófát követően.
A cikk szerzője Krakkai Alexandra.