Reading Time: < 1 minute

استخدم ثلاثة من الباحثين في جامعة يوهانس كيبلر النمساوية الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات البحث بواسطة كاميرات التصوير الحراري عن الأشخاص المفقودين في الغابة. إذ وصفوا في دراستهم التي نُشرت في دورية «نيتشر ماشين إنتيليجنس» كيف استخدموا شبكة التعلم العميق في حل مشكلة الأشخاص المفقودين في الغابة وكيف نجحت.

يستخدم خبراء البحث والإنقاذ عادةً طائرات الهليكوبتر للتحليق فوق المنطقة التي يُرجح أن يتواجد المفقودين فيها. بالإضافة إلى إجراء مسح أرضي، إذ يستخدم الباحثون مناظير وكاميرات تصوير حراري من المأمول أن تسلط الضوء على الاختلافات في درجة حرارة أجسام الأشخاص على الأرض مقابل ما يحيط بهم، مما يسهل اكتشافهم. ولكن لسوء الحظ، وفي بعض الحالات، لا يعمل التصوير الحراري على النحو المنشود بسبب الغطاء النباتي الذي يغطي التربة التحتية أو تسخين الشمس للأشجار إلى درجة حرارة مماثلة لدرجة حرارة جسم الشخص المفقود. لذلك، سعى الباحثون في هذا البحث للتغلب على هذه المشاكل باستخدام تطبيق التعلم العميق لتحسين الصور التي يتم إنشاؤها.

تضمّن الحل الذي طوره الفريق استخدام تطبيق للذكاء الاصطناعي يعالج صوراً متعددة لمنطقة معينة بطريقة تشابه استخدام معالجة بيانات تلسكوبات راديوية متعددة، والذي يسمح لعدة تلسكوبات بالعمل كتلسكوب واحد كبير. وبالمثل، سمح تطبيق الذكاء الاصطناعي الذي استخدموه على صور حرارية متعددة مأخوذة من طائرة هليكوبتر -أو طائرة بدون طيار- لإنشاء صورة واحدة بدت كما لو تم التقاطها بواسطة كاميرا ذات عدسة أكبر بكثير. وبعد المعالجة، كان للصور الناتجة نطاق عمقٍ أكبر بكثير، إذ بدت قمم الأشجار مغشّاة في حين أصبح الناس على الأرض أكثر قابلية للتمييز.

في سبيل تدريب نظام الذكاء الاصطناعي، كان على الباحثين إنشاء قاعدة بيانات خاصة بهم للصور، استخدموا فيها طائرات بدون طيار لالتقاط صور للمتطوعين على الأرض في مجموعة متنوعة من المواقف. وأظهر اختبار النظام أنه دقيق بنسبة 87-95% مقارنةً بدقة تبلغ 25% فقط لنظام الصور الحرارية التقليدية.