AI로 베트남 전쟁에서의 폭탄을 찾는다

연구원들은 인공지능(AI)을 사용하여 위성 이미지에서 캄보디아의

베트남 전쟁 시대 폭탄 분화구를 탐지했다.

가까운 미래에 폭발하지 않는 폭탄을 찾는 데 도움이되기를 바랍니다.

 

연구원 들은 인공 지능 ( AI )을 사용하여 위성 이미지에서 캄보디아의 베트남 전쟁 시대 폭탄 분화구를 탐지했습니다. 가까운 미래에 폭발하지 않는 폭탄을 찾는 데 도움이되기를 바랍니다.

새로운 방법은 표준 방법에 비해 실제 폭탄 분화구 탐지를 160 % 이상 증가시켰다고 그들은 말했다.

분류되지 않은 미군 기록과 결합된 이 모델은 연구 지역에서 폭탄의 44-50 %가 폭발하지 않은 채 남아있을 수 있음을 시사합니다.

미국 오하이오 주립 대학의 연구원 인 에린 린 (Erin Lin)은 “현재로서는 분해되지 않은 폭탄과 지뢰를 찾아 제거하는 시도가 캄보디아에서 필요한 만큼 효과적이지 않았다”라고 말했다.

PLOS One 저널에 발표된 연구 결과에 따르면, 연구원들은 캄보디아의 캄퐁 트라 백 (Kampong Trabaek) 마을 근처의 100 제곱 킬로미터 지역의 상업용 위성 이미지로 시작했습니다.

이 지역은 1970 년 5 월부터 1973 년 8 월까지 미 공군의 카펫 폭격 대상이었다

. 연구원들은 폭탄 분화구의 증거를 위해 위성 이미지를 분석하기 위해 기계 학습이라는 인공 지능을 사용했다.

이 연구에는 2 단계 프로세스가 포함되었습니다. 첫 단계에서 연구원들은 달과 행성의 유성 분화구를 탐지하기 위해 개발된 알고리즘을 사용했습니다. 그것은 많은 잠재적 분화구를 찾는 데 도움이 되었지만 충분하지 않았습니다.

폭탄은 유성이 만든 것과 비슷한 분화구를 만든다고 연구원들은 밝혔다.

이 과정의 두 번째 단계는 폭탄과 유성 분화구가 어떻게 다른지에 대한 복잡성에 기초합니다.

연구원들이 개발 한 컴퓨터 알고리즘은 모양, 색상, 질감 및 크기를 포함하여 폭탄 분화구의 새로운 기능을 고려합니다.

기계가 실제 폭탄 분화구를 감지하는 방법을 "학습"한 후 연구원 중 한 명이 컴퓨터의 작업을 점검했습니다.

이 연구에 따르면, 인간 코더는 177 개의 실제 폭탄 분화구를 발견했습니다.

연구원 모델의 첫 번째 단계에서는 실제 분화구의 89 % (157 개 중 159 개)를 식별했지만 폭탄으로 인한 분화구와 같은 특징 인 1,142 개의 오 탐지도 확인했습니다.

두 번째 단계는 실제 폭탄 분화구 중 5 개만 잃는 반면 오 탐지의 96 %를 제거했습니다. 따라서 정확도는 약 86 %로 177 개의 분화구 중 152 개를 식별했습니다.

이 제안된 방법은 실제 폭탄 탐지를 160 % 이상 증가시켰다고 연구원들은 밝혔다.

 

참조 : IANS March 25, 2020, 17:14 IST