Как ИИ разгадал тайну пропавшего альпиниста
Поиск пропавших без вести туристов и альпинистов в отдаленных районах может занять у спасателей недели, а иногда и месяцы. В некоторых случаях искусственный интеллект может выполнить эту работу за считанные часы – и потенциально спасти жизни. Но многие считают, что за всем этим стоят военные и спецслужбы...
Спасательные команды в итальянском регионе Пьемонт, борясь с ухудшающейся погодой, столкнулись с загадкой. Опытный итальянский альпинист и хирург-ортопед Никола Ивальдо пропал без вести. 66-летний мужчина не явился на работу в понедельник, и была поднята тревога.
Начало пути
Ивальдо отправился в это одиночное путешествие в одно из воскресений сентября 2024 года. К сожалению, он допустил распространенную ошибку - он не сообщил друзьям и семье, куда направляется. Единственной зацепкой, указывающей на его местонахождение, был автомобиль, обнаруженный спасателями, припаркованным в деревне Кастелло-ди-Понтечианале в долине Валле-Варайта. Оттуда, как предположили спасатели, Ивальдо, вероятно, отправился покорять одну из двух самых выдающихся вершин Коттийских Альп – зубчатую гору Монвизо высотой 3841 м или соседний пик - Визолотто высотой 3348 м. Это совпало с последним сигналом его мобильного телефона, отслеженным примерно в этом районе.
Но это дало поисково-спасательным командам огромную территорию для обследования – обширные скалистые склоны каждой горы имеют множество маршрутов, ведущих к вершинам с разных сторон. Вся территория испещрена сотнями километров троп, объясняет Симоне Боббио, представитель Горноспасательной и спелеологической службы Пьемонта.
В день исчезновения Ивальдо, прекрасная погода привлекла множество людей на самые популярные маршруты. Никто не сообщал, что видел его на оживленных тропах. Это означало, что Ивальдо, опытный альпинист, вероятно, отправился в один из более отдаленных районов гор.
Более пятидесяти спасателей почти неделю обыскивали местность пешком, а вертолет совершил несколько вылетов в надежде обнаружить его с воздуха. К тому времени, когда в конце сентября выпал ранний снег, всякая надежда найти его живым исчезла, и поиски были прекращены.
Однако в июле 2025 года поиски тела Ивальдо возобновились после того, как снег в основном растаял в крутых горных ущельях, или кулуарах.
Но на этот раз спасательная служба Пьемонта привлекла дополнительную помощь – искусственный интеллект. Они использовали программное обеспечение на основе ИИ, способное анализировать тысячи фотографий, сделанных дронами, которые могли летать близко к скальным стенам и по многочисленным оврагам, изрезанным горными склонами. Двум дронам потребовалось всего пять часов, чтобы сделать снимки, и в тот же день они были проанализированы для определения мест, где спасательные команды могли бы сосредоточить свои поиски. К сожалению, плохие погодные условия задержали операцию по посещению этих мест для более детального изучения.
Находка…
Однако через три дня после возобновления поисков тело пропавшего врача было найдено в одном из мест, указанных системой ИИ, в овраге на северной стене Монвизо на высоте около 3150 м. Его тело было извлечено вертолетом.
Останки Николы Ивальдо были в конечном итоге обнаружены частично скрытыми снегом в этом ущельи, после того, как искусственный интеллект заметил его красный шлем (фото CNSAS)
«Ключевым моментом стал красный шлем, который программное обеспечение определило как объект, представляющий интерес», — говорит Боббио.
Хотя для Ивальдо это, к сожалению, произошло слишком поздно, полевые испытания поисково-спасательных операций с использованием искусственного интеллекта продемонстрировали, насколько полезной может оказаться эта технология в будущем, когда люди пропадают без вести. Изначально использовать эту технологию в ходе поисков не представлялось возможным, но спасательные команды надеются, что её можно будет применять в сочетании с традиционными спасательными операциями при поиске людей, которые, возможно, ещё живы.
Использование дронов во время поисков тела Ивальдо сыграло решающую роль в его обнаружении. Их размеры и маневренность позволили им быстро преодолевать труднопроходимую местность, приближаться к скальным стенам и обеспечивать обзор, недоступный с вертолета.
Операторы дронов несколько раз посещали этот район зимой и весной, чтобы попрактиковаться в полетах в горной местности.
«Мы собрали всю доступную информацию о местности, полученную в ходе предыдущей экспедиции, и изучили альпинистские тропы, которые могли привлечь внимание Ивальдо», — говорит Саверио Изола, оператор дрона и начальник горноспасательной станции в Турине. Это позволило им определить приоритетные районы для поисков.
Вертолёт высадил двух таких операторов высоко на склонах горы, ближе к скалистым стенам и кулуарам. Они обследовали с помощью дронов 183 гектара (452 акра) склона горы, сделав более 2600 цифровых фотографий высокого разрешения.
«Еще два года назад мы сами анализировали эти фотографии, каждую из них», — говорит Изола. Но в 2023 году итальянские горные спасатели начали экспериментировать с несколькими существующими программами искусственного интеллекта, обученными выявлять значительные разрывы в цвете или текстуре ландшафта. Это означает, что анализ изображений можно провести за считанные часы.
Искусственный интеллект попиксельно проанализировал снимки, сделанные камерами дронов, в поисках любых подозрительных деталей на склоне горы. За несколько часов программа выявила десятки потенциальных аномалий на большом количестве фотографий.
Однако отбор все еще нуждался в сужении круга с помощью экспертной оценки.
«Программное обеспечение может реагировать на разные вещи, например, на кусок пластикового мусора или камень необычного цвета, — говорит Изола. — Оно даже может видеть галлюцинации. Поэтому нам пришлось еще больше сузить круг возможных вариантов, принимая во внимание маршрут, которым мог воспользоваться Ивальдо, будучи очень опытным альпинистом».
В итоге они определили три возможных места, включая одно, в котором находился красный объект.
На следующее утро, когда дроны отправились проверять места обнаружения, красный объект на одной из фотографий оказался шлемом Ивальдо. Это позволило спасателям быстро обнаружить тело пропавшего врача, всё ещё частично покрытое снегом и одетое в чёрное. Без того, чтобы искусственный интеллект не отметил красную точку на одной из фотографий, сделанных дроном, его, возможно, никогда бы и не нашли.
«Программное обеспечение смогло обнаружить красный цвет, даже несмотря на то, что шлем находился в тени во время съемки», — говорит Боббио.
Поиск силуэта человека на фоне разнообразного ландшафта на изображениях сопряжен с дополнительными трудностями.
Это был не первый случай успешного применения подобных технологий искусственного интеллекта в поисковой операции.
Стремительное развитие ИИ
В 2021 году программное обеспечение, разработанное дочерней компанией Вроцлавского университета в Польше, сыграло решающую роль в спасении 65-летнего мужчины, пропавшего без вести в Бескид-Ниски, на юго-востоке страны. Время имело решающее значение в этом случае, поскольку мужчина страдал болезнью Альцгеймера и перенес инсульт за день до исчезновения.
Программное обеспечение SARUAV проанализировало 782 аэрофотоснимка местности и обнаружило пропавшего человека чуть более чем за четыре часа, предоставив горноспасательной службе Бещад его координаты. Считается, что это был первый случай, когда подобная автоматизированная система обнаружения людей была непосредственно задействована в спасательной операции.
Два года спустя тот же алгоритм был использован для обнаружения тела еще одного пропавшего человека в австрийской части Альп. Другое программное обеспечение, которое ищет пиксели необычного цвета в природных ландшафтах, разработанное Ассоциацией поисково-спасательных работ в горах Озерного края в Великобритании, было использовано для обнаружения тела пропавшего туриста в Глен-Этив в Шотландском высокогорье в 2023 году.
Однако эта технология по-прежнему имеет множество ограничений, когда речь идет о спасательных операциях. Дроны практически бесполезны на определенных типах местности, например, в лесах и густой растительности, или в условиях плохой видимости. А существующее программное обеспечение с искусственным интеллектом, способное обнаруживать аномалии на аэрофотоснимках, все еще нуждается в доработке.
Например, эксперты из хорватской горной службы – одной из первых в ЕС, начавших использовать дроны еще в 2013 году – сообщили, что программы искусственного интеллекта такого типа дают слишком много вводящих в заблуждение результатов на типичной хорватской горной местности. Сочетание растительности и сложный карстовый ландшафт с разнообразными скалистыми формами сбивает с толку алгоритмы ИИ.
Ключевым моментом является постоянное обучение систем машинного обучения, лежащих в основе этих алгоритмов, для повышения их точности в различных типах местности и условиях, говорит Томаш Недзельский, эксперт по геоинформатике из Вроцлавского университета и руководитель группы, разработавшей программное обеспечение SARUAV.
Как он объясняет, поиск силуэта человека на фоне разнообразного ландшафта на изображениях сопряжен с дополнительными трудностями.
«Наиболее подходящая область для использования алгоритмов, подобных SARUAV, — это обширные открытые пространства в дикой местности, где нет чрезмерного скопления людей и меньше вероятность того, что алгоритм выдаст больше ложных срабатываний», — говорит Недзельски.
Даниэле Джордан, руководитель группы мониторинга геоопасных явлений в Итальянском научно-исследовательском институте геогидрологической защиты (IRPI), чья работа связана с использованием беспилотных летательных аппаратов в инженерно-геологических исследованиях, также предупреждает об этических проблемах, связанных с использованием алгоритмов для поиска пропавших без вести людей.
«После получения аэрофотоснимков на вас ложится ответственность за то, как вы их используете», — говорит он. «Идентификация человеческих силуэтов на изображениях может стать юридической проблемой».
Будучи сам горным спасателем, Джордан сотрудничает с группой геоматики Туринского политехнического университета над разработкой усовершенствованного алгоритма, который предоставлял бы спасателям более точную информацию. Это включает в себя более точное геопривязанное местоположение каждого подозрительного знака, который ИИ обнаруживает на изображениях, что сделает их проверку более эффективной.
«Наша идея заключается в разработке более совершенного программного обеспечения, способного анализировать все наборы данных, полученные в ходе поисковых работ, и управлять группами на местах и дронами в рамках одной системы», — говорит Джордан. «В будущем задача будет заключаться в том, чтобы интегрировать эти сложные анализы непосредственно на борт дронов и во время поисково-спасательного полета». В конечном итоге это позволит анализировать изображения ландшафта в режиме реального времени, пока продолжаются поиски.
Существуют и другие исследовательские группы, сотрудничающие со спасательными организациями для использования ИИ различными способами с целью повышения эффективности поисковых операций.
Например, исследователи из Университета Глазго в Великобритании недавно представили систему машинного обучения, которая создает виртуальных «агентов» для имитации поведения заблудившегося человека . Они использовали данные, основанные на рассказах о том, как люди ведут себя в реальном мире после того, как заблудились на улице. Цель состоит в том, чтобы создать карту мест, где поисковики могут сосредоточить свои усилия. В отличие от использования изображений с дронов, такой прогностический подход может применяться в труднодоступных районах, таких как леса.
Исследователи считают, что в условиях неотложной необходимости найти человека до того, как он погибнет от травм или непогоды, а также при ограниченных ресурсах, подобные алгоритмы могут стать важным инструментом для поисково-спасательных служб.
В конечном итоге, это может спасти жизни.
*** |
