AI ứng phó với thảm họa?

Chúng ta thường nghe về những lời hứa hẹn to tát (và viển vông) về tiềm năng của AI trong việc giải quyết các vấn đề nhức nhối của thế giới, và tác giả bài viết này đã từng hoài nghi khi lần đầu tiên biết rằng AI có thể hỗ trợ ứng phó với thảm họa, chẳng hạn như trận động đất đã tàn phá Thổ Nhĩ Kỳ và Syria.

Tuy nhiên, một nỗ lực của Bộ Quốc phòng Mỹ mang tên xView2 dường như thực sự có hiệu quả. Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn đầu triển khai, dự án thị giác máy tính này đã hỗ trợ các hoạt động hậu cần sau thảm họa và thực hiện các nhiệm vụ cứu hộ tại hiện trường ở Thổ Nhĩ Kỳ.

Được tài trợ và phát triển bởi Đơn vị Đổi mới Quốc phòng của Lầu Năm Góc và Viện Kỹ thuật Phần mềm của Đại học Carnegie Mellon (Mỹ) vào năm 2019, xView2 - dự án mã nguồn mở - đã hợp tác với nhiều đối tác nghiên cứu, bao gồm Microsoft và Đại học California, Berkeley. Nó sử dụng các thuật toán học máy kết hợp với hình ảnh vệ tinh từ các nhà cung cấp khác để xác định các thiệt hại về tòa nhà và cơ sở hạ tầng trong khu vực thảm họa, cũng như phân loại mức độ nghiêm trọng của những thiệt hại này nhanh hơn nhiều so với các phương pháp hiện tại.

Theo Ritwik Gupta, nhà khoa học về AI tại Đơn vị Đổi mới Quốc phòng và là nhà nghiên cứu tại Berkeley, điều này có nghĩa là chương trình máy tính ấy có thể trực tiếp hỗ trợ những người ứng phó đầu tiên và các chuyên gia cứu hộ tại hiện trường nhanh chóng đánh giá tình hình, qua đó hỗ trợ tìm kiếm những người sống sót và giúp điều phối các nỗ lực tái thiết theo thời gian.

Trong quá trình này, Gupta thường làm việc với các tổ chức quốc tế lớn như Lực lượng Vệ binh Quốc gia Mỹ, Liên Hợp Quốc và Ngân hàng Thế giới. Trong năm năm qua, xView2 đã được Lực lượng Vệ binh Quốc gia California và Tổ chức Tình báo Địa không gian Úc triển khai để ứng phó với các vụ cháy rừng và gần đây hơn là trong các nỗ lực phục hồi sau lũ lụt ở Nepal - nơi xView2 giúp xác định thiệt hại do sạt lở đất.

Gupta cho biết, tại Thổ Nhĩ Kỳ, xView2 đã được sử dụng bởi ít nhất hai nhóm nhân viên tìm kiếm và cứu nạn khác nhau thuộc Nhóm Cố vấn Tìm kiếm và Cứu nạn Quốc tế của Liên Hợp Quốc tại Adiyaman, Thổ Nhĩ Kỳ, nơi đã bị trận động đất tàn phá, và người dân thì đã phải thất vọng vì sự chậm trễ trong công tác tìm kiếm và cứu nạn. xView2 cũng đã được sử dụng ở những nơi khác trong vùng thảm họa và đã hỗ trợ thành công cho các công nhân tại hiện trường “phát hiện những khu vực bị thiệt hại mà trước đó họ chưa biết,” ông nói và cho biết thêm, Văn phòng Quản lý Khẩn cấp và Thảm họa của Thổ Nhĩ Kỳ, Ngân hàng Thế giới, Liên đoàn Chữ thập đỏ Quốc tế và Chương trình Lương thực Thế giới của Liên hợp quốc đều đã sử dụng nền tảng này để ứng phó với trận động đất.

“Nếu chúng ta có thể sử dụng công nghệ để cứu được mạng người, thì đó là một cách sử dụng tốt”, Gupta nói.

Các thuật toán sử dụng một kỹ thuật tương tự như nhận dạng đối tượng, được gọi là “phân đoạn ngữ nghĩa”, theo đó sẽ đánh giá từng pixel riêng lẻ của hình ảnh và mối quan hệ của nó với các pixel liền kề để đưa ra kết luận.

Bức ảnh dưới đây mô tả hình ảnh được thể hiện trên xView2: bên trái là hình ảnh về thiệt hại từ ảnh vệ tinh, và bên phải là hình ảnh đánh giá từ mô hình - màu đỏ càng đậm, mức độ thiệt hại càng nghiêm trọng. Theo Atishay Abbhi - chuyên gia quản lý rủi ro thiên tai tại Ngân hàng Thế giới, nếu không sử dụng xView2, muốn đưa ra được đánh giá với mức độ chi tiết tương tự như thế này thì thường sẽ phải mất hàng tuần, còn bây giờ chỉ mất vài giờ hoặc vài phút.

Đây là một bước tiến so với các hệ thống đánh giá thảm họa truyền thống trước đây - khi mà những người ứng cứu khẩn cấp và cứu hộ dựa vào các báo cáo và cuộc gọi của nhân chứng để xác định nơi cần trợ giúp. Trong một số sự kiện gần đây, các máy bay không người lái có gắn camera và cảm biến cũng được sử dụng để bay qua các khu vực thảm họa nhằm cung cấp dữ liệu, tuy nhiên quá trình này vẫn có thể mất nhiều ngày, nếu không muốn nói là lâu hơn. Việc đưa ra biện pháp ứng phó thông thường còn chậm hơn nữa do thực tế là mỗi tổ chức ứng phó thường có danh mục dữ liệu riêng, khiến cho việc tạo ra một bức tranh chung về những khu vực cần trợ giúp trở nên khó khăn hơn. Trong khi đó, xView2 có thể tạo bản đồ chung cho khu vực bị ảnh hưởng chỉ trong vài phút, giúp các tổ chức dễ dàng điều phối và ưu tiên phản hồi, từ đó tiết kiệm thời gian và cứu được nhiều sinh mạng hơn.

Tất nhiên, công nghệ này không phải là “thần dược” giải quyết được tất cả mọi vấn đề trong việc ứng phó với thảm họa. Gupta hiện đang chú ý đến một số thách thức lớn đối với xView2.

Theo đó, vấn đề đầu tiên và quan trọng nhất đó chính là mức độ phụ thuộc của mô hình vào hình ảnh vệ tinh - vốn chỉ mang lại những bức ảnh rõ nét vào ban ngày, khi không có mây che phủ và khi vệ tinh ở trên cao. Đó là lý do mà ba ngày sau trận động đất đầu tiên ở Thổ Nhĩ Kỳ, những hình ảnh đầu tiên có thể sử dụng được mới xuất hiện. Và có rất ít hình ảnh vệ tinh được chụp ở các khu vực xa xôi và kém phát triển về kinh tế, chẳng hạn như ngay bên kia biên giới ở Syria. Để giải quyết vấn đề này, Gupta đang nghiên cứu các kỹ thuật hình ảnh mới như radar khẩu độ tổng hợp, theo đó tạo ra hình ảnh bằng cách sử dụng các xung vi sóng thay vì sóng ánh sáng.

Vấn đề thứ hai, mặc dù mô hình xView2 có độ chính xác lên tới 85 hoặc 90% trong việc đánh giá chính xác mức độ thiệt hại và mức độ nghiêm trọng sau thảm họa, nhưng nó cũng không thể thực sự phát hiện ra thiệt hại ở các mặt của tòa nhà do hình ảnh vệ tinh được chụp từ trên không.

Và cuối cùng, Gupta cho rằng rất khó để khiến cho các tổ chức thực tế sử dụng và tin tưởng vào một giải pháp AI. “Những người có nhiệm vụ ứng phó ban đầu sẽ rất truyền thống”, ông nói. “Khi bạn nói với họ về mô hình AI lạ mắt này - một mô hình thậm chí không có trên mặt đất mà lại xem xét các điểm ảnh từ khoảng cách 120 dặm, họ sẽ không tin đâu” .

xView2 có thể hỗ trợ nhiều giai đoạn ứng phó với thảm họa, từ việc ngay lập tức lập bản đồ các khu vực bị thiệt hại cho đến việc đánh giá nơi nào có thể có các địa điểm trú ẩn tạm thời an toàn để xác định phạm vi tái thiết dài hạn. Abbhi hy vọng rằng xView2 “sẽ thực sự đóng vai trò quan trọng trong kho công cụ đánh giá thiệt hại của chúng ta”.

Do dự án này có mã nguồn mở và là chương trình miễn phí nên bất kỳ ai cũng có thể sử dụng. Và Gupta dự định sẽ không thay đổi điều này. “Tôi ghét việc các công ty đến và nói ‘chúng tôi có thể thương mại hóa cái này’”, ông cho biết. “Chương trình này phải là một dịch vụ công được vận hành vì lợi ích của cộng đồng”. Do đó, Gupta hiện đang làm trên một ứng dụng web để bất kỳ người dùng nào cũng có thể dùng để chạy đánh giá. Hiện tại, các tổ chức đã liên hệ với các nhà nghiên cứu xView2 để tiến hành các phân tích.

Theo Gupta, thay vì loại bỏ hoặc thổi phồng quá mức vai trò của các công nghệ mới nổi trong các vấn đề lớn của xã hội, các nhà nghiên cứu nên tập trung vào việc sử dụng AI như thế nào để đem lại những giá trị nhân đạo lớn nhất. “Làm cách nào để chúng ta chuyển trọng tâm ứng dụng của AI sang những vấn đề vô cùng khó khăn như thế này?”, ông đặt câu hỏi. “[Việc này], theo ý kiến ​​của tôi, còn khó hơn nhiều so với việc AI tạo ra văn bản hoặc hình ảnh mới.”

Nguồn: technologyreview.com