balkanxvijesti.com
Related Articles
Pretraživanje udaljenih područja u potrazi za nestalim šetačima i penjačima može spasiocima potrajati tjednima, a ponekad i mjesecima. Umjetna inteligencija u nekim slučajevima može obaviti posao za nekoliko sati – i potencijalno spasiti živote.
U utrci s pogoršanjem vremena, gorski spasilački timovi u talijanskoj regiji Pijemont suočili su se sa zagonetkom. Iskusni talijanski penjač i ortopedski kirurg Nicola Ivaldo nestao je. 66-godišnjak se nije pojavio na poslu u ponedjeljak i oglasila se uzbuna.
Ivaldo je krenuo sam jedne nedjelje u rujnu 2024. Nažalost, nije podijelio detalje o tome kamo ide s prijateljima ili obitelji. Jedini trag o njegovom boravištu bio je automobil koji su spasioci pronašli parkiran u selu Castello di Pontechianale, u dolini Valle Varaita. Spasioci su nagađali da je odatle Ivaldo vjerojatno otišao popeti se na jedan od dva najistaknutija vrha Kotskih Alpa – nazubljeni Monviso visok 3841 m ili njegov susjedni Visolotto, na 3348 m. To se podudaralo s posljednjim signalom s njegovog mobitela, otprilike trasiranim u ovom području.
No, to je ostavilo timovima za potragu i spašavanje ogromno područje za pretraživanje – prostrane, stjenovite strane svake planine imaju niz ruta koje vode do vrhova s različitih strana. Cijelo područje ispresijecano je stotinama kilometara staza, objašnjava Simone Bobbio, glasnogovornik Planinske i speleološke spasilačke službe Pijemonta.
Na dan kada je Ivaldo nestao, izvrsno vrijeme privuklo je mnoštvo ljudi na najpopularnije rute. Nitko nije prijavio da ga je vidio na dobro prohodanim stazama. To je značilo da je Ivaldo, dobro obučeni planinar, vjerojatno otišao u jedan od udaljenijih dijelova planina.
Više od pedeset spasilaca pretraživalo je područje pješice gotovo tjedan dana, dok je helikopter izvodio više letova u nadi da će ga uočiti iz zraka. Do početka ranog snijega krajem rujna, svaka nada da će ga pronaći živog je izblijedjela i potraga je odustala.
Međutim, u srpnju 2025. potraga za Ivaldovim tijelom nastavljena je nakon što se snijeg uglavnom otopio sa strmih planinskih jaruga ili kuloara.
Ali ovaj put spasilačka služba Piemonta dovela je dodatnu pomoć – umjetnu inteligenciju. Koristili su softver umjetne inteligencije sposoban analizirati tisuće fotografija snimljenih dronovima koji su mogli letjeti blizu stijena i uz brojne jaruge koje prošaraju planinske padine. Dvama dronima trebalo je samo pet sati da snime slike, a analizirane su istog dana kako bi se identificirala mjesta na koja bi spasilački timovi mogli usmjeriti svoju potragu. Nažalost, loši vremenski uvjeti odgodili su operaciju kako bi se zatim dronovima posjetila ta mjesta kako bi ih bolje pogledali.
Međutim, tri dana nakon što je potraga nastavljena, tijelo nestalog liječnika pronađeno je na jednom od mjesta koje je identificirala umjetna inteligencija, u jaruzi na sjevernom zidu Monvisa na nadmorskoj visini od oko 3150 m. Njegovo tijelo je izvučeno helikopterom.
„Ključna je bila crvena kaciga koju je softver identificirao kao zanimljivu točku“, kaže Bobbio.
Iako je tragično prekasno za Ivalda, ovaj terenski test potrage i spašavanja uz pomoć umjetne inteligencije pokazao je koliko bi ta tehnologija mogla biti korisna u budućnosti kada ljudi nestanu. Nije bilo moguće primijeniti tehnologiju u početnoj potrazi, ali spasilački timovi se nadaju da bi se mogla koristiti u kombinaciji s tradicionalnim operacijama spašavanja prilikom potrage za ljudima koji bi još mogli biti živi.
Korištenje dronova tijekom potrage za Ivaldovim tijelom bio je ključan element u njegovom pronalasku. Njihova veličina i upravljivost značile su da mogu brzo pokriti težak teren, približiti se stijenama i pružiti poglede koji nisu mogući iz helikoptera.
Piloti dronova su nekoliko puta tijekom zime i proljeća posjetili to područje kako bi vježbali letenje u planinskom okruženju.
„Prikupili smo sve dostupne informacije o terenu iz prethodne misije i proučavali penjačke staze koje su mogle privući Ivalda“, kaže Saverio Isola, pilot drona i šef gorske spasilačke stanice u Torinu. To im je omogućilo da identificiraju prioritetna područja za pretragu.
Helikopter je spustio dva pilota dronova visoko na planinske obronke i bliže stjenovitim liticama i kuloarima. Dronovima su pokrili 183 hektara planinske padine, snimivši više od 2600 fotografija visoke rezolucije.
„Do prije dvije godine, sami bismo analizirali ove fotografije, svaku pojedinu od njih“, kaže Isola. Ali 2023. godine talijanski gorski spasioci počeli su eksperimentirati s nekoliko postojećih programa umjetne inteligencije koji su obučeni za prepoznavanje značajnih diskontinuiteta u boji ili teksturi u krajoliku. To znači da se analiza slika može obaviti u nekoliko sati.
Umjetna inteligencija je piksel po piksel pregledavala slike koje su snimili piloti dronova, tražeći sve što bi moglo izgledati čudno na planini. Softver je u nekoliko sati identificirao desetke potencijalnih anomalija iz velikog broja fotografija.
Međutim, odabir je ipak trebalo suziti uz pomoć ljudske stručnosti.
„Softver je mogao reagirati na različite stvari, poput komada plastičnog smeća ili neobično obojene stijene“, kaže Isola. „Može čak i halucinirati neke stvari. Dakle, ipak smo morali dodatno suziti izbor uzimajući u obzir put kojim je Ivaldo, kao vrlo vješt penjač, mogao ići.“
Završili su s tri moguće lokacije, uključujući jednu koja je sadržavala crveni objekt.
Sljedećeg jutra, kada su dronovi otišli provjeriti mjesta, crveni objekt na jednoj od fotografija pokazao se kao Ivaldova kaciga. To je navelo spasioce da brzo otkriju tijelo nestalog liječnika, još uvijek djelomično prekrivenog snijegom i odjevenog u crno. Bez da je umjetna inteligencija označila crvenu točku na jednoj od fotografija dronom, možda nikada ne bi bio pronađen.
„Softver je uspio detektirati crvenu boju iako je kaciga bila u sjeni kada je slika snimljena“, kaže Bobbio.
Pronalaženje ljudskog oblika na raznolikom terenu na slikama ima neke dodatne izazove.
Ovo nije bio prvi put da je ovakva vrsta AI tehnologije uspješno korištena u misiji pretraživanja.
Godine 2021., softver koji je razvila spin-off tvrtka sa Sveučilišta u Wrocławu u Poljskoj bio je ključan u spašavanju nestalog 65-godišnjeg muškarca u Beskidu Niskom, na jugoistoku zemlje. Vrijeme je u ovom slučaju bilo ključno, budući da je muškarac imao Alzheimerovu bolest i dan prije nestanka pretrpio je moždani udar.
Softver pod nazivom SARUAV analizirao je 782 zračne snimke područja i otkrio nestalu osobu za nešto više od četiri sata, pružajući Bieszczadskoj gorskoj spasilačkoj službi njezine koordinate. Vjeruje se da je to prvi put da je ova vrsta automatiziranog sustava za detekciju ljudi izravno uključena u spašavanje.
Dvije godine kasnije, isti algoritam korišten je za lociranje tijela još jedne nestale osobe u austrijskom dijelu Alpa. Drugi softver koji traži neobično obojene piksele u prirodnim krajolicima – koji je razvila Udruga za potragu i gorsko spašavanje Lake Districta u Velikoj Britaniji – korišten je za lociranje tijela nestalog planinara u Glen Etiveu u Škotskom visočju 2023. godine.
No, ova tehnologija i dalje ima mnoga ograničenja kada su u pitanju misije spašavanja. Dronovi su gotovo beskorisni na određenim terenima, poput onih sa šumama i gustom vegetacijom ili u uvjetima slabe vidljivosti. A postojeći softver umjetne inteligencije sposoban za otkrivanje anomalija u zračnim snimkama još uvijek zahtijeva određeno fino podešavanje.
Stručnjaci iz Hrvatske gorske službe, na primjer – jedne od prvih u EU koja je počela koristiti dronove još 2013. – rekli su za BBC da programi umjetne inteligencije ove vrste daju…
Previše obmanjujućih rezultata na tipičnom hrvatskom planinskom terenu. Mješavina vegetacije i složenog krškog krajolika punog različitih kamenih oblika zbunjuje algoritme umjetne inteligencije.
Ključno je nastaviti obučavati sustave strojnog učenja koji pokreću ove algoritme kako bi se poboljšala njihova točnost na različitim vrstama terena i uvjetima, kaže Tomasz Niedzielski, stručnjak za geoinformatiku na Sveučilištu u Wrocławu i voditelj tima koji je razvio softver SARUAV.
Pronalaženje ljudskog oblika na raznolikom terenu na slikama, objašnjava, ima neke dodatne izazove.
„Najprikladnije područje za korištenje algoritama poput SARUAV-a je širok, otvoren teren u divljini, gdje nema prevelike prisutnosti ljudi i manja je vjerojatnost da algoritam proizvede više lažno pozitivnih rezultata“, kaže Niedzielski.
Daniele Giordan, voditelj Grupe za praćenje geoopasnosti u Talijanskom istraživačkom institutu za geohidrološku zaštitu (IRPI), čiji rad uključuje korištenje bespilotnih letjelica za inženjersko-geološke primjene, također upozorava na etičke izazove u korištenju algoritama koji traže nestale ljude.
„Nakon što snimite zračne snimke, imate odgovornost za to kako ih koristiti“, kaže. „Identificiranje ljudskih oblika na slikama moglo bi biti pravni problem.“
Kao gorski spasilac, Giordan surađuje s geomatičkim timom Sveučilišta Politecnico di Torino kako bi razvio poboljšani algoritam koji bi spasiocima pružio točnije informacije. To uključuje precizniju georeferenciranu lokaciju svakog sumnjivog znaka koji umjetna inteligencija identificira na slikama, što bi njihovu provjeru učinilo učinkovitijom.
„Naša je ideja razviti cjelovitiji softver, sposoban analizirati sve skupove podataka iz aktivnosti pretraživanja i upravljati timovima na terenu i dronovima unutar istog sustava“, kaže Giordan. „Budući izazov bit će uključivanje ovih složenih analiza izravno u dronove i tijekom leta traganja i spašavanja.“ To bi s vremenom moglo omogućiti analizu slika krajolika u stvarnom vremenu dok je potraga u tijeku.
Postoje i drugi istraživački timovi koji rade sa spasilačkim organizacijama kako bi koristili umjetnu inteligenciju na različite načine za poboljšanje operacija potrage.
Istraživači sa Sveučilišta u Glasgowu u Velikoj Britaniji, na primjer, nedavno su predstavili sustav strojnog učenja koji stvara virtualne „agente“ kako bi simulirali ponašanje izgubljene osobe. Koristili su podatke temeljene na opisima kako se ljudi ponašaju u stvarnom svijetu nakon što se izgube na otvorenom. Cilj je izraditi kartu lokacija na koje tragači mogu usmjeriti svoje napore. Za razliku od korištenja slika s dronova, ovakav prediktivni pristup može se koristiti na teškim terenima poput šuma.
Suočeni s hitnošću pronalaska nekoga prije nego što podlegne ozljedama ili vremenskim uvjetima, ali i boreći se s ograničenim resursima, istraživači vjeruju da bi takvi algoritmi mogli postati važan alat za službe potrage i spašavanja.
U konačnici, to bi moglo spasiti živote.
